CoolGPU
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CoolGPU
@CoolGpu
GPU library software engineer@hangzhou
Zhejiang Katılım Mayıs 2023
141 Takip Edilen8 Takipçiler

Claude Code creator:
"Since Opus 4.5, i uninstalled my IDE. I don't edit a single line of code by hand.
100% my code is written by Claude."
in 1-hour Y Combinator podcast, Boris Cherny reveals his daily Claude Code setup.
Claude Code + loops + dynamic workflow
Worth more than a $500 vibe-coding course.
Codez@0xCodez
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过去一个月是疯狂的一个月
大概一个月前,我下定决心重构 kimi-code,开始设计新的架构。
我大概抱着电脑和便携屏在汤泉卷了两整天,花了几千刀的 token 去做架构分析、设计和验证,最终得到了一份我认为最优的架构方案。 我觉得在 vibe 时代,架构变得更加重要了,一份好的架构能够在可控的范围内,让 Agent 肆意 coding,而不会打破东西
- 架构确定后,就开始冲刺实现。(过程中吵和推翻了无数次)
- 迅速组建了一个强大的 team,感恩兄弟们无条件的信任🙇♂️
- 迅速 onboarding 整个 team,🙇♂️ 再次感恩兄弟们
- 封闭开发了一段时间(🤣年轻的时候,觉得是糟粕,真到时候,发现是人类工程效率奇迹。你无法想象随时可以拉着全部人在白板前吵架的架构迭代速度)
- 虽然代码都是 vibe 的,但依旧逃不过 “代码质量正比于人类的注意力密度”。所以 agent 并不会替代所有程序员,只会让顶级的程序员生产力翻 20 倍,并淘汰其他程序员,且,集体主义 >>> 个人英雄主义。
- 一步一个坑的解决过程中遇到的问题。每一天都是最绝望的一天😭
- 开源后就病倒了,皮质醇分泌过度,影响免疫力
- 这一个月学的东西够我消化半年的
- 一周干了一整箱红牛,还得是生物燃料
- 🫥 也在 x 上消失了一个月
本来想写一些文章去总结过程中一些 insights 和 idea,但我本来就不擅长写长文,外加人脑自我保护让我迅速忘记了整个过程中的痛苦,并模糊了时间观念(冷知识,kimi-code 重构版开源其实才过了一周多,但在我的感性认知中,像是已经过了一个月)
等 kimi-code 陆续迭代到稳定,再去总结过程中的 lessons learned

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herdr.dev is a fantastic piece of software.
I was in the early stages of building something similar, but happy to throw it away cuz this is *so* much better.
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@helloiamleonie Running its own supervision loop. The agents advance their own work, review each other, and merge through a gate I don't sit in. The useful part isn't that they write code, it's that I stopped being the thing the pipeline waits on.
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长电科技
演算下今年还能翻倍的可能性🧐
当前数据:股价82,总市值 约1500亿元
Q1归母净利润 2.90 亿元(同比+42.74%)
如果2026年内市值翻倍至约3000亿元
情景A(最乐观满产线性)
Q1×4 = 全年11.6亿利润 → 动态PE ≈ 260倍
情景B(先进封装+存储封测高景气)
叠加先进封装(CoWoS、HBM等)放量
与长鑫存储深度绑定
作为其DDR5及HBM核心封测供应商
机构主流预测2026全年净利润18-25亿
→ 动态PE ≈ 136-141倍
核心结论:
长电科技如果现在再翻倍到3000亿以上
即使在“先进封装放量+存储封测高景气”假设下
PE也将达到136-267倍,估值压力相对较大
它当前已处于较高市值高预期阶段
翻倍后的数学模型面临明显估值天花板
理性提醒:
作为半导体封测龙头
长电科技与长鑫存储存在深度合作
受益国产存储国产化进程
但先进封装产能爬坡和利润兑现仍需时间验证
需重点跟踪下半年高端业务实际放量情况
中文

🚀 How should LLMs sample on hard reasoning problems during post-training and inference where direct rollouts rarely produce a correct answer?
Best-of-N (e.g., GRPO) and tree search share two limitations:
🔻 Verification signals are sparse
🔻 Candidates stay within the model's own distribution
We introduce BES: Bidirectional Evolutionary Search — a search framework that couples forward candidate evolution with backward goal decomposition.
✅ Works for both post-training and inference.
English

composer2.5非常好用也非常耐用,速度快且活好,ulra真心用不完😅。
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Elon Musk@elonmusk
Try it out! (Partially trained on Colossus 2)
中文

























