Nobody

@mranti 我在window下面直接装的Claude Code、Kimi code都没有什么问题，龙虾和爱马仕没试过

Windows在AI时代真憋屈啊，现在装什么Agent都得用Windows Linux（WSL）才能装上，这还比如直接用Linux系统呢。

@laozhang2579 agent核心逻辑就是 while if elif elif else 这没有问题

老张今天正式转到AI Agent组 看了一天源码 眼都要花了 当看到工具调用Tool Call是通过关键字if/else 瞬间石化

@hylarucoder 用LangSmith是不是能解决观测性的问题

真心建议每个程序员都去手搓一个自用的 Coding Agent。 纯靠写 Prompt 糊文本做 Skill，观测性太差了，你根本摸不到 harness 模型的上限在哪。缺乏 Agent 的状态流转做约束，复杂任务根本控不住。 最近用 AI 搓了个 mini 版的 Claude Code，对 Agent 的理解稍微升了点。 PS: 我经常从 Gemini / GPT-5.4 蒸馏 SOP Skill，再下放给 @MiniMax_AI 模型来跑任务. 建议可以考虑试试.

@kingluffywang 阿里云确实不行，我跟客服说他们的大模型api为什么没有没有greedy模式的参数，翻来覆去就是说不行不知道

把说阿里云中控台那条先删了，我随口吐个槽，阿里云服务的小编已经帮我去解决问题了，我看下这个时间点确实心里觉得过意不去，大周末的还给打工人额外加活

Allen AI，因为资助方式发生变化，研究基础模型核心人员去微软了，真是可惜。Allen人工智能研究所几乎是唯一一个同时开源模型权重、训练数据、训练配方、训练日志以及中间ckpt的机构，olmo系列、Molmo系列模型以后也没有了。

@yetone HLE, BrowseComp, SWE- Verified。Kimi 2.5评测agent能力用的三个数据集，仅供参考。

有什么 coding agent 的 benchmark 吗？我想去测试一下不同的 coding agent 的能力。

@mranti 应该也会有专门的ASIC模块，可以跑本地的大模型

其实过去几年，我们都在猜测和期待AI笔记本电脑的落地，当时的想法就是等待本地好的大模型出现。但其实现在明白了，AI笔记本电脑就是装“AI操作系统”（也就是小龙虾）的Mac和Linux电脑。新时代的新东西，不会像我们过去期待的那样发展。

@lianyanshe 模型部署在国内，欧美国家访问，速度会很慢

8毛一度的中国电，如何涨价13倍卖给美国？ 算力的尽头是电力，在AI时代的全球竞争中，中国用电力能源的优势，完成一场从卖中国廉价产品到卖算力的过渡。 1. AI的本质是电力炼金术 以前中国把电力变成铝，价值只翻了一倍。现在，中国把电力变成Token，价值翻了13倍。 初级形态： 1 度中国电直接卖 0.8 元 有运输成本问题、储存等问题 传统工业： 转化为铝锭出口，产值约 1.5 元 电力固化成产品，可被储存、运输 AI 推理： 通过大模型推理转化为 Token 卖给海外用户，产值约 11 元 运输成本几乎为 0，结算周期短，多少都能卖 当算力的尽头指向电力，中国凭借 0.8元/度的工业电价和全球最高的新能源装机量，已经掌握了AI时代的铸币权。卖Token就是变相在卖高附加值的电，让电力的出口附加值翻了 13.7 倍。 2. Token是21世纪的数字集装箱正如集装箱改变了全球贸易，Token改变了能源出口的形态，把电力封装成算力再出口，运输成本极低。 传统的电力出口受限于电网覆盖和地缘政治，但Token通过光缆就能全球流动。中国西部弃风弃光的电力，也能用上了，芯片消耗电力变成全球开发者争抢的Token。但这不是简单的资源出口，而是能源、电力基建、芯片、算法构成的算力系统，质量也许不是最高，但价格更低。能从市场获得显著的竞争优势。 3. 中国胜在模型的价格优势，尽管在算法和芯片上落后，但总体最优，不是所有事情都需要最好的模型，最好的芯片来处理。 在全球 AI 行业进入智能体（Agent）大爆发时代，AI 不再只是对话框，而是 7x24 小时运行的数字员工。这直接导致了 Token 和API 调用量呈指数级增长，成本成为了不得不考虑的事情。 硅谷有顶尖算法，但却面临电力短缺和昂贵电价的问题。中国模型与Claude等顶级模型 16倍的价差，也并非完全不能用，像客服、销售等高度流程化的工作不是非要最好的模型。当AI进入应用大爆发阶段，模型能力差距已经不是特别大的情况下，性价比的重要性被拔高了。 4. 从BTC挖矿到工业算力 中国电力发展最猛的 10 年，靠廉价的水电挖出了全球70%的比特币。今天，中国算力支撑了全球超过一半的推理任务，也是因为有当时的电力基建。 自从 519 禁令以后中国算力出口似乎完成了华丽的转变，从前的比特币是数字黄金，现在的Token是数字石油（刚需）。中国正利用完善的工业体系，把AI推理彻底工业化、廉价化、全球化。 中国正凭借全球最廉价的插座和系统最优的算力工厂，把0.8元的度电成本，包装成16元的Token，通过光缆卖向全世界。

@TechFlowPost 部署的服务器不一定在中国。前年我们用的gpt3.5的api，就是用的微软云日本的服务，要相对快一些

@mranti @PandaTalk8 llama的训练语料里中文不多，中文支持的不好

@PandaTalk8 测试了下，和我预测的一样，烧定的模型最大的问题可能是无法更新，质量太差：

Taalas 成立两年半，24个人， 花了3000万美金， 开发了一个平台，可以将任何 AI 模型转化为定制芯片。由此产生的「硬核模型」比基于软件的实现快一个数量级，成本更低，功耗更低。 可以在官网体验：15585 tok/s，生成时间 24 毫秒，真正的毫秒级响应。 taalas.com/the-path-to-ub… Taalas 的做法是把模型权重直接固化进芯片电路，存储与计算在物理上融为一体，彻底消除了传统 GPU 推理中的内存带宽瓶颈。代价是极端的专用化——每个模型对应一块芯片，通用性几乎为零。 这其实是计算技术演进中一条反复出现的底层规律：在时间、空间、能耗、通用性等多维约束下，寻找新的帕累托最优。 从算法到编译器，从操作系统到数据库，从云计算到 AI加速器，每一层技术栈都在不同维度上体现这一逻辑。 Taalas 选择将通用性压到极致，换取速度和能效的数量级提升——和当年比特币 ASIC 矿机取代 GPU 挖矿的逻辑如出一辙。 所以计算机科学不会过时。问题规模持续增长，约束条件持续变化，而寻找最优权衡的需求永远存在。 每一轮技术浪潮，都是在新的硬件与应用场景下，把这条底层规律再实现一遍。 这也是为什么我一直建议： 无论你是否从事技术工作，都值得去学一些计算机科学。不是为了学会写代码——AI 已经越来越擅长这件事。 而是去掌握那些不会被淘汰的底层思维：如何分解问题，如何在约束条件下做权衡，如何用抽象管理复杂性。 这些能力不会因为 AI 的到来而贬值，恰恰相反——当 AI 成为每个人都能使用的工具时，真正拉开差距的，是谁能更好地定义问题、评估方案、理解系统的边界与代价。 懂得计算思维的人，不是和 AI 竞争，而是能驾驭它。

@askeunchi_7777 可以先读个语言班感受一下，看看喜不喜欢

我好想去留学啊，我从小就想出去上学，也可以开拓一下眼界，看见网上都说德国留学便宜但是不好毕业，但是我是真的好心动。。

@interjc @mranti 是的，而且很多地区不是很重视口语考试，一般想考学生自己准备，老师也不会额外辅导

@Hugo10241024 @mranti 是选考部分吗

感觉中国学生学了那么多年英语依然无法开口说话的罪魁祸首，在于高考没有口语环节 哪怕只安排额外 30 分，都能调动大家学习的积极性 学习方法什么的倒是其次

@mranti @interjc 高考其实是有口语考试的的，但是如果大学不想学英语专业，口语成绩不是必须的。而且通过口语的难度不大

@interjc 如果高考有口语，寒门更难进好大学了。

@python_xxt EE一点都不比CS简单，不是按照学习能力划分的

我用LLM做过很多专业和就业的思考 结论和立党的观点几乎完全相同 学习能力强 → CS 学习能力一般 → EE 原因很简单，这是未来世界大基建的需求 → 虚拟世界的基建： 算力 + 算法 + 数据 + 软件系统 → 物理世界的基建： 能源 + 电力电子 + 半导体 + 传感器 + 通信 + 控制 如果能做到 CS + EE，恭喜你，钢铁侠 🫡

@ling0322 没有什么用

最近面试发现好多毕业生都不会写编辑距离…

@L_eacc 不要冲动

有点想搞个投影仪，想听听大家看法😜

@b1antaidaye 开一门cuda c++

- C/C++系统编程的课没人选了怎么办？ - 把课名改成深入理解PyTorch底层实现。

@mranti 谢谢您～

@Hugo10241024 youtube.com/watch?v=YywgqQ…

和凯恩培训C++，一直到链表的时候才真正弄懂指针的物理意义，真不容易。在这个过程中，AI辅助学习用处不大，找到一个从硬件角度解释指针意义的Youtube才最终搞定。

@zhoynqi3 你低估了气候的影响

看到帖子说：不要移民去北欧，那里天气寒冷又少阳光，很容易抑郁症 。 我想，比起中国这个失业狂潮席卷、女性安全问题严重、职场文化非人、食品安全堪忧、动物保护缺席、官民地位不对等、维权困难等等等的情况………那还是………气候差点就差点吧