felt like doing some art & craft for saturday vibecoded my 2025 bookshelf for it sound on please 🔊
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Found this half page note I wrote ~6 years ago. Describes basically linear attention but half a year before the “Transformers are RNNs” paper came out. Sadly I didn’t take it too seriously at the time because I didn’t have any use cases for it and was also too busy with GANs.
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追踪了几位英推的大佬,高频的社媒输出他们的观点和工作的过程后, 我终于搞清楚了, 一家万亿市值的公司的老板, 元认知能力的关键就是批判性思维深度和熟练运用的能力。 因为这关系着决策的效率和质量。
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通过 Garry Tan 的视角看, 2026年会有越来越多的人参与到AI 智能体与真实世界打交道的工作中去。 为了让AI 智能体能更好的和真实的软件世界互联互通, 会有更多的人、更多的企业开发 Cli 形式的, 智能体或者OpenClaw 调用友好的项目。
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Fastest growing GitHub projects this week 🤯 1. agency-agents (+23.2K) AI agency in one repo 2. superpowers (+19.2K) framework for AI agents 3. MiroFish (+17.6K) swarm intelligence engine 4. OpenViking (+10.2K) context DB for agents 5. browser (+9.9K)
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我发现一个很有趣的账号
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以后多发图
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I failed my first computer science class at the University of Toronto. I'd moved across the world to get there — Shanghai to Vancouver to Toronto — and I couldn't pass Introduction to Python. Then I wandered into a Geoffrey Hinton lecture. He was on a webcam, barely there,
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你看我说的对的吧, 没啥用的吐糟, 但它就有流量啊, 人都一样, 就是不喜欢学习, 而却总是做点关于学习的生意, 我这就是自己跟自己过不起
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这个号称完美主义者的 UI 框架细节确实到位,包括这种带 Icon 的按钮左右间距看起来视觉不平衡的细节都考虑到了,AI 是真的做不到这个程度啊
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🦆 FullStack Developer
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YC是美国最顶尖的科技孵化器 Garry Tan拥有最前沿锐利的判断结构: 起始点: 这是值得解决的问题吗? 问的是这个问题是否对应指数型增长空间
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国内这个级别的高管是不会提交代码的
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This is my /retro for the week on the public GStack repo Even if you didn't use anything else on GStack, it's helpful to use retro to visualize your last week. And to silence the haters: this is all open source on my github and yes, I use GStack to make GStack (This is just 1
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看来流量差的原因是一个普遍现象, 这个原贴作者130万的关注者, 他现在的展示量比两周之前少了40% 。
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根据这个哥们的文章, 我觉得可以搞一个 LLM KV Cahching 的SaaS 了。 绝对可以挣到钱。
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这个叫卡比家伙太强了, 他搞的这些cli需求定位的太棒了
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蠢萌蠢萌啊
Attention all you need 🤣 https://t.co/8upWpRmmpm
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掉粉的原因找到了, 大概是前几天我向 X 投诉了一些刷粉的机器号, 今天发贴后,在我的我的评论区已经没有这些账号了。 所以我掉的这些粉很可能是这些机器号被封掉了。
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Garry 的 gstack skills 已经很多人转发了,但我还是想多说一句。 这个开源的东西,表面上是一套 Claude Code 的 skills 配置,但里面真正有价值的是 `/office-hours`——在你写一行代码之前,先用六个强迫性问题逼你把产品想清楚。需求是真实的吗?市场够窄吗?你有没有在骗自己?
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@PandaTalk8 俺也一样🤣
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用AI一个周内容创建产品,99%是没有市场的。 问题的实质出现在AI可以用一个周就能很好的创建一个这样的产品, 足以说明这个产品形态已经泛化的非常的成熟。 也就是真实的世界这样的案例多如牛毛。 这个时候拼的就不是产品能力,而是商业模式和商业行动的力。 用人讲就是你这个看起来平平无奇的产品, 你应该用什么形式服务去服务用户, 用户是否愿意为买单。 opc(一人公司) 两条腿走路,一条腿是产品的构建能力, 一条腿是商业化的能力。 如今“构建” 的门槛和成本越来越低,在市场上的“构建”竞争力越来越小,被像素极的复制越来越容易,所以如果你把自己核心的竞争力花在构建产品上,你需要足够的资源,还需要足够的智力。 但这两样东西,对于opc 的你来说,是很难短时间具备的。 商业化能力是你的商业模式和产品分发的能力。 AI生成代码越来越容易,直接卖软件就不一定是一种好的商业模式,但是你可以向你用户提供专业务+定制化的软件。 产品分发的能力就是你是否有推广、销售的途径。 会构建的很多,但是具备流量思维的很少,也很少有人能把自己做成一个每月千万流量的中转站。 这成了AI时代最重要的个人竞争力。
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谁来帮帮他, 他的愿望也也不太差, 只想要个4位数的fo 。 现在900+了。
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我这个号算是废了, 发正经内容没有人看, 还掉粉。
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用AI一个周内容创建产品,99%是没有市场的。 问题的实质出现在AI可以用一个周就能很好的创建一个这样的产品, 足以说明这个产品形态已经泛化的非常的成熟。 也就是真实的世界这样的案例多如牛毛。 这个时候拼的就不是产品能力,而是商业模式和商业行动的力。 用人讲就是你这个看起来平平无奇的产品, 你应该用什么形式服务去服务用户, 用户是否愿意为买单。 opc(一人公司) 两条腿走路,一条腿是产品的构建能力, 一条腿是商业化的能力。 如今“构建” 的门槛和成本越来越低,在市场上的“构建”竞争力越来越小,被像素极的复制越来越容易,所以如果你把自己核心的竞争力花在构建产品上,你需要足够的资源,还需要足够的智力。 但这两样东西,对于opc 的你来说,是很难短时间具备的。 商业化能力是你的商业模式和产品分发的能力。 AI生成代码越来越容易,直接卖软件就不一定是一种好的商业模式,但是你可以向你用户提供专业务+定制化的软件。 产品分发的能力就是你是否有推广、销售的途径。 会构建的很多,但是具备流量思维的很少,也很少有人能把自己做成一个每月千万流量的中转站。 这成了AI时代最重要的个人竞争力。
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我也想整点有用的, 可究竟什么才是有用的呢
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用 AI 在一周内做出一个产品,99% 是没有市场的。 问题的本质在于:AI 能在一周内轻松构建出这样的产品,恰恰说明这种产品形态已经高度成熟,甚至已经被充分验证和泛化。 现实世界中,这类案例早已多如牛毛。 在这种情况下,竞争的关键早已不在产品本身,而在于商业模式与商业执行力。换句话说,一个看起来平平无奇的产品,关键在于你用什么方式去服务用户,以及用户是否愿意为此付费。 对于 OPC(One-Person Company,一人公司)来说,需要“两条腿走路”: 一条是产品构建能力,另一条是商业化能力。 如今,“构建”的门槛和成本正在迅速降低。在市场中,单纯依赖构建能力的竞争力越来越弱,产品也越来越容易被快速复制。如果你把核心竞争力放在“构建产品”上,不仅需要大量资源,还需要极强的技术能力——而这两点,对于一人公司来说,往往很难在短时间内具备。 相比之下,商业化能力才是真正的关键。这包括你的商业模式设计,以及产品的分发能力。 随着 AI 生成代码变得越来越容易,单纯售卖软件未必是最优的商业模式。但你可以提供“专业服务 + 定制化软件”的组合,为用户创造更高的价值。 而所谓分发能力,本质上是你是否具备推广与销售的渠道。会构建产品的人很多,但具备流量思维的人却很少,更少有人能够把自己打造成一个拥有每月千万级流量的中转站。 这,正在成为 AI 时代最重要的个人竞争力之一。
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文章虽然有AI味儿, 但是我认可文中作者观点。 别熬夜, 手机离远一点, 多运动,多光照, 早点起。
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以后干脆叫我“积木拼接工程师”吧。
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cursor 基于 Kimi 进行强化学习发布的 Composer 2 。 我这几天很能理解, 作为一家 coding agent 公司, 顶级模型的API 实在太贵了, 这个价格根本直接不能让用户买单, 成本控制就成了很多小公司必须要考虑的问题。 不过作为长期顶级模型厂商的订阅用户, 我可以接近于无限量的使用最好的大模型,如gpt-5.4 和 Claude Opus 。
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看不懂,但感觉很牛B
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论文来了。名字叫 MSA,Memory Sparse Attention。 一句话说清楚它是什么: 让大模型原生拥有超长记忆。不是外挂检索,不是暴力扩窗口,而是把「记忆」直接长进了注意力机制里,端到端训练。 过去的方案为什么不行? RAG
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cursor 基于 Kimi 进行强化学习发布的 Composer 2 。 我这几天很能理解, 作为一家 coding agent 公司, 顶级模型的API 实在太贵了, 这个价格根本不能让直接让用户买单, 成本控制就成了很多小公司必须要考虑的问题。 不过作为长期顶级模型厂商的订阅用户, 我可以接近于无限量的使用最好的大模型,如gpt-5.4 和 Claude Opus 。
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果然 kimi 成了国货之光了
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are the flowers blooming? 🌷
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Robotics and AI has huge potential in agriculture. Here a solar-powered Ladybrid robot is doing all of these - precision microclimate monitoring - wind speed and direction monitoring, rainfall tracking, and leaf moisture management with sensors
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A new free tool for designers is on the way. Made by designers, for designers. Coming soon.
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