企业级锡鸡皮

@MAGIC10356087 @lidangzzz 物理和AI/量化金融的相似程度要比纯数高很多

@lidangzzz 国内外如果你读了个数学本科，很多研究生计算机，电子科技之类的都是能招的。你要是读个物理/生物/化学之类的，它是真不招。而且很多大学数学和物理是一个学院的是可以互相选的。

张雪峰我唯一一个多年批判的观点，就是“数学万精油”理论。 张雪峰到处鼓吹： 学了数学容易转金融，投行基金就是一道黑板上极难的数学难题，所有学金融的大傻逼们因为不懂数学，天天大眼瞪小眼， 你一个学数学的过去了，轻轻松松把这个数学难题解决了，你就是金融精英，直接升投行高管！ 学了数学容易转计算机，因为编程都是苦力活，最高级的程序员全是数学家， 华为、阿里、deepseek、大模型六小虎，最核心的都是黑板上的一道道数学难题，现在AI大模型都是数学，里面一堆清华计算机系博士因为从来都不懂数学、没碰过数学，天天大眼瞪小眼，无从下手，急得像一群热锅上的蚂蚁， 你一个211数学硕士，因为精通数学，上去就把数学题解了，立刻就把华为、阿里、deepseek、大模型六小虎的最难、最核心问题解决了，你就是高管，你就是人才，你就是任正非的爱将！ 所有航天、材料、能源、电气、机械、经济学问题，里面最后全是黑板上的一道道数学题，这些专业的院士专家因为不懂数学，天天急得团团转， 你一个211数学系硕士，因为精通数学，这些专业随便转，上去就把他们困扰了十几年的问题，直接给解决了，专家院士全都感谢你！ ——这是张雪峰给这些孩子家长最大的误导，也是我一直反对他的原因。

@13598205013TG @yhbkqs 技术pm岗自己单位的full stack不都有一定理解那我也没办法。还是大公司分工太死板了被惯着了，小公司小组你full stack每个技术栈几乎都要会

@Jacob_Arieth @yhbkqs 项目经理转后端。我的妈呀 你知道这是不可能的事情吗 这简直就是两个行业的东

这是一举多得，首先完成了校招的指标，又完成了末位淘汰的指标

@AI_jacksaku AI的黄埔军校有且只有百度一家😅

腾讯AI Lab，没了。 听到这个消息，我第一反应不是惊讶，是唏嘘。 那里走出过多少AI人才？ 发表过多少顶会论文？ 被称为"大厂AI黄埔军校"的地方，就这样成为历史。 但第二反应是：这或许是好事。 分散的探索，不如集中的火力。 混元承载了腾讯所有的AI野心 这意味着他们要动真格的了。 有时候，结束不是失败。 是为了更好的开始。 大厂AI的下半场，开始了。

@sattyyouneed Our team interviewed AI compiler engineers and all promising cvs (still very few) are either scams nor incompetent， ppl should really consider the true backends😅

Everyone is learning JS/React. Everyone is learning AI tools. Almost no one is learning: > Kernel internals > Storage engines > Consensus algorithms > CPU architecture > Scheduling > Observability > Load balancing > Caching internals > RPC systems > Event-driven architecture The UI crowd is saturated. The systems crowd is rare.

@ariadotwav Most students gets 100 or 99 on projects no matter how hard the courses are (I am from UMich), the only way to distinguish students are in person, or at least non-take-home exams

@Jacob_Arieth they dont have more, its 50/50 for first year classes and my dsa class was 40/60 but its not super hard to pass with a decent grade if u can just do the projects that easily

I cannot stress enough how absolutely cooked CS, Soft Eng, Comp Eng and basically any tech/IT major is. Literally no one in my cohort bothers to write their own code anymore. People just hand in labs that are fully vibecoded and pass with grades above 90% and the profs do NOTHING

@sahill_og I trust students who scores A+ in UMich’s famous upper level courses like 485/482 (>50% in person exam that is often very tricky and test your understandings on the topic in a deep way) much more than those who show that they can build a website with vibe coding.

Unpopular opinion: Open source contributions mean more than a CS degree on your resume. One shows you passed tests. The other shows you can build and collaborate. what's your opinion??

@Megabits_mzq 每次更新后remote ssh下载server还是很慢，我现在已经主用nvim+remote插件了

几年前我记得 VSCode 打开几百兆的文件都还很困难，现在已经可以正常浏览 10GB 一行一万字一百万行的文本文件了。感觉处理能力改善了非常多。

@nobita_Stark 我当时去考ACT，去麦当劳买东西的时候说普通话就发现店员眼神有问题。后来就一直说英语了，别人听了喜笑颜开😅

精美，精日，甚至精台都能理解 发了个帖子吐槽工作 吐槽香港人的英语 发现居然还有人精港…

@Stanleysobest 李狗恶习难以根除，当初有Ng和Amodei还把自己AI搞黄了，现在还想着逆风翻盘呢😅

百度工资这么恐怖！ 它还那么能打我是万万没想到的🤣🤣🤣

@chumacn pdd的app虽然广告弹窗也多，但app流畅度比其他国产电商软件好太多了，所以对这家公司印象还不错

拼多多这个公司有点意思，账面现金1000亿，完全不碰AI，黄峥的战略定力真的屌爆！

@imwsl90 十几年都不能做到principal/专家的水准，那被优化也没办法😅

很多人并不明白，白领的职业周期只有12年 23岁大学毕业 - 35岁大厂毕业 我观察过，身边很多人的职业是从35+开始变得越来越不稳定的，到最后不得不去做零工了

@Adriksh laughs in Bazel

writing C++ is fine but configuring cmake is a genuinely traumatizing experience

@Bamboorusua 可以，我是做mlie/iree/xla的，输入是模型输出是.ll, 应该和你们triton组的工作差不多？

@Jacob_Arieth llvm

@im_magneto 这些人似乎不知道如果AI编译器出一点问题，他们用的AI根本就跑不出来，所谓的对edge case的优化跟训练大模型导出全图然后在128张卡上跑并且保证每个环节都不出错的取舍他们估计也不懂

以前知乎上有一个问题：“为什么计算机没有民科？” 我一直以为是真的没有，直到我最近发现这事很恐怖： - 深圳龙岗区部署Open Claw，龙虾小镇 - 吹捧AI Vibe Coding 就是 Web4.0 - 非科班说AI写的编译器比优化过几十年的编译器还要快很多 民科大团体在AI诞生之后，给计算机领域拉了不少史出来。一大堆反常的、反发展规律的论调一个又一个出现，这就是计算机民科，荒谬中带着些恶心。

@chenhoweQAQ 字节现在也在搞gpu/asic了吗？上次听字节的朋友说买的华为卡根本适配不了，过不了多久又用回h20了😅

网友问我怎么说服家里人留长发的 我：我和家里人说长发能让我在程序员行业显得比较专业，他们信了。 之前在字节实习入职的时候，同时来了几个实习生，我因为长发被人猜对是编译器的实习生😇

@austinit 编译器消失，那就先祝你用的模型可以在卡上跑得起来吧😅

近期对 AI 编程的一些认识： 一、编辑器即将消失，Cursor 或将没落。 事实就是，现在已经没多少人去动手敲代码了，工程师们大量使用 Codex 和 Claude Code 来处理编码工作，然后通过 Git 对比新旧代码，如果没问题就直接提交。 二、代码质量变得廉价，将来没人会在意 AI 编程的“屎山”问题。 AI 编程会带来明显的性能和代码膨胀问题。但“屎山”是源自人类自身脑容量的局限，而不是 AI 的局限。以 GPT 5.4 举例，单次可以处理高达 1M 的上下文。 所以，你所认为的屎山，在 AI 面前可能从从容容。另外现有的硬件可以毫不费力的运行这些 AI 生产的软件，所以“屎山”不是问题，它只是工程师们的洁癖。 三、编程技能变得廉价，没有编码经验的人，使用 AI 编程的生产效率更高。 俗话说，乱拳打死老师傅，从古法编程过来的人，学过设计模式、快速排序的 N 种写法，以及所谓的程序设计艺术等等。但现在它们都不再奏效了，有了 AI，没人会在乎这些。 反而是没有编程概念的新手，不关注代码质量，只关注结果，往往能 Vibe 的更快更好。这对小型项目来说，是完全没问题的。 四、软件变得廉价，越来越多的软件公司正在倒闭 AI 编程让人人都有了生产软件的能力，这在过去是程序员们的特权，但现在每个人都有掌握 AI 编程这个杠杆的权力。 可以预见，随着AI 大语言模型的迭代，这些杠杆能撬动的价值只会越来越高。你只要掌握这种杠杆，不需要刻意学习专业技能，就能变得越来越强。 软件将会变成快消品，变得价格低廉，生命周期短，同时也更强调精细化竞争。

@ixiaowenz 本科哪边的？

我关系最好的一群人……全两口子北大上交复旦浙大的硕士博士，这四五家人里没一个娃成绩好的😓