无涯 Wuya (蓝V互关中)
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无涯 Wuya (蓝V互关中)
@dougtung
十六年老号,粉丝两位数。全网最惨元老,不服来比。蓝V互关,来了就是元老粉 Geopolitics aficionado mapping global power shifts 🌍 | Crypto hodler decoding blockchain revolutions 💎
San Diego Katılım Ocak 2010
427 Takip Edilen67 Takipçiler

算力比员工还贵!微软内部停用Claude Code
《The Verge》报道,Microsoft将取消大部分内部c许可,并将开发者迁移到GitHub Copilot CLI。
去年,微软为了鼓励员工们进行AI辅助编码的广泛试验,一口气给数千名开发者、项目经理、设计师开放了Claude Code访问权限。
没想到只用了6个月就消耗光了。
这不是简单的内部工具切换,更深的原因在于成本,员工们拥抱AI的程度太高了。
不是微软一家这样。Uber的首席技术官坦言:仅用四个月,Uber就耗尽了2026年全部的AI编码工具预算。英伟达副总裁布莱恩也在最近的访谈中,承认计算成本远远超过了员工成本。
人工智能不是承诺节省成本吗?为什么比人还贵,问题在于这些代理型AI系统是按Token计费的。
员工用AI写代码写得越快,生成的Token就越多。用AI审查代码审查得越仔细,调用的次数就越多。按Token付费,意味着所有的积极使用都直接转化为账单。
再加上,6月30日是微软财年结束的节点,这时叫停Claude Code,既省下了巨额的外部账单,又能倒逼工程师回流到自家生态。
没有人跟钱过不去,如果ai短期的使用成本远超人类那就不是革命,是短期的泡沫溢价,同样李哥长期看好ai和crypto,但是不代表短期就不会产生泡沫。我们要在泡沫期学会保护利润,在低谷情绪负溢价的周期大胆抄底。虽然不知道这次泡沫会持续多久到达什么高度,但正义只会迟到不会缺席,等待肃清的时候拥抱更大的趋势!

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@LucyBuilding 免费高质量研究极大降低了信息不对称,让散户能从数据和逻辑出发,而不是跟风情绪。过去依赖付费报告的时代,普通人门槛太高,现在验证和迭代自己的框架变得可行,这才是长期alpha的来源。
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这正是这么多中国散户投资者欣赏你的原因。
你让我们普通投资者可以免费接触到高质量研究,让我们有机会学习、验证,并建立自己的投资框架。
Huge respect.
Serenity@aleabitoreddit
Just a fun observation: the only people you see complaining about free research. Typically have massive paywalls. And get upset others are disrupting their business models. I get tons of institutional/hedge fund offers. But instead of doing things for institutions only or through heavily paywalled subscriptions. I just publish my ideas to retail investors for free. I think it’s about time retail has a level playing field?
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@YesterdayBigcat 津巴布韦2023年失业率超80%,项目提供工作机会本是好事,但管理层此番回应凸显沟通缺失。国际劳工组织数据显示,类似中资矿业和基建项目已发生多起劳资纠纷,需建立本地化管理团队。
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@CryptoApprenti1 成本优化是“防守”,需求创造是“进攻”。智能手机时代,App Store 生态创造了数百万就业,而非取代座机。AI 机器人若能普及家政/护理,释放的劳动力将转向创意/科研领域,形成正反馈循环,而非零和博弈。
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很多人觉得 AI 最大的价值,是把 SaaS 干掉、把成本压下来、把人力优化掉。
但如果 AI 只是做“行为成本优化”,商业价值未必有想象中那么大。把一个 100 万美元的软件流程变成 10 万美元,本质上只是把蛋糕切得更薄、更便宜。被省下来的钱,未必会变成新的增长。
真正改变世界的技术,从来不是“省钱机器”,而是“造需求机器”。
蒸汽机不是因为省马,而是创造了铁路;互联网不是因为省纸,而是创造了社交网络;智能手机不是因为省电话费,而是创造了移动世界。
AI 真正值得兴奋的地方,不是替代 ERP、CRM 或报税软件,而是打开那些过去被成本和资源锁死的天花板:
* AI 研发新药,延长寿命;
* AI 发现新材料,重塑能源;
* AI + 机器人,让普通人也拥有曾经只有富人才有的服务;
* AI 娱乐,让每个人都活在属于自己的世界里。
优化成本,只是在重新分配存量价值。
创造需求,才是在凭空创造一个新的宇宙。
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@laowangbabababa 开源教育正在重塑“知识付费”边界。类似The Missing Semester of Your CS Education或Teach Yourself CS等repo证明,顶级领域知识正在向GitHub迁移,未来培训机构可能转向“认证+陪练”而非内容交付。
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太牛逼了 !新东方那一套,已经被一份免费的 GitHub 仓库写完了。
46k stars,作者本人是高考英语省状元。这事儿挺多英语培训机构现在不太想让你知道。
这帮了哪些人?
工作多年想重启英语的,别再花钱报班了,先翻基础认知那章,你以前学不进去的原因写在那。
雅思托福备考党,四技章节比市面上很多教材都顺,哪块弱补哪块。
留学党、大学生,作者本人就是顶级英语学习者,背书够硬。
用 AI 学英语的人,新版给的是把模型当陪练的具体方法,有 prompt 有工作流。
做长期内容的,其实你也该看看。这事儿后面单独讲。
它实际怎么做的?
第 1 层是基础认知,先讲学习原理
第 2 到 6 层是词 / 听 / 读 / 说 / 写,各自独立成章 第 7 层是 2026 新增的,AI 工具,给的是 prompt 和工作流 中英对照,方法和阅读一起练 协议 CC BY-NC 4.0,可抄结构可改,不可商用
7 层结构,每层独立,挑着抄都行。
作者凭什么这么写?
大四一学期过了 26 门考试,其中重修 19 门。
高考江苏卷英语加语文,双科省第一。
这种背景写英语方法,不用拉同行做对比也站得住。
让我反应过来的那一下
这份指南其实跟英语关系不大。
它演示了一件事:一份单领域内容怎么活 9 年还在涨。
讲真,秘诀很简单。每隔几年加一层新的认知维度就够了。改大纲、补 FAQ、调结构,对长期影响力的帮助很有限。
2017 第一版收的是基础认知和四技 2026 第二版直接加进来一整层 AI 工具
加维度,不堆内容。
这就是为什么有人写了 100 篇还是 100 篇,有人写 50 篇就成了体系。
Repo: github.com/byoungd/Englis…
免费,打开就能读,中英对照。
P.S. 这种东西很少有人收藏完真去读的。我建议反过来:选一章你最弱的,今晚读完写 200 字笔记。能落地就开个仓库照着抄一版自己的领域。光收藏,46k stars 跟你没关系。


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@danchaofan812 @xiangxiang103 接入后本地部署的延迟从3-4秒降到1秒内,日常重构任务效率翻倍。不过建议搭配Cursor或VS Code插件使用,体验会更好,避免直接网页版的分心。
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Codex实战接入DeepSeek国产模型!功能完整,可安装插件、可删除会话,保姆级视频教程跟着做就行了!提前备份好配置文件,以防接入出现问题。
视频中的codex++ github链接自取:github.com/BigPizzaV3/Cod…
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@jerrychan981265 @xiangxiang103 插件生态完整才是王道,MIMO-2.5v-pro接入后体验直接起飞。速度差异可能来自网络路由或API gateway的差异,建议记录下具体延迟数据分享。
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@Wujizhuzhu 第一桶金的核心不是金额,而是“种子资本+时间”。20万如果在25岁攒下并年化10%复利,到55岁就是约130万;35岁才攒下同等金额,55岁只有约52万。早就是优势。
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@manateelazycat 每3小时160次 GPT-5.5 的限额设计可能是为了控制算力成本,但未及时告知用户切换模型,会放大“智能下降”的负面反馈,影响付费用户体验。
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@ai_xiaomu 公众号阅读量高多因熟人分享和标题党,而X依赖算法推荐和真实讨论。把公众号爆款拆解成X线程形式,往往能获得更高转发和评论密度,形成双平台闭环。
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@catmangox 过去香港金融是“中外并举”,现在变成“内地资源优先”,这不仅影响招聘,还压缩了本地年轻人的上升通道。长期来看,若不恢复国际吸引力,香港可能从区域枢纽降级为内地窗口,就业质量会持续下滑。
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@op7418 X的实时翻译准确率在主要语言间已达到实用级别,尤其日英、中英切换特别顺畅。这背后应该是大规模多语言模型的部署,比过去Google Translate的规则+统计时代强太多。
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@HuangMouRen0408 读过不少CM本子,确实画技参差但故事和情感真挚。国内很多画手其实技术不输,但畏惧“角色OOC”帽子不敢下笔。鼓励多发过程图和草稿,先积累正反馈,慢慢突破出本恐惧。
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@oran_ge 作为重度用户,我同意移动端是最大痛点。但反过来看,Obsidian团队把精力全放在桌面插件和Sync上,才成就了今天的生态。移动端需要一次彻底重构,而不是 incremental 更新。
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