Berryxia.AI
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Seedacne 2.0+ GPT-image-2 就可以完成如下视频，还原度不错，Prompt见评论区！
Codex 现在直接把自己变成了能自己造 AI 产品的工厂。
OpenAI 今天官宣：Codex 新增「OpenAI Developers」插件，能在终端里直接创建 API Key、调用 OpenAI 所有 API。
自动把想法变成完整可运行的 AI app 和 agent，完全不用手动配环境、写 boilerplate。
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兄弟们！我靠嘴👄喷真的越来越行了😄
前几天不是Cursor 官方送了1万美金的额度，心想这不搞几个东西出来啊！
不能白瞎了额度啊！
于是乎我花了近 $100 + 2 天碎片时间,做了一个小工具:
Owl Eyes.猫头鹰之眼的意思，死盯价格变化😄
它会盯着 141 个 App Store 区域的价格变化,告诉你:
- ChatGPT / Claude 订阅哪个区更便宜
- 哪些 App 今天限免
- 哪些国家出现汇率窗口
- iPhone / Mac 在不同地区差多少钱？
- 价格降到目标线时邮件提醒
做完才发现一个很反直觉的事:
同一个数字产品,全球定价差异比想象中大得多。
有些差价不是 5%、10%,
而是能到 30%-70%。
以前我以为“省钱”是找优惠券。
现在发现,更大的优惠可能藏在国家、汇率和 Apple 的定价层里。
你们买订阅/软件时,会在意不同地区价格吗?
还是觉得切区太麻烦、不值得?
现在还没有自定义域名，大家可以先体验一下，然后吐槽一下。
如果你觉得有意思，可以一键三连，我如果需要我看项目是否可以开源？
地址见评论区👇🏻
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“顶级程序员已经彻底不写代码了。”
真的这样嘛？
失业潮不断的涌现，大厂先开刀是有原因的！
Anthropic Claude Code负责人Boris Cherny在开发者大会上直言：过去6个月，他几乎一行代码都没亲手写过。
他只需要一句prompt：“嘿，咱们建这个feature”，Claude就会自己写代码、跑测试、展示结果，他只负责点头或者说“这里改一下”。
以前需要他亲手敲的每一行代码，现在全交给AI了。
这意味着顶级程序员的角色已经彻底变了：从码农升级成了AI团队的指挥官。写代码成了AI的活，人类只负责定方向、把关质量、做最终决策。
未来真正的工程师，比的并不是谁代码写得更快，将会是谁能更聪明地指挥一群AI高效协作。
你准备好把自己的角色从“写代码的人”切换成“指挥AI的人”了吗？
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这种牛人几乎不可能复制吧！
真正的软件传奇，从来不是谁赚得最多，而是谁让全世界都离不开他，却一分钱都没收过。
2000年，D. Richard Hipp在为美国海军一艘导弹驱逐舰的损伤控制系统工作时，受合同委托开发了SQLite。
他当时烦透了那些又笨又重、服务器一挂就全完蛋的数据库。
于是直接搞出了一个单文件、零配置、零服务器的数据库引擎，专门解决军舰上服务器故障时的可靠性问题。
他把全部代码扔进公共领域，永久免费。
25年后，这玩意儿已经跑在全球超过1万亿个数据库里：每台iPhone、Android、Mac、Windows、Chrome、WhatsApp、特斯拉、商用飞机……
无处不在。
而他呢？
至今只带3个人全职维护，还承诺免费支持到2050年。
这才是真正的Database GOAT。
你觉得SQLite算不算软件史上最被低估的奇迹？
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刚刚刷到Hugging Face上这个gpt-oss-20b-tq3，真的有点爽啊！
OpenAI自己开源的20B参数MoE模型，被社区用TurboQuant 3-bit量化 + MLX优化后，竟然能直接在普通MacBook上本地丝滑跑起来。
完全不用联网、不用交月费，还支持131K超长上下文。
日常聊天、写作、写代码这些日常需求，现在都能在自己笔记本上搞定。
非常适合公司的一些部门使用啊！
以前本地跑大模型还得配高端显卡，现在一台M系列Mac就够了。
模型直达👉
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真的，只有大牛才敢站出来这么说！
全世界公认的最聪明的人之一，Terence Tao，亲自站出来把AI最致命的缺陷直接戳破了。
他问了一个所有人都回避的根本问题：
“我们该如何使用一个强大、却极度不可靠的工具？”
AI的核心方程写得清清楚楚：
W = ∑(wᵢ ⋅ xᵢ) + b
它不是在追求“正确”，
而是在追求“看起来正确”。
所有权重都被优化成plausibility（似是而非），而不是veracity（真实性）。
于是我们造出了一个超级会“装”的镜子：
它在医学、金融、法律等领域，能用最自信、最流畅的语气，
给你最危险、最错误的建议。
“Convincing”和“Correct”之间的鸿沟，
才是AI时代最致命的风险。
我们越是依赖它，它就越容易把我们带进自己都看不出来的陷阱。
当最顶尖的数学家都在认真讨论“如何安全使用不可靠的AI”时，
我们普通人还在为“它写代码好快”鼓掌吗？
这段视频值得每一个用AI的人反复看。
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Terence Tao is answering a fundamental question regarding the safety and reliability of modern AI: "How can we use a tool that is powerful, but unreliable?"
W = ∑(wᵢ ⋅ xᵢ) + b
AI isn’t just about “smart”; it’s about the probability of *looking* right. We’ve built systems where the weights (wᵢ) are optimized for plausibility, not veracity.
This creates a “convincing mirror” that confidently serves dangerous advice in medicine or finance. The gap between “convincing” and “correct” is the most critical variable we need to solve for.
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