还在苦哈哈地看美剧学英语，遇到听不懂的句子疯狂狂按左方向键倒退、为了查个生词来回切词典切到心态崩溃？或者只是被动地开着双语字幕当背景音，看完除了剧情啥也没记住？赶紧把那种自欺欺人的“被动式”英语学习法连夜送进碎纸机！ ⚰️ 推荐一款专为硬核外语学习者和极客老哥量身定制的点读式外挂神器：SubTap（字幕点读器）！直接把传统的“看视频”变成高能的“哪里不会点哪里”。 🚀 让你听力词汇狂飙的硬核大招： 🎧 指尖精准爆破，句子级点读：只需载入你的音视频和字幕文件，点击屏幕上的任意一句外文字幕，视频就会精准跳过去只播放这一句！ 🌈 内置分级词库，生词智能着色：自带了硬核的分级词库！它会自动扫描整篇字幕，并按照难度给生词进行高亮着色。 🧠 逆向重塑“主动学习”回路：摒弃掉被动灌输。它的核心逻辑是让你“先读句，再点听” 🪶 单 HTML 文件，离线即插即用：不需要安装任何服务端 开源轻量。想要甩掉中文翻译拐杖、把手里的每一份音视频素材都无情榨干学习价值的老哥们，赶紧去把它狠狠焊死在你的浏览器里👇 🔗 在线体验直达： 🔗 开源仓库直达： #SubTap# #英语学习# #点读机# #开源# #GitHub# #单文件# #前端黑科技# #效率工具# #自学利器#

自学 Vibe Coding 看这三个开源项目就够，不用买课 很多 AI Coding 课程的素材都从这里来，原始版本反而更系统 1. Easy-Vibe DataWhale 出品的系统教程，5k stars。分三阶段：从 AI 编程小游戏入门，到产品创意 + Web 原型，再到桌面应用和多 Agent 协作。零基础友好，中文为主 2. vibe-coding-cn 原 EnzeD/vibe-coding 的中文翻译版，11k stars。三块内容：Prompt 提示词、Skill 技能库、Workflow 工作流。强调规划先行、模块拆分、接口在前，把 vibe coding 从随性即兴变成可重复工程 3. awesome-vibe-coding 最全的 Vibe Coding 资源 awesome list，4k stars。覆盖浏览器工具、IDE、移动端 App、插件、CLI 工具。所有主流 vibe coding 工具的总目录 先把这三个读完，你对AI Coding 会有一个全新的认知

Miko自学AI 系列----万物皆插件(DeepSeek Harness) 特意推荐一篇好文章，是字节跳动内部人士写的。 模型适配器是插件，工具注册表是插件，会话日志是插件，Agent Loop 本身也是插件…… DeepSeek Harness的指引可以归纳为六个字： 一切皆为插件 说实话，我还没完全消化透。因为开放了外部阅读权限，现分享出来跟大家一起学习学习。 飞书地址： 这篇内部文章，讨论了 DeepSeek 于 8 月 13 日开源的开发者预览版 DeepSeek Harness（简称 DSH），结合忒修斯之船思想实验、Lilian Weng 相关博客及配套论文，解析其设计逻辑、技术底座与面向 AI 递归自进化（RSI）的长期定位。 关键要点包括： DSH 核心定位： 它并非成熟消费级 Agent 产品，而是面向长期 RSI 的 Agent 运行时底座，核心要解决「Agent 运行中动态替换自身组件不中断任务」的问题，当前产品体验仍较早期。 核心设计原则： 采用「一切皆为插件」架构，底层基于 Cordis 运行时框架，实现时间可组合性（组件卸载可完整撤销副作用）、空间可组合性（组件依赖变化自动重连）与合流性（不受历史修改包袱干扰）。 核心设计特性： 采用只追加的事件日志机制保障全链路可回溯，提供标准、PTC、极简、创造 4 种预制运行模式，且 Prompt Caching 命中率高，运行响应速度优于多数同类 Agent Harness。 长期价值： 为 AI 非参数化自我改进提供了稳定的运行时基础，补上了 RSI 落地的关键环节，但目前尚未覆盖修改效果评估、防 Reward Hacking 等问题，距离成为通用 Agent 标准底座仍有距离。

Miko自学AI 系列----什么是AGI ？(AI 好啊，AI 得学) DeepSeek创始人梁文锋在内部投资者会议的《梁文锋四小时投资人会议实录》，想必很多人都看到了，全文很多专业术语，但是有个名词，想必大家都注意到了： AGI 梁文峰再三强调，公司唯一的绝对主线是 AGI（通用人工智能），其核心战略是保持极度克制，放弃视频生成、3D与世界模型等热门赛道，专注渐进实现思维链（CoT）、通用 Agent、持续学习和自我迭代。 那么什么是AGI？ 我尽可能的用大白话说，AGI 是什么？ AGI（通用人工智能），就是一种像人一样“什么都能学、什么都能做”的人工智能。 现在的 AI 大多是“专才”： 会写文章、识别图片、推荐商品，但只能在擅长的范围内工作。 AGI 则像“全能型大脑”： 能理解复杂情况，而不只是照指令回答 能把一个领域学到的知识，用到另一个领域 遇到没见过的问题，也能自己分析、学习和解决 不需要大量训练，少量示范就能掌握新任务 几个概念的区别： AI：完成特定任务，比如人脸识别、推荐算法 AIGC：专门生成文字、图片、视频、代码 AGI：拥有接近人类的综合学习和推理能力 ASI：比所有人类都聪明的超级人工智能，目前只是设想。这应该是梁文峰在实现AGI 以后，下一步要做的事。 AGI 能做什么？ 理论上，它可以同时理解财务、供应链、法律、市场等信息，自己制定并执行解决方案；也可能用于医疗诊断、个性化教育、科研、新药研发和复杂企业决策。 现在实现了吗？ 还没有。 ChatGPT 也不是 AGI，它仍属于功能强大的专用型 AI。 AGI 目前面临推理能力、持续学习、安全和伦理控制等难题，什么时候实现仍没有统一答案。 一句话概括： AGI 就是从“会使用工具的 AI”，进化成“能够独立学习、思考和解决各种问题的人工大脑”。 ====================================== 我会不时分享在学习AI时的一些心得体会，不一定准确，尽可能的用把一些专业术语，名词，消化后用大白话分享给大家，不喜勿喷，共勉！

为什么在德国“在家自学”是非法的？ 在家自学在美国、澳大利亚和爱沙尼亚等国家较为普遍，并在不同程度上获得法律允许。但在德国，义务教育不仅要求儿童接受教育，还要求他们必须到校接受教育。德国“到校义务”（Schulpflicht）背后的历史是什么？ #dwhistory# #dwhistorymatters#

推荐一本开源好书 《自学是门手艺》，程序员和终身学习者都值得一读。 这本书在 GitHub 获得 16K+ Stars，核心观点只有一句话：一个人如果不能自学，就没有未来。 如果你想培养长期学习能力，这本书值得收藏。 GitHub： 在线阅读：