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风吟~
@shadow_shine7
金融民工的碎碎念~
Koshi-shi, Kumamoto
Joined November 2009
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shadow_shine7
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AI少年
@aehyok
1 day ago
使用 CC-Switch 在 Codex 接入国产模型 DeepSeek,有个小坑要注意。 配置完成后,你可能会发现模型名显示成了「自定义」。这个问题 GitHub 上已经有人提过,作者也亲自做了回复。 解决办法很简单:进入「通用设置」→「Codex 增强」,勾选「切换第三方时保留官方登录」这个选项即可。 五分钟的视频介绍非常详尽,让你从此使用国产模型也能游刃有余的玩耍Codex。
shadow_shine7
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Fiona ❤️& ✌️
@nft_hu
1 day ago
Deepseek 与英伟达的殊途同归。 DeepSeek V4和英伟达在推出的CMX事实上都是在做「KV cache 下沉 + SSD 中心化」。 DeepSeek V4把 KV cache 压缩到 V3.2 的约 10%,再迁移到大容量、低单价的 SSD 上,显著降低长上下文与 agent 工作负载的存储成本。 效果上,KV cache 从 HBM/DRAM 下沉到 SSD,推理的成本锚从高价显存转向 NAND SSD,这是一个典型“内存墙 → 存储墙”的重构。 这和我们之前提过的英伟达新推出的CMX在工程逻辑是有很多共同点的: 1️⃣把 KV cache 从 GPU 本地显存扩展到更大、更便宜的外部存储层(本地或共享 SSD); 2️⃣利用压缩/稀疏注意力等手段减少单 token 的 KV 体积; 3️⃣用专门的传输/缓存路径解决“SSD 回读带宽”这个新的瓶颈; 目的都是为了:在长上下文和 agent 工作负载下,把 Cache Hit 的边际成本压到极低水平,让“记忆”变成可以大规模使用的资源。 但需要注意的是Deepseek这次的新方案是非 NVIDIA 定制的:很多分析都指出它针对华为 Ascend 等加速器做了深度适配,自己做 DualPath + DSA + SSD KV‑cache 的组合,最终会和Nvdia形成竞争态势。 且从目前的收费策略来看,这帮助了Deepseek很好地降低成本,把 Cache Hit 单价砍到行业预期以下。而 CMX 目前更多是通过“吞吐提升 5×、能效提升 5×”这种指标来吸引客户,并没有出现明显的降价策略。
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风吟~
@shadow_shine7
2 days ago
@JovieOnandon
@dingyi
低空经济要完蛋
shadow_shine7
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lifcc
@mylifcc
8 days ago
LLM 生成下一个 token 的流程其实是: 模型输出 raw logits → Sampler 改造这个分布 → Softmax 转概率 → 采样 Sampler 的本质就是在「确定性」和「多样性」之间做有控制的权衡。 用得好 → 输出高质量且有创意 用不好 → 重复、幻觉、死板或完全跑偏 很多人在 Temperature 以外就停了,其实后面还有更多可工程化的空间。
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WD
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猫打nekoda
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风吟~
@shadow_shine7
9 days ago
@bitmeow1993
法家锁喉,儒家捏肋
shadow_shine7
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波波 Lucy
@BoboLucyWisdom
10 days ago
一位免疫学家耗费20年证明:树木释放到空气中的化学物质,会走进你的血液,追踪并降低压力激素,以任何药物都难以比拟的方式武装你的免疫系统。 他的名字叫李卿。 他是一位在中国出生、长期在日本从事研究的免疫学家,现任东京日本医科大学临床教授,并担任日本森林医学学会会长。日本政府自2004年起持续资助他的研究。他的大量工作,正是日本和韩国将“森林浴”正式列为临床处方疗法的重要原因。 故事其实从1982年开始。那一年,日本农林水产省创造了一个词——“森林浴”(shinrin-yoku),用来描述在森林中缓慢、专注地散步。他们这么做有实际原因:日本城市化加速,压力相关疾病不断上升,而全国有数千平方公里的森林闲置着。他们想给人们一个走进树林的理由……直到2005年李卿做了第一次严谨的实验,人们才真正明白,在森林里散步时,人体到底发生了什么。 他带了12名健康成年男性,进行为期三天两夜的森林公园之旅。每天缓慢散步几小时,没有剧烈运动,没有规定路线或呼吸练习。他们只是安静地穿过树林,呼吸空气,观赏森林。 李卿在出发前、旅途中第2天和第3天、回家后第7天,以及第30天,抽取了血液和尿液样本。 实验室返回的数据完全出乎意料。 一种负责猎杀癌细胞和病毒感染细胞的免疫细胞——自然杀伤细胞(NK细胞)——活性在森林之旅期间跃升了约50%,血液中循环的NK细胞数量也显著增加。 这些细胞产生的三种抗癌蛋白——穿孔素(perforin)、颗粒酶(granzymes)和颗粒溶素(granulysin)——全部大幅上升。而且这种免疫提升并没有在回家后消失,第7天仍可测量,第30天仍有部分保留。 每天仅两小时的森林散步,竟然让免疫系统升级了整整一个月。 一年后,他对女性做了相同实验,结果几乎一致。随后他又做了严格对照:另一组人进行同样三天两夜的城市之旅,行走量、酒店条件和饮食完全相同。 城市组的自然杀伤细胞活性没有任何可测量的变化。真正起作用的是森林,而不是“度假”本身。 机制来自树木释放的一类挥发性化合物——芬多精(phytoncides)。松树、雪松、橡树、柏树尤其大量产生,尤其在温暖天气和雨后。这些物质是树木用来抵御昆虫、细菌和真菌的天然武器。 当你走在森林里,芬多精被肺部吸入、通过皮肤吸收,进入体内后似乎直接刺激了NK细胞的产生与活性。 根据李卿的数据,森林散步健康益处的约一半来自空气本身的化学作用,另一半则来自森林对神经系统的影响。 另一项日本研究在35个不同森林地点,对84名参与者测量了皮质醇。他们在30分钟森林散步前后抽血,并与匹配的城市散步对照组比较。结果显示,森林散步者的皮质醇水平显著更低,心率和血压也更低。副交感神经系统(负责休息与恢复的部分)活性上升,交感神经系统(驱动战斗或逃跑的部分)活性下降。 美国密歇根大学研究员MaryCarol Hunter进行了迄今最干净的实验。她让城市居民每周三次、连续八周进行“自然处方”:自由选择时间、地点和时长,只要在户外、日光下,没有手机、对话和剧烈运动。她收集每次前后的唾液样本,精确测量皮质醇变化,并排除日常自然下降的干扰。 结果是:每在自然中待一小时,皮质醇平均下降21.3%,最大收益发生在第20到30分钟之间。之后下降速度放缓,但20分钟已是产生可测量压力缓解的最小有效剂量。 研究已经确定:人体对置身树木之间存在快速、可测量、可重复的生理反应,这种反应作用于现代医学试图用药物调控的相同生物系统,而且它是免费的。 你的身体从未忘记它在森林里应该做什么。它在等待你走进去。
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shadow_shine7
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Crypto/戒色交易员
@snake_w
10 days ago
我发现还是有很多人找不到实时的A股数据,有的要么数据很贵,要么数据延迟,通达信很有格局,直接将自家的数据打包成MCP,可以直接通过AI调用,后期我可以让AI帮我盯板块,很多我忽视的概念板块也可以用到了,这里是通达信MCP的官网 https://t.co/hZnuBRzzbg 大家自取
风吟~
@shadow_shine7
9 days ago
@Lwith3cats
就业崩了,无解。后面就是K型社会。
shadow_shine7
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逸尘
@gengdaJ
10 days ago
太牛逼了,我基于EverOS这套开源记忆框架重构了我的Codex记忆系统!现在不仅能跨项目记住重要事项、隔离Agent记忆和用户决策,还能最大程度上节省Token和自动沉淀有价值的Skill。(评论区附小白无脑复制提示词) 我原来的记忆系统基于Obsidian的md形式储存,现在加上了SQLite记录状态,本地索引的准确度大大提升。同时考虑到之后知识库扩大,还可以加入LanceDB做embedding语义搜索。 当然,我的Codex记忆系统的升级全都是
@evermind
伟大开源EverOS的功劳: 1.把Markdown作为唯一可信数据源,透明,人工修改控制容易,这和我本来的记忆系统底层不谋而合。 2.把用户记忆和 Agent 记忆分开,这一点做的特别好,不容易把人工决策和Agent数据搞混。 3.里面有自动化沉淀 cases / skills ,我借鉴这个做了个候选cases升级skills的机制,最大程度上压缩了重复步骤。 4.用 SQLite 存状态,我也偷偷学习了一手,现在本地索引更便捷、更省Token。 5.把历史经验沉淀成更短、更可复用形态的方向也给了我另一层启发——每次Codex对话结束修改的文件,都会加一层省查文件大小,看一下是否需要自动压缩文件,防止知识库臃肿。 6.按 user_id、agent_id、app_id、project_id 和 session_id 五维独立检索,给我原有的记忆系统加上了正交过滤,大大节省Token。 EverOS还有一些很牛逼的功能我暂时没用上,但是后续会根据需求陆续添加:加入LanceDB做向量检索;多模态摄取功能...... 还有,这套记忆系统不只是Codex可以用,换成Claude Code、OpenClaw或者Herms,都可以共用一套框架,毕竟完全是在本地。 所以兄弟们,赶紧逐帧学习这个宝藏仓库吧,实在太牛逼了啊:https://t.co/WFlJeXataG
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风吟~
@shadow_shine7
10 days ago
@wepoets1107
胜率超过60%,实盘必亏
shadow_shine7
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M.
@wlzh
10 days ago
谷歌把Gemini 4按下了暂停键,原因有点扎心 🤯 The Verge报道:谷歌内部悄悄推迟了Gemini 4的发布计划,原本Q3要上的,现在不上了。 原因?官方没说。但内部传出来的消息就三个字——不够好。 你想想谷歌现在的处境: Gemini 3.1刚发布没多久,本来指望Gemini 4能直接拉开和竞品的差距,结果内部测试发现——推理能力和代码生成这两个核心指标,跟Claude Fable 5比还有明显差距。 也就是说,谷歌憋了个大招,结果发现大招的威力不够大,放出来反而丢人。 但真正炸裂的是另一条线—— Noam Shazeer,Gemini的核心架构师,跳槽去了OpenAI。 这人是谁?Transformer架构的共同作者,Attention Is All You Need那篇论文的作者之一。Gemini的灵魂人物级别。 他一走,整个Gemini团队直接出现了连锁反应。谷歌不得不紧急启动"AI人才保留计划",给关键研究员大幅加薪+股票激励,说白了就是拿钱砸人别走。 这事背后藏着一个残酷的真相: 1️⃣ 大模型这个赛道,技术壁垒的核心不是算力,不是数据,是人 2️⃣ 一个核心架构师的离开,能直接让产品路线图推迟半年甚至更久 3️⃣ 谷歌有钱,但钱买不回Shazeer那种级别的技术直觉 4️⃣ OpenAI这边疯狂挖人,谷歌这边疯狂留人,这就是现在AI人才战的真实画面 说白了——AI行业的竞争,表面上是模型对模型,底层是人对人。你有多少H100不重要,你留没留住那几个能改变游戏规则的人才是关键。 谷歌现在面对的不是技术问题,是人才流失问题。而人才流失一旦开始,就很难止血 🌚 下一步就看Gemini团队能不能在没有Shazeer的情况下,把4打磨到真能打的地步。如果能,谷歌还有牌;如果不能,这个赛道就要变天了。
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风吟~
@shadow_shine7
12 days ago
股票这个月的节奏踏错了~
风吟~
@shadow_shine7
18 days ago
果然盘感还是有用的,最近维持5%的仓位,一直很丝滑~6、7月份注定要休息休息,多头不死空头不止。真正的机会还是等分歧充分释放后再说~
风吟~
@shadow_shine7
23 days ago
@RookieRicardoR
渐进式披露
风吟~
@shadow_shine7
23 days ago
@Graceruansu
sb
shadow_shine7
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本杰明乌萨奇
@Corsica267
30 days ago
更新了一下,发现代码没法直接给。大家复制黏贴吧= =
风吟~
@shadow_shine7
29 days ago
@geniusvczh
Gemini拉完了
shadow_shine7
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程序员小灰
@XiaohuiAI666
about 1 month ago
国内用 Codex 不想充 Plus? 感谢苍何老师把所有方案都踩了一遍,总结出三种最靠谱的接入方法。 小白首选 Codex++,一键配置还支持插件。 重度玩家上 CCX + CC Switch。 最推荐直接看方案二,省心又丝滑。 教程已上线 CodexGuide,照着做就行,建议收藏👍
风吟~
@shadow_shine7
about 1 month ago
gemini真的是越来越垃圾了
风吟~
@shadow_shine7
about 1 month ago
@1319Nobody
@Lonely__MH
便宜是最大的竞争力
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