雨子酱 | AI 化人类

AI 应用开发者｜Vibe Coding 玩家
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@nopinduoduo 这是我的一个想法， 诚然我也觉得直接让ai说服客户是个难事， 但我说的观点其实是， 客户需要某个需求， 实际上也是当前项目没有满足某些方面的能力

或许有种方法， 在统一整体项目，也就是不做二次开发的同时， 兼容用户的这个需求， 这个观点有点绕，就是把用户的需求作为平台能力拓宽的统一实现

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@JayHhdmg 不对啊， 这一题本身就有问题， ai 说任务完成了， 然后问怎么验证， 并且假设了前提（漏改两个文件） ， 关键在于目的是看到这个任务是否完成还是看到漏改文件？ 漏改的文件如果是代码上的规范问题， 应该设定完善的架构审核验证的脚本啊， 如果是方案md的问题， 这个应该收束到人可以审查，这个问题

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@ungetsuli 这种东西如果和文言文类比就很清晰， 但他们是两个不同的情况下出现的， 文言文出现是因为记录文字的成本很昂贵导���不得不使用简洁浓缩的文字记录思想， 而agent是另一个情况， 做的事情太多但正常汇报的内容空间太少， 导致出现这种黑化， 相当于说是原本让人一个星期来理解的东西得一分钟说清楚

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@app_sail 现在只能邀请进群了好��

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@zy347651895 @hejushang8 我都是用 dmit 的自建 vpn，机房 IP 目前是正常用。

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@wangzan101 也是运气好的， 在 claude 没作妖的时候注册了个号， 但作死聊一些敏感话题封掉了一个（哭😢

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@wangray 大佬你的 claude 是海外卡充值的嘛

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@HiFrey 如果要买在哪里买呢？ ebay ?

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@Pluvio9yte 乌云哥没试过美卡嘛，港卡这些实体卡？

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@AstroHanRay 赞同， 我也很久之前就觉得 medium 往上的思考强度感觉不出来什么变化了， 但一直没有数据佐证所以一直还用 max 级别做��案做任务， 现在用数据果然清楚多了

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@yan5xu 太真实了， 我后来还是继续用 claude 写方案， 虽然我一直骂他降智， 写东西还会写出bug， 但有时候不那么遵守安全合规刻板至少写方案还有点用😅

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@yan5xu codex 开发的时候真的会出现这个问题， 并且最离谱的是， 它对于方向的把控能力真的很差， 但执行起来又很认真

感觉完全就是一个闷头干活的 ai

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@oran_ge 好像有研究说过, AI 生成的东西信息平稳度和人类的不一样, 这个很隐形, 但对人有很多大的影响, 甚至, ai 音乐, ai 视频, 照片, 文字都有这种信息平稳度的问题, 但目前还不清楚会不会对人类造成影响(我觉得应该不会)🤔

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真的我发现 claude 现在写文档的能力非常奇怪, 会话里的文字会很多技术名词信息量爆炸根本阅读不了, 写出来的文档和前端文案各种 搞一下, 弄一下, 让ai做, 这是一个详细的工做流 等等口语废话, 反而 codex 说话非常的专业清晰, 真是风水轮流转😒

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最近在 vibe 两个项目, 一个 ai 账本一个 ai 服务器管理项目, 重度用 claude code 开发, 结论如下

1. fable 做方案探讨和编写, 做完让他把必要的问题问我, 我来解答
2. 默认强制 sub agent 为 opus (不然会默认继承主 agent , 用量消耗非常恐怖)
3. 让他派出 sub agent 执行自己写的方案, 如此反复

还是有几个遇到问题就是
自动到五小时限额会停
fable 写东西特别口语化, 不知道 claude 模型到底是怎么了, 写不出来专业的文稿, 但回答的内容又看着复杂又难读😅

不过速度比 codex 快非常多, 这也是没���法, 有时候等 codex 做完一个起步就是半小时, 真是难受

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现在发现大多的 AI 工具貌似都在尝试做一个更好的 claude code 或者 codex app , 那有没有可能, 平台化可视化能力加上限制 AI 在某些特定领域的功能, 会创造出不同的产品呢 🤔

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笑死了这玩意有啥用啊马上就去整了一个
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@caiyue5 你用的是什么卡呀

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Open AI 曝出了最新的内部代号 Astra 模型, 对很多数学领域和计算机领域的前沿问题进行实质性推进

这意味着 AI 从学习与模仿阶段, 正式开始迈入主动推进知识的边界阶段, 这是又是一个 0-1 的推进

具体来说的 10 个成果, 很多人不太理解, 以及不清楚他的作用, 觉得算数学题目没有意义, 浪费算力, 我这里稍微和 AI 一起整理一下 能应用到现实世界落地的问题, 仅供参考

1. 最近向量问题（CVP）的近似硬度（第7项）

CVP 是格密码的重要理论基础。Astra 的结果进一步证明了这类问题即使允许一定误差，依然很难求解，为后量子密码研究提供了更强的理论依据。

2. 二元码与球面码的更强上界（第2项）

这项成果重新划定了纠错码的理论极限。未来可能帮助 5G、卫星通信、SSD、手机闪存、二维码和 DNA 存储等场景，在相同可靠性下存储更多数据，或获得更强的抗干扰能力。

3. 高维球填充上界改进（第1项）

高维球填充决定了高维空间中能够放置多少个彼此不易混淆的信号。它会影响编码理论、通信信号设计、高维优化和机器学习等领域的性能上限。

4. 量子并行重复定理（第6项）
它证明了即使存在量子纠缠，协议重复多次后，作弊成功率依然会快速下降。这为量子交互证明、量子零知识证明和未来量子安全协议提供了理论基础。

所以说, 底层的数学问题是所有人类发展的根基技术, 是人类知识边界由 AI 缓慢推进的体现
我认为这在某种意义上, 也算是 AI 历史上的里程碑事件(就是不知道真上线那一天是否还能有这么高的智力给大众体验到)😃