又过去了一个月
豆包输入法的Windows版依然没有发布,还写着敬请期待
看来Windows端开发一个输入法,远远比我想象中要复杂
但是用惯了豆包的语音输入法之后,我已经开始习惯性不打字了
完全陷入了依赖……🤦♂️
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我有一个疑问: 输入法的移植很困难吗 ?
豆包输入法的Android 、iOS、MacOS出来都很久了
但是Windows 端迟迟没有发布。
在有LLM加成的这个时代,我着实有点不理解
有没有大佬,能够解答一二 ?
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如果开车遇到这种情况,绝对不应该继续下山了....山顶上反而是最安全的。
我要笑死了,大家好像被那个Tibo 玩了一样。
很多人听说周一本来要重置的,然后周日的时候就站起来狂蹬。
结果搞笑的是,一个个把额都耗光了,Tibo 来一句,让我跳个小舞儿先……
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@hqmank Just like any other reset, but picture me doing a little dance with it
大家如何理解 & 翻译,
下面这两句话 👇
我先来:
日子漫长,岁月匆匆
最值得学习的不是斧子,
是最后的那几句英文,是出海
不要回答别人的问题,
要回答别人的目的,或者不回答。
比如,
另一半问:“我是不是胖了?”
如果你开始思考她的体重,从那一刻起,就已经答错了题。
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绝了,还能这么玩
只要重置的时候,用户消耗的额度小于 14.3% × 当前天数,那么OpenAI就是赚的…
逻辑如下:
若用户在重置时点前的实际消耗量,小于该周期被授予的总额度,未消耗部分又不能结转,那么这部分额度就不会转化为实际算力成本;重置发生时,OpenAI 就回收了这部分未兑现的权益。
若按 7 天周期、额度均匀计入,第 n天的临界消耗比例是:
例如第 1 天为 14.3%。若用户在当天重置前消耗不足总额度的 14.3%,则相对于“额度随时间均匀累积”的模型,OpenAI 是赚的;
消耗越低,回收的未兑现额度越多。
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绝了,还能这么玩
只要重置的时候,用户消耗的额度小于 14.3% × 当前天数,那么OpenAI就是赚的…
逻辑如下:
若用户在重置时点前的实际消耗量,小于该周期被授予的总额度,未消耗部分又不能结转,那么这部分额度就不会转化为实际算力成本;重置发生时,OpenAI 就回收了这部分未兑现的权益。
若按 7 天周期、额度均匀计入,第 n天的临界消耗比例是:
例如第 1 天为 14.3%。若用户在当天重置前消耗不足总额度的 14.3%,则相对于“额度随时间均匀累积”的模型,OpenAI 是赚的;
消耗越低,回收的未兑现额度越多。
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绝了,还能这么玩
只要重置的时候,用户消耗的额度小于 14.3% × 当前天数,那么OpenAI就是赚的…
逻辑如下:
若用户在重置时点前的实际消耗量,小于该周期被授予的总额度,未消耗部分又不能结转,那么这部分额度就不会转化为实际算力成本;重置发生时,OpenAI 就回收了这部分未兑现的权益。
若按 7 天周期、额度均匀计入,第 n天的临界消耗比例是:
例如第 1 天为 14.3%。若用户在当天重置前消耗不足总额度的 14.3%,则相对于“额度随时间均匀累积”的模型,OpenAI 是赚的;
消耗越低,回收的未兑现额度越多。
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绝了,还能这么玩
只要重置的时候,用户消耗的额度小于 14.3% × 当前天数,那么OpenAI就是赚的…
逻辑如下:
若用户在重置时点前的实际消耗量,小于该周期被授予的总额度,未消耗部分又不能结转,那么这部分额度就不会转化为实际算力成本;重置发生时,OpenAI 就回收了这部分未兑现的权益。
若按 7 天周期、额度均匀计入,第 n天的临界消耗比例是:
例如第 1 天为 14.3%。若用户在当天重置前消耗不足总额度的 14.3%,则相对于“额度随时间均匀累积”的模型,OpenAI 是赚的;
消耗越低,回收的未兑现额度越多。
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我有一个简单的方法,可以判断一个人蠢不蠢:
看他会不会拿小概率事件反驳常规事实
比如:
抽烟有害健康?扯淡,我家楼下张大爷抽了一辈子烟,照样活到99。
读书没用,我同学里当老板的,都是当年读书最差那几个,读书好的反倒在给人打工。
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是的,在简化的抽象模型里,“语言的边界就是世界的边界”。
我有一个很粗暴的方法,去评判另一个人是不是比我更聪明(认知水平更高)—— 掌握了多少的有效词汇量。
一个人词汇量的多寡,在大部分时候,代表了 他/她 对这个世界理解的颗粒度,词汇量越多,颗粒度越细,往往也意味着,对这个世界的理解更深刻,因为词汇代表了 可解释性。
而对世界可解释性的增加,会带来对世界感知能力的交织,无形之中就可能产生涌现,带来 一层 一层的涌现式认知提升,当这些认知堆叠到一定程度时,会形成一个新的维度。
对比我多一个认知维度的人,我大抵是羡慕并向往之的。
而高频使用GPT和Claude类工具,会极大地丰富一个人的词汇量,会迫使我们重新审视语言的本质及其与认知的内在联系,并可能最终突破当前的认知局限。
而在语言之外,也还有很多隐性的知识和体验,难以用语言描述,根植于我们的具身认知(Embodied Cognition)中。
这是未来很长一段时间,区分人类和AI,重要且根本的差异。
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灰度
1. 人的情绪是用来影响他人的,而不是左右自己的;
2. 公开的言论是用来维护立场和利益的,不是表达自己思想和认知的
@python_xxt 那个著名的硅谷养生人Bryan Johnson,他的补充剂清单里就有西地那非啊,每天吃5mg,我当时看到就绷不住了,去查了一下,据说真的有很多好处。
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我原来也这么想的,CodeX 100刀不够用了,得上200刀了
然后,我体验了一下5.6 Luna Max,发现很多重复性的任务,交给它,比交给Sol Ultra要好
Luna Max干活爽快简单,不会想太多,Sol Ultra简直就是一个强迫症患者…
而Luna Max 用了半天,就1-2%,根本用不完……
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赞同
前沿AI公司必须预留远高于传统科技公司的员工股权池,并允许极少数核心人员获得接近联合创始人的经济待遇。
不能改变传统薪酬、组织和权力结构的大厂,很难长期保住最顶尖的模型团队。
AI竞争最终是资本结构竞争。
表面上,行业在比较参数量、算力、数据和算法。
深层次上,真正比较的是:
谁能把更多公司价值分给核心人才;
谁能允许研究团队掌握更大的决策权;
谁能承受多年不盈利;
这也解释了梁文锋为什么把团队稳定性称为最大风险,已经形成默契的顶尖团队,一旦解体,几乎无法按原样重建。
会耗费大量时间,导致失去 timing
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我再复读一遍,
地球上所有古典科技互联网大厂,是不可能长期保持训练第一梯队的生产用coding LLM,包括中国和美国的最头部那几家。
一个能持续训练第一梯队LLM的公司,必须在市场上抢人,必须一切模型优先,必须把公司预期下一轮融资估值的30%分给员工,如果一个团队200人,分到entry level 身上就必须是1000万美元或者2000万人民币(四年),
这是所有古典科技互联网大厂给不了的。
古典科技互联网大厂个个千亿万亿的市值,恨不得每个员工发150万人民币或者50万刀的年薪,就让他们一两百人撑起公司万亿刀市值,甚至再翻一翻。
这种玩法绝对是死路一条,最头部的一批人一定会跳走,最终留下来的一定是水平差一大截的。
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Renew
没有人天生爱内卷
没有人天生爱内卷
大家这几年网购时,
有没有注意到一个细节:
在 PDD、淘宝、1688 上买点轻工产品——衣服、箱包、小机加工件,
发货地经常是,河北 沧州 、 廊坊 /保定 一带。
一开始我也纳闷:
按理说,这种小商品不应该是江浙沿海的主场吗,河北怎么把沿海卷趴下了?
后来我稍微调研了一下,整个人就呆住了……
大概是这么几件事叠在一起:
1. 之前北京清退产业,把服装、小商品市场往外疏解,一圈产业顺势搬到廊坊、保定周边,白沟做箱包,永清一带做服装,沧州、泊头做小机加,直接长出了一整条 低价供货 + 电商 链条。
2. 离京津近,物流仓库密集,
做 PDD 这种极致低价电商刚刚好,
货便宜、地便宜、人力便宜,还能保证两三天内送到。
再加上这几年产能本来就过剩,
机器一停是死,工人一散更难再招,
于是很多工厂的底线变成了:
“只要别亏太多,就先让机器转着、人待着。”
有个段子是这么说的:
PDD 上河北老乡是最卷的,
温州老哥赚 5%,山东老哥赚 1% 就行,
河北大兄弟就不一样了,最好别亏,要是亏一点也行,就是图个“发快递的感觉”,最后靠运费补贴再抠一点回来。
听起来好笑,但细想一下又有点心酸。
没有人天生爱内卷
河北的人们,是在用极致的勤奋和极薄的利润,在谋求生存。
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长周期产业需要定力,而押注十年的定力,通常来自选项的匮乏。
就好比,在中国投存储,最容易成事的,往往是那些“够得着,却没有更好选择”的地方。
太穷的地方接不住,太富的地方机会太多,也很难忍受十年投入和长期亏损。合肥恰好处在中间:有财政、科研和工业基础,又缺少更好的产业路径,因此有动力把资源长期压在一个方向上。
存储产业能否做成,最终取决于三件事:真实的技术来源、能长期带队的人,以及十年不改口的出资结构。
合肥就做到了,把“没有更好选择”,变成“十年不换方向”。
即便如此,也是九死一生的幸存者了
(几乎是 十死无生)
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长鑫这一路走过来,不容易的。
这条技术路线,走得并不轻松,技术源头在奇梦达。
这家从英飞凌分拆出来的欧洲存储巨头,在2008年完成了46纳米埋入式字线工艺的研发,眼看要投产,却赶上金融危机,DRAM价格断崖式下跌,2009年宣告破产,这套技术还没量产就被封存。此后遗产被拆散拍卖:华邦买走46纳米技术,转身退出标准型DRAM竞争去做利基市场;南亚科掉头投奔美光;尔必达买断了GDDR授权,而尔必达不久后被美光收购,这部分技术就此流入美光手中,成了日后对付长鑫的筹码。
专利的流转就更曲折了。2014年,英飞凌花约2.6亿欧元把奇梦达的专利打包买回,市场都在猜它要重返存储业,结果一年后它以不到两成的价格转手给了专利运营公司Polaris——2015年6月,3000万欧元,7000多项专利和申请,其中约5000项是美国专利。
2016年长鑫在合肥启动之后,就沿着这条线索一路追了回去,从Polaris和其母公司WiLAN手中买下奇梦达的内存专利,金额至今没有公开。
2019年5月的上海GSA存储器峰会上,公司第一次公开承认技术来源,拿到的是一千多万份DRAM技术文件、约2.8TB数据;同年底又签下那7000多项专利的许可,时间点卡在大规模交付之前。
不过买来的东西只能算起点。奇梦达的46纳米从未真正量产,长鑫拿到的是研发资料而非量产良率数据,最难的那一段没人替它走。从46纳米推进到19纳米、再到10纳米级,隔着三四代工艺和超过25亿美元的投入,靠的是全球招揽有经验的人才,配上先进制造装备,一代代往下压。同样买了这套技术的华邦,整整用了近十年才走出自己的模式。2019年9月,合肥产线量产19纳米DDR4,此后又开始了HKMG、EUV和GAA等新技术的探索。
那批专利的作用同样有边界。DRAM三巨头之间靠交叉授权维持均势,新进入者手上没有可供交换的筹码,量产日往往就是被诉日。买下奇梦达的专利,意味着被起诉时手里有东西可以反诉,能把一场必输的官司拖成一场可以谈的谈判。而这批专利在宣布时,已发布部分的平均剩余寿命只有约四年——真正买到的是一个窗口期,看自己的专利池能不能赶在窗口关上之前壮大起来。
大家都只看到如今的万亿市值,却忽视了过去这些年的生生死死。
存储行业的默会知识和know how是非常多的。偷工艺和技术路线,可以节约的资金和时间是天量级的。
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想到一个魔鬼梗
过去,投资人最喜欢问创业者:
“如果腾讯抄你,你的壁垒是什么?你的护城河是什么?”
这句话曾经让无数创业者感到冒犯。
到了2026年,问题变成了:
“把你的产品截图扔给AI,Vibe Coding复刻一个需要多长时间?”
“你的护城河是什么?”
以前,你至少值得腾讯成立一个项目组来抄。
现在,你的竞争对手可能只需要一个周末,外加几十美元的Token。
过去的创业,是想办法让大厂觉得不值得抄。
那现在呢?
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长鑫这一路走过来,不容易的。
这条技术路线,走得并不轻松,技术源头在奇梦达。
这家从英飞凌分拆出来的欧洲存储巨头,在2008年完成了46纳米埋入式字线工艺的研发,眼看要投产,却赶上金融危机,DRAM价格断崖式下跌,2009年宣告破产,这套技术还没量产就被封存。此后遗产被拆散拍卖:华邦买走46纳米技术,转身退出标准型DRAM竞争去做利基市场;南亚科掉头投奔美光;尔必达买断了GDDR授权,而尔必达不久后被美光收购,这部分技术就此流入美光手中,成了日后对付长鑫的筹码。
专利的流转就更曲折了。2014年,英飞凌花约2.6亿欧元把奇梦达的专利打包买回,市场都在猜它要重返存储业,结果一年后它以不到两成的价格转手给了专利运营公司Polaris——2015年6月,3000万欧元,7000多项专利和申请,其中约5000项是美国专利。
2016年长鑫在合肥启动之后,就沿着这条线索一路追了回去,从Polaris和其母公司WiLAN手中买下奇梦达的内存专利,金额至今没有公开。
2019年5月的上海GSA存储器峰会上,公司第一次公开承认技术来源,拿到的是一千多万份DRAM技术文件、约2.8TB数据;同年底又签下那7000多项专利的许可,时间点卡在大规模交付之前。
不过买来的东西只能算起点。奇梦达的46纳米从未真正量产,长鑫拿到的是研发资料而非量产良率数据,最难的那一段没人替它走。从46纳米推进到19纳米、再到10纳米级,隔着三四代工艺和超过25亿美元的投入,靠的是全球招揽有经验的人才,配上先进制造装备,一代代往下压。同样买了这套技术的华邦,整整用了近十年才走出自己的模式。2019年9月,合肥产线量产19纳米DDR4,此后又开始了HKMG、EUV和GAA等新技术的探索。
那批专利的作用同样有边界。DRAM三巨头之间靠交叉授权维持均势,新进入者手上没有可供交换的筹码,量产日往往就是被诉日。买下奇梦达的专利,意味着被起诉时手里有东西可以反诉,能把一场必输的官司拖成一场可以谈的谈判。而这批专利在宣布时,已发布部分的平均剩余寿命只有约四年——真正买到的是一个窗口期,看自己的专利池能不能赶在窗口关上之前壮大起来。
大家都只看到如今的万亿市值,却忽视了过去这些年的生生死死。
存储行业的默会知识和know how是非常多的。偷工艺和技术路线,可以节约的资金和时间是天量级的。
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一个顿悟:
算力 永远不会过剩,
算力 不是物质资源,
是世界的原语,是创始神的法力值 。