資深原型師蒼海 傳授 ZBrush 建模實戰 ✅ 精準塑造人體結構 ✅ 泥雕技法融入數位 ✅ 刻畫自然衣褶與五官 ✅ 掌握商業手辦工作流 告別生硬動態 打造頂級作品集 立即加入 Coloso × 蒼海(@River_jiE ) 3D 課👇 🔗

Claude团队的工程师，已经彻底抛弃Markdown了。 不是Markdown不好用， 是AI变得太快，它已经跟不上了。 以前AI写10行笔记，Markdown刚刚好， 现在AI能一次性输出1000行计划、复杂流程图、完整代码审查， 密密麻麻的纯文字墙谁有耐心看得完？ 作者自己都说，他从来没完整读完过100行以上的AI生成MD文件。 更要命的是：现在都是AI写，我们只看不改。 Markdown最大的优点“易手动编辑”，现在已经彻底没用了。 而HTML，才是AI时代真正的沟通语言， 它能做到的事，Markdown想都不敢想： • 直接生成带颜色的表格、SVG流程图、可点击的原型 • 加滑块调参数、拖拽排序任务、实时预览Prompt效果 • 改完一键导出成代码或Prompt，喂回给AI继续迭代 • 发个链接别人点开就能看，不用下载任何工具 作者直接放出了20个现成示例： 从代码审查的彩色diff， 到可拖拽的任务看板， 从动画参数调试器， 到一键生成的幻灯片。 每一个都是能直接用的生产力工具。 最爽的三个用法，现在就能抄： 1. 代码审查：让AI把PR生成带注释的彩色diff+模块调用图 2. 做计划：生成带时间线、风险表、流程图的交互式项目页 3. 临时工具：让AI写一个Prompt调参器，改完直接复制结果 当然它也有缺点： 多花一点token，生成时间长2-4倍，版本控制不如MD干净。 但作者说：体验提升了10倍，这些代价完全值得。 本质上不是格式之争，而是人机协作方式的升级。 因为Markdown是给人写给人看的， 而HTML是给AI写给人用的。 随着当AI越来越聪明，我们需要的不再是文字墙，而是能互动、能操作、能思考的界面。 现在打开Claude，输入“帮我做一个HTML文件……”，你会打开一个全新的世界。

AI 时代最香的新岗位出现了！“前沿部署工程师（FDE）”正在硅谷爆火。 这岗位前身其实是传统的现场实施，以前只负责教客户怎么用 SaaS 软件。但随着 AI 落地进入深水区，它直接进化成了全能战士： 驻场扛打：天天蹲在客户现场，最懂业务真实痛点； 一人即团队：能沟通需求，也能直接动手完成 AI 系统的现场部署和迭代； 复合战力：懂技术的没他懂业务，懂业务的没他会写代码。 供需关系：从 OpenAI 到各类 AI 独角兽都在疯抢，能直连客户与工程落地的复合型人才极度供不应求。 平均薪水：硅谷总包普遍在 25 万至 47 万美元之间，顶尖 AI 实验室 Senior/Staff 级别甚至可突破百万美元。 核心要求：兼具生产级全栈工程与 AI 部署实操、极速原型开发能力，以及穿透客户真实痛点的商业沟通力。 传统的现场 Professional service engineer在AI 时代变得如此的香饽饽了，真是不错！

OpenAI 内部约 90% 的人每天都在用 Codex。 但他们并不只拿它写代码： PM 用它整理客户反馈、制作原型、推进 PR；设计师用它探索 UI；团队同时调度多个 Agent。 这段 39 分钟访谈真正展示的，是 AI 正在如何重写产品团队的工作方式。👇

这只小蓝鸟其实是由15个圆圈以黄金分割构图法交叠而成的，面朝方向从平行调为向上，象征自由和希望，设计师绘制的时候并没有参照任何真实鸟类的原型，但是参考了蜂鸟拍打翅膀的灵感，它见证了推特的招股和上市、Jack Dorsey的上位的离开以及被Elon Musk收购的全部过程，如今也被要求完成历史使命，把位置让给了新主人心心念念的那个𝕩。（10/完

Google有很多明星高管, 但在工程师的世界里，真正被写成“神话”的人，是 @JeffDean Jeff Dean! 硅谷曾经流传着一整套关于他的段子： “Jeff Dean的简历上，只需要列出他没有做过的事 - 因为那一页比较短。” “Jeff Dean写代码之前，代码会先自行优化，以免让他失望。” 这些当然是模仿Chuck Norris的玩笑，却也反映了他在计算机世界近乎传奇的地位。 Jeff Dean在1999年加入Google。当时公司只有大约25个人，办公室还位于Palo Alto一家店铺楼上。 他参与建立了Google早期的搜索、索引、广告和大规模计算系统，后来又推动了MapReduce、Bigtable、Spanner、TensorFlow、TPU和Google Brain等一系列关键技术。 我们今天所熟悉的搜索、云计算、大数据和深度学习世界，很多看不见的底层结构，都有他的影子。 但Jeff Dean最动人的故事，并不只是一个天才如何写代码，而是两个天才如何一起工作了二十多年，结下深厚友谊，同时一起改变世界。 2018年，《纽约客》曾用一篇长篇特写，讲述Jeff Dean与 @Sanjay_Ghemawat 的友情 (没错，Jeff 现在新的startup 就是和自己多年的老友 Sanjay 一起！），标题叫： 《The Friendship That Made Google Huge》 — 让Google变得如此庞大的友谊。 两个人性格截然不同。 Jeff外向、活跃，喜欢提出大胆的新想法，迅速写出令人惊讶的原型；Sanjay安静、内敛，擅长把一个想法变成可以稳定运行许多年的系统。 Jeff负责看见远方，Sanjay负责让通往远方的桥不会倒塌。 他们甚至经常不是各自在电脑前工作，而是坐在同一台电脑旁结对编程：一个敲键盘，一个在旁边观察、纠正、思考。 2000年，Google的搜索索引系统几乎陷入瘫痪。网页还在迅速增长，但用户搜到的结果已经落后了五个月。 Jeff和Sanjay一起找到问题：随着服务器规模扩大，原本极小概率发生的硬件错误开始变得不可避免，甚至宇宙射线都可能让芯片里的一个0变成1。 他们没有只修复那一次故障，而是进一步思考：如何让成千上万台随时可能出错的廉价计算机，像一台可靠的超级计算机一样协同工作？ 后来诞生的Google File System、MapReduce和Bigtable，不仅支撑了Google的扩张，也深刻影响了此后的云计算与大数据产业。 《纽约客》把两个人称为“Binary Stars”—二进制双星。 在Google当时的工程师等级体系中，大多数人的职业生涯止步于Level 5或Level 6；Jeff和Sanjay则被描述为公司最早、也是当时仅有的两位Level 11工程师。 但Jeff Dean的人生并不只有技术。 他的父亲研究热带疾病，母亲是医疗人类学家。13岁时，他曾跟随父母前往索马里的难民营；读高中时，他就参与开发流行病学软件，后来被世界各地的公共卫生工作者使用。 这或许也能解释，为什么他在离开Google之后，没有选择再做一个聊天机器人或者广告优化工具，而是把新公司的使命定为：用AI加速科学与工程，为人类解决药物、健康、清洁能源和水资源等重要问题。 27年前，Jeff Dean和Sanjay Ghemawat一起加入一家只有几十个人的创业公司，把它变成了今天的Google。 27年后，58岁的Jeff Dean决定重新开始。 而Sanjay，依然坐在他身边。 这真是令人感动，所谓真正的知己，无非如此 - 就像巴菲特和查理芒格，一辈子的知己，人间值得！ PS. 照片来自 @JeffDean 的推文 - 你可以看到Jeff 和他的天才小伙伴们，无论年龄和成就，眼中仍有朴实和纯真的光芒，让你感到世间还是有希望和温暖！

此时此刻，星舰女王和精神小妹来了一个完美融合！哈哈！😆😆 这位精神小妹叫郭璨（Cancan Guo），大家现在也称呼她为「星舰女王」 她是SpaceX（美国太空探索技术公司）的华裔年轻工程师，年仅二十多岁，任职于美国德州博卡奇卡星舰基地，是星舰（Starship）项目发射控制室核心工程师，主攻猛禽（Raptor）火箭发动机控制系统、发射全流程数据监测与点火指令管控，你第二张图里的巨型火箭就是她日常工作对接的星舰原型机。 外形风格极具个性：染渐变长发、留有花臂纹身，日常穿搭随性（吊带、休闲工装），搭配SpaceX品牌棒球帽、通讯耳麦的工作造型，第一眼很容易被误认为潮流博主、音乐人，和大众印象里西装革履、一丝不苟的传统航天工程师形象截然不同； ​硬核专业实力：看似随性的外表下，她要全程盯着星舰发射前海量发动机压力、燃料、温控等关键参数，把控火箭点火、升空的关键指令，是星舰多次试飞任务里控制室的关键执行人员，这也是SpaceX扁平化用人文化的典型代表——团队不看穿搭、纹身、外形，只看能力。 这种精神小妹来一沓，我喜欢！她只崩万亿富豪，不崩老头！哈哈哈！ $SPCX @elonmusk

最近有看到許多人私訊詢問，問Kumori是不是成為了某部本子的主角。 跟各位回覆一聲，不是呦，請尊重繪師與我。因為被問太多次很困擾故發此文>< 但如果有繪師要以Kumori為原型創作角色，非常歡迎知會一聲，Kumori可以幫您做宣傳呦 (˶‾᷄ ⁻̫ ‾᷅˵).ᐟ.ᐟ

最近我一直在参与企业 AI Native 提效和转型，接触了不少大型企业，其中很多都是规模很大的公司，市值几十亿美金的都有，也有规模较小的传统企业。 国内关于 FDE 的内容，特别是抖音小红书，常常就是说这是个风口，什么日薪一万叽里咕噜那些。把它包装成了一种万能解法：把几个懂 AI、会编程的工程师送进企业，就能帮助企业完成 AI Native 转型。 这里我要下个判断： FDE入企，绝对不能实现企业AI Native 企业规模越大，内部流程、部门协作、利益关系和管理机制就越复杂 FDE 可以开发原型、优化局部流程 但你一个空降兵，就算老板开明给你了很高权限，也很难同时承担组织诊断、业务理解和跨部门推动。 更大的问题是，很多企业并没有把自己的工作方式沉淀下来。 我接触过市值几十亿美元的企业，内部仍然缺少完整的知识库，大量业务规则、判断标准和协作方式，都存在员工的经验里，外部 FDE 看到的往往只是一小段流程，很难理解整个业务如何运转。 除非一个 FDE 本来就在这家公司工作，对业务和组织拥有长期积累，否则他很难仅靠几个月驻场完成这种理解 但现在这个的需求市场确实很大，在我接触的企业中，几乎每一家都有 AI 提效的需求。 区别在于，有些企业已经意识到了，有些企业还没有找到合适的表达方式，它们知道 AI 很重要，却说不清应该先改哪条流程，也不知道用什么结果验证投入是否有效（有些在询价时会特别关注“ROI”，但这个并不是能衡量ROI的东西，所以如何说服他们或者找到真正的目标客户也尤为重要） 所以现在很多企业容易把需求简化成购买工具、组织培训或者找几个工程师驻场，这就是为什么现在FDE炒的价格高，项目做出几个 Demo，内部展示一轮，然后逐渐失去后续推动力。 我观察到的一个挺好的方法，就是通常会让 FDE 和 FDPM 配合工作。 FDE 负责技术实现。有一个叫FDPM的配合 这里的 FDPM 需要具备深厚的行业经验。他熟悉行业的业务流程、决策逻辑和风险边界，能够判断哪些环节值得改，哪些问题不能只靠技术解决。 例如，帮助一家传统建材企业推进 AI Native 变革，FDPM 最好长期做过建材行业，本身就是行业专家，他先找到有价值、能落地的问题，再和 FDE 一起把行业经验转化成新的工作流和系统。 这套组合比单独派 FDE 更合理，但仍然不能保证变革成功 传统企业的很多问题牵涉管理机制和部门协作，外部团队很难代替企业完成这些改变。 我现在判断一家企业能否完成 AI Native 转型，会先观察创始人和高管。 他们是否愿意使用 AI 重做自己的信息获取和决策方式？是否愿意调整原有流程，给试点项目足够的资源，并推动部门配合？ 如果管理层自己不 AI Native，或者不愿意AI Native，员工很快就会把 AI 当成一项额外任务。外部团队再强，也只能完成几个局部提效项目，很难改变这家公司的运转方式。 传统企业的 AI Native 变革包含技术建设，也包含管理层自身的转变。后者没有发生，前者很难进入企业的核心业务

【一道兩年前的浙江高中數學題，讓于北辰再度火遍兩岸】 近日，浙江省紹興市2024學年第二學期高中期末調測試卷的一道高二數學考題，在兩岸社交媒體上引發熱議。題目以導彈攔截為命題場景，原型疑似台灣退役少將于北辰早年的一則常識性錯誤發言：其曾提出單發導彈攔截率70%，三枚叠加攔截率可算出210%的錯誤結論。台灣多家媒體紛紛報道此事，台北市議員李柏毅在島內一檔政論節目中化身“李老師”，現場講解這道題的正確算法。 網傳試卷為紹興市2024學年第二學期高中期末調測高二數學考卷。其中第五道選擇題的題目為：已知某防禦系統的導彈攔截目標的命中率為70%，為提高攔截成功率，決定同時發射三枚導彈攔截同一目標，若這三枚導彈彼此間互不干擾，則攔截的成功率為？四個選項分別為A.70%、B.97.3%、C.100%、D.210%，該題官方正確答案為B選項97.3%。 這道充滿話題性的選擇題一經傳播，便引發兩岸網友熱議。大陸網友紛紛玩梗調侃：“這題我會，210%。”“雖然選B是對的，但是我還堅持選D。”台灣網友的討論同樣熱烈，大批網友諷刺道：“于北辰，恭喜你的導彈攔截率算法變成高二數學考題了，這下丟臉丟到大陸去了。”“身為台灣人都知道答案是210%，不可能是其他答案。”還有網友反問道：“是該恭喜于北辰在大陸紅了？還是他在丟台灣軍人的臉？” 長期關注公眾議題、擁有百萬粉絲的台灣網紅Cheap也在海外社交媒體分享了這份試卷的截圖，並配文諷刺道：“于氏數學定理，恭喜于將軍變成考題出來了。” 這道概率題的命題源頭，正是于北辰2022年8月發表的爭議言論。當時節目正圍繞解放軍圍台軍演展開討論，聊到解放軍發射導彈的相關話題時，于北辰聲稱台軍可以發射“天弓”導彈進行攔截，“一發攔截度是70%，我們三發一起攔截，攔截率就是210%，一定攔得到！”此番發言直接讓主持人與在場嘉賓集體陷入沉默。 多家台媒也對此事進行了報道，有台媒援引網友評論指出：“這是近年少見將台灣政治人物言論納入數學試題的案例。”“透過熱門話題結合數學教育，有助于學生理解機率概念，相當具有創意。” 昨天（6月25日），李柏毅在節目中化身“李老師”，現場講解這道題的正確算法。 李柏毅指出，作為理工科出身的人，他很清楚攔截成功率不可能超過100%：“完全攔截就是百分之百，超過這個數值的概念在現實裡根本不存在。”他進一步講解計算邏輯：每枚導彈命中率為70%，對應的失誤率為30%；三枚導彈同時攔截，只有三枚全部失誤才算攔截失敗，因此整體失敗率為30%×30%×30%=2.7%。用100%減去2.7%，得出成功率為97.3%。講解完他還不忘調侃：“相信于將軍也懂，210%放在‘台灣價值’裡能拿滿分，但放在數學考試裡只能得零分，這兩者要區分開。” 台灣時事評論員謝寒冰也在節目中調侃，于北辰的數學已經“聞名世界”了。 值得注意的是，兩年前，于北辰曾在一次直播中為自己的言論辯解：“沒有錯，我承認我的數學差，我的統計學差，那又怎麼樣？這樣子有鬧笑話嗎？”目前，于北辰還未對這次自己的言論被編入大陸數學考題一事作出公開回應。 這早已不是于北辰第一次發表違背常識的出圈言論了。除了“三枚導彈攔截率210%”外，他還曾拋出過許多荒謬言論，包括“大陸城鎮都是土房子”“解放軍登台沒有谷歌地圖會迷路”“待在東風導彈射程外安全”等，兩岸網友也因此戲稱他為“土房哥”和“相聲社團德雲社在逃弟子”。有島內輿論分析認為，于北辰是故意說這些荒唐話，要的就是流量。（來源：香港新聞網） 詳情： #于北辰# #台灣# #浙江# #高中數學題#