Wang Faye

[林克Clean @CryptoSociety42]

人生其实跟股票一样，是需要在高点套现的。

表达欲最强的时候，多留下一些作品。
荷尔蒙旺盛、流动性最强的时候，多做爱。
有体力还有探索欲的时候，赶紧去旅行。
父母健在、家庭和睦的时候，有时间就多聚聚。

人最容易犯的错误，就是在高点的时候，以为自己会永远处于高点。

[Roc @AIStarsGo]

几条教训

1. 不要依赖 agent 读论文或者高质量博文，
后果：思维深度大幅度下降，灵感触发时机大幅度减少，浪费大量的时间去理解 agent 的垃圾表达。

2. 不要把搞科研/技术学习 和 英语学习混在一起。
后果：效率低下，推进缓慢，失去耐心后放弃，灵感和思考都需要时间积累，混合学英语这个目标会大幅度延迟你的思考，让你的脑子在来个任务上来回切换

3. 不要因为 token 用不完就想着 background 跑��东西，把 token 用掉，不影响你的主线
后果：除非你编了稳定的 workflow，否则即时奖励更强的 vibe coding 一���会吸引你的注意力，打断你的深度思考。

总结，一定要感受自己在 agent 时代下的认知水平的提高速度，到底是加快了，还是不变，还是退步了。如若不然会沉迷于 shallow work，最后认知退化，导致阅读长文字、深度思考都没耐心，人就废了。

[xiangxiang chu @cxx1353574]

NeurIPS26 1/14 DreamX Urbex
redefines city-scale 3D grounding as active spatial search — an agentic VLM that queries landmarks, zooms into regions, and renders oblique views before committing a bounding box.

[Physical Intelligence @physical_int]

Announcing the beta release of the Pi API. We’ve partnered with companies across diverse industries to adapt our models to their robots and applications, from harvesting strawberries to assembling servers. Now we’re opening access to more teams.

[Wang Faye @mickmo10]

codex默认在icloud的document下，拉太多💩了。。

[数字生命卡兹克 @Khazix0918]

因为3天时间蹬完了一个200刀GPT账号的100%周额度+1次重置卡+送的65000的额度，感觉有点过于不对劲了。
对应的是Claude那边200刀的账号，狂蹬3天Opus 5.5，周额度还剩50%...

于是想算一下各自200刀会员到底给了多少额度。正好监控了所有的Token消耗，Codex那边我用的都是GPT-6 Astra，Claude这边Opus5.5居多，两边成本和缓存命中都不太一样，但是还是可以大概的换算一下。

最后，结论是这样的：

在Claude Code 98.94%的缓存命中、Codex 98.34%的缓存命中的前提下。
Claude周额度API等价价值为3400刀/周。
Codex周额度API等价价值为1700刀/周。
因为GPT-6 Astra在整体成本上，在这个缓存命中的体系下，是Claude Opus 5.5的5倍左右，所以，就显得Claude比Codex耐用了10倍。。。。。。
没错，10倍。。。

别问我为啥不用GPT-6.1 Sol，我实在是忍受不了过于墨迹的东西 = =

[FomskyWei @Fomsky_Wei]

无情提醒OpenAI又要重置了
你10.3会重置
10.4有重置卡
10.5有重置卡
祝您有个愉快的国庆

[Generalist @GeneralistAI]

Introducing GEN-1.5, a one-shot learner.

It can learn new tasks in a few seconds. Show it what to do, and it generalizes.

This capability emerged from pretraining on physical data at scale, as a step towards our mission of building general intelligence for the physical world.

[Vincent @Vincent_AINotes]

刚看了一段伯克利工程学院的毕业典礼演讲，是今年看过最打动人的一段视频

演讲者收到伯克利博士录取通知的时候，96岁的奶奶跟她说："我很为你骄傲，但我不想让你走。因为我不知道我还能不能再等五年，看到你博士毕业。"

她说从那一刻开始，她一直在想一个问题：一个PhD的重量到底是什么？

不只是论文和答辩。是导师的指导，是实验室里无数个孤独的夜晚，是家人替你承担的那些你看不到的代价

她的奶奶成长在动荡年代，连小学都没读完。但今天她坐在台下，看着孙女成为博士

演讲里有一段话我反复听了几遍：工程是人类最古老的职业之一，从石器到蒸汽机到今天的AI。我们有建造和定义时代的力量，但每个系统背后都是真实的人生，每个决定都有重量

现在AI这么热，大家都在聊模型多强、效率多高。但偶尔需要有人提醒一下：技术最终是服务于人的，不是反过来

她最后说，她��计传感器的时候，总会想象奶奶生活在这个技术世界里

[Radiance Fields @RadianceFields]

Apple just announced gaussian splatting is coming to Apple Maps at WWDC.

[Google Earth @googleearth]

Stop spending hours hunting down the right spatial data. Just ask for it. 🧠
Ask Google Earth is now directly integrated with our data layers. https://t.co/9rvm47wLph

Try these prompts now. 🧵👇

[Wes Bos @wesbos]

Claude Code leaked their source map, effectively giving you a look into the codebase.

I immediately went for the one thing that mattered: spinner verbs

There are 187

[Google @Google]

Today @GoogleMaps is getting its biggest upgrade in over a decade. By combining our Gemini models with a deep understanding of the world, Maps now unlocks entirely new possibilities for how you navigate and explore. Here’s what you need to know 🧵

[Wang Faye @mickmo10]

真正的automl

[tamrat @tamrrat]

turn any google street view url into a 3D gaussian splat!

[0xMarioNawfal @RoundtableSpace]

Gemini 3.1 + Claude 4.6 can now build full-blown geospatial intel systems with live plane tracking, traffic cams, satellites, and panoptic detection.

This is getting unreal.

[Google DeepMind @GoogleDeepMind]

We used Gemini 3.1 Pro to build a realistic city planner app. 🏙️

Watch how the model tackles complex terrain, maps out infrastructure, and simulates traffic to generate a high-quality visualization.

[Wang Faye @mickmo10]

现在播客都有3h的长度了吗🤣

[Wang Faye @mickmo10]

国内厂除夕发模型要变成传��了么