码奸
半夜睡不着，为了抵抗AI，保住工作，乱总结些 其实搞大模型的不算真正的码奸。 第一大码奸是开源运动。没有那么多开放源代码，AI绝不可能学那么快。如果世界都是商业软件，大家都还在写 Borland，MS .NET，SAP，Oracle，感觉也没啥不好的。 rms Linus 你们俩是初代码奸。 第二大码奸是 GoF， Martin Fowler 这种。给大量「know-how」起了名字，天天给 design pattern 总结经验规律，最严肃的罪恶就是起名字。本来要给AI说一大堆 spec 和 skill，但是现在一个「名字」 就把这个活儿给讲明白了。 给AI下咒： 第一大咒语，来自几周前Lisp之咒。想要工作牢，一定要多造轮子，多写DSL，一定要让注意力不足的AI爆掉 context，或者产生幻觉。..
更多claw会代替员工？
无聊刷到 王自如： agent在本地加数据持久化和永久记忆这三件事是不是就是openclaw(🦞)。🦞，如果用在产业当中的意义是什么？ 意味着一个员工在工作电脑上每天做的事情产出了什么东西， 结果有没有价值，都会以记忆的方式存在本地。 而如果时间足够长， 一个员工的工作行为思维方式一定可以通过对话的内容和工作产出进行抽象 化和提炼。 也就是说，假以时日，一个人真正的价值就会完成从个体到数字化资产的转移。 也就是说你就会成为养你的工作🦞的营养员，你是那个营养液。 一旦你的工作模式，你的思维模式被抽象化提炼，那个你抽象完毕了的数据和🦞里边这个东西会成为公司最宝贵的资产， 你则是disposable。 那么如果公司需要新的角度，完全可以把你干掉，换一个新人来。 我对这个看法是，太悲观了。太低估了..
更多如果拿 token 抵工资会发生什么？
吃饭的时候无聊刷到自媒体，一开始看到这个 配一半薪资token！黄仁勋的AI暴论， 我们公司的每一位工程师，都会需要一笔年度token预算，我可能会在他们基本薪资的基础上，再额外给他们相当于一半薪水的token配额，让他们的生产力放大10倍。 当时没太仔细，看错了，以为老黄说以后不发工资了，拿token 来抵工资。。。😂 也没多想。但是突然回想起以前写过一篇《996的内在机制是什么》。里面有一段话 以前，无论是农业时代还是工业时代，我们的工作对象主要是物品，无论种一亩地的庄稼，还是在流水线上加工一个零件，物品的边界是清晰的，所需要的工作时间就是有限的。我们努力的方向，就是通过各种工具和创新，节省时间资源，获得更高的效率。 但是现在我们的工作对象呢？越来越是“事情”。比如写一篇稿子，比如炒股，比如..
更多tmux enables AIs to operate servers safely
We’ve all seen plenty of horror stories about AI trashing servers. Yet, there are still tedious tasks we’d love for AI to handle. To keep things safe, you have to manually copy-paste back and forth commands and outputs. Yet the current mainstream solutions usually involve "adding another layer": relay IO, intercepting dangerous commands or even using a sm..
更多chat.est.im launches at 3.14
Long over due. But finally, it's here. Last year I saw an interesting thread on V2EX that utilize curl -N to display cool ANSI art, and I wondered how to make it "interactive". After a series of battle with AI coding agents, it's finally done. The project is located at https://chat.est.im/. You can try it with curl -NT. https://chat.est.im/hello. I wrote ..
更多AI 弑父
大型语言模型（LLM）所谓的涌现能力，一般说成是随着模型规模的增长，突然出现新的技能，而非平滑提升。我对此有个疑惑。gpt1 gpt2 规模也涨了，能力在哪里呢？ 秘笈 翻很多材料，提到涌现能力示例： 包括 在上下文中学习 （few-shot） 多步逻辑推理（数学/逻辑题） 推断他人意图（心智理论） 使用工具或编程（生成或使用代码） 我又回忆起 ChatGPT 发布那段时间，聊天窗里那个 Linux终端+Python命令行模拟，当时很惊人。这个连续上下文和逻辑推理一致性不可思议的强。 我让 gemini 和 chatgpt 做了一个deep research，我越来越确认，AI能力爆发，也就是所谓的「涌现」有个关键因素：OpenAI和微软合作 我还记得当时有个新闻说微软要造个 DGX V100 集群..
更多Configurable Intelligence
无聊看了下 Language Model Contains Personality Subnetworks ，刚好A社也最近也写了篇The persona selection model，感觉现在讨论LLM的「人格」比较火 先说下这篇论文，它提出，可以做类似「脑前额叶切除」让AI屏蔽一部分人格，不需要 fine-tune，而且就算prompt指定其它人格也无济于事。 不过它搞出来的分类比较喜剧，用的是 MBTI 。测试集是一堆 YES/NO 二元分类 光说「人格」这种问题比较抽象，有哪些应用呢？很遗憾，我对此脑袋哐当一声没太多想法，还是AI提醒了我： 因为是物理mask，所以 jailbreak 变得不太可能了 可以定向优化某些选项。它甚至在 contra.py 里可以设置 mask_gamma 这个..
更多巴别塔，Vibe Coding和Lisp之咒
西方世界有个「巴别塔」故事，传当年人类强盛至极，统一了语言，上达天听，下释万物，惊动了创世神，创世神就出奸计让人们说不同的语言，人们开始互相不理解，各自为战，世俗的力量就被消减了 当然我说这个版本是去掉神秘学的一个引子。2026年了，全世界都被AI这迷人的玩意给勾引了，数据飞轮使得天下语料大同，似乎人类又可以相互理解，同样的概念embedding有几乎雷同的相似度，可以看成同一个语言又统一了。 在这种统一带来惊人的生产力，甚至可以说是「神力」。 我记得高中大学听闻上古大神编写代码，是拿纸和笔在大脑模拟，然后上机一次性敲入代码，一次性编译成功。膜拜不已 自己写代码，得跟IDE斗智斗勇，遇到编译器警告还急得抓耳挠腮；所以我比较喜欢脚本语言REPL，反正都是试。 以上种种，虽然说是脑力工作者，但是本质上就是一种..
更多Citrini的2028智力危机
感觉有了AI每天都有新的东西可以写一写。Citrini Research 2028 Intelligence Crisis 在朋友圈和各种IT群都讨论遍了。 英文版：https://www.citriniresearch.com/p/2028gic 中文版： 深度丨硅谷疯传的万字宏观预言：智能过剩、中产滑落、信贷违约与消费死结，AI 正在摧毁现代金融体系 2028年全球AI危机 首先必须吐槽下，所谓的“疯传” “深度”，“震惊”，你tmd到底先把单词翻译正确。一会儿 代理，一会儿 智能体，一会儿 中介。其实都是 agent 这个词 然后我觉得这篇报告最有意思的核心就这一段： The next link in the chain was already breaking. Intermedia..
更多中文不是唯一的意译语言
去年信誓旦旦的 其实，全世界的主要语言里，只有汉语还在坚持“意译”，被打脸了。有了最新发现。为了挽尊，让Gemini 做了一期deep research，还是记录一下 已投降 曾经坚持意译，但是早就投降的，日语、法语、德语。挣扎得更久的的：希伯来语，土耳其语。 日语就不说了，大家都耳熟能详了 德语曾是重要的科学语言，但当代德语在技术术语上表现出高度的开放性。例如，德语直接使用“Cloud Computing”、“Blockchain”、“Streaming”等原词，而不再尝试创造类似“Wolkenrechnen”这样的意译词 。尽管德语中存在诸如“Rechner”这样的词可以指代“Computer”，但在现代语境下，它也更多被作为“Computer”的次选同义词使用。 相比之下，法语表现出更强的制度性抵抗..
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