上一篇讲了为什么离开聊天框。这一篇讲怎么积累：每次让 AI 做完重复任务之后，加一句「先写个 Skill 出来，再照着做」。
写程序不是目的，写经验才是——把踩过的坑、验过的标准、调通的工具沉淀成 AI 下次能读的文档。做了两次以上的事，都值得一个 Skill。
yage.ai/skill-first.ht…
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鸭哥
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鸭哥
@grapeot
AI builder。关注 agent 基础设施、AI-native 开发和模型能力边界。Superlinear Academy 联合创始人。
Katılım Mart 2009
126 Takip Edilen4.7K Takipçiler
数字水印领域有个反直觉的事实：学术界发了上千篇论文，DCT→DWT→DWT+SVD→各种优化算法层层叠加。全球最大规模部署的工业水印Digimarc，技术核心仍然是Cox 1997年的扩频方案。它没用后来任何一个混合变换，跑了三十年。
这篇文章系统梳理了数字水印为什么会有这种割裂，以及三十年的技术演进究竟在解决什么问题。yage.ai/share/dwt-wate…
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Whisper 为什么会在沉默时变成复读机？不是 bug，是训练数据的幽灵。
68 万小时弱监督训练，绝大多数来自 YouTube 字幕。视频结尾静默段挂着的"感谢观看"，被 Whisper 学成了"沉默=输出这句"的规则。新一代模型怎么修？你现在能用上的办法？
全文 → yage.ai/share/whisper-…
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太同情现代人了，听的都是些什么💩… 有一说一有些歌比如我🐔哥的还是不错的，但就整个华语乐坛不太行了…
m.bilibili.com/video/BV14kBeB…
这几天看这个乐队的视频怕有10个小时。从96年开始看，发现开始三四年翻来覆去就是王菲，莫文蔚，张惠妹，张学友，刘德华。然后1999-2000年陈奕迅，周杰伦，朴树，陶喆，羽泉，孙燕姿，梁静茹，刘若英，范玮琪突然一大帮人就同时出道/开始火（是的这些人就这么老）。老登听得感慨万千。
想了想，觉得还是不能活在30年前，转身就给AI布置了任务：去把这个乐队的视频过一遍，找到年度串烧视频，下载下来，做语音识别拿到歌词，根据歌词反查歌曲和作者，去重以后去youtube找到归宿MV，下载转码变成音频。这样我就能随时听了。终于感受到回到了2026年。
结果也发在了这里，方便大家下载：yage.ai/share/online-m…
AI做完事情以后自然积累了一个skill，也分享给大家：github.com/grapeot/online…
以后你的AI就也会干这样的事情了。
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最近Pi的开发者感慨PR池已经被AI污染了，83%的PR都是一坨💩，需要当场close。但这个故事说明的是"AI只能堆屎山"吗？其实不是，具体看他的例子，传统编程高手提交的PR也不行。AI是放大器，但放大的不是传统编程的能力。类似在船上装上蒸汽机之后，不是说以前划桨划得快的人，自动蒸汽机就开得好了。需要先学会虚心unlearn，抛下以前的骄傲，承认自己比不上AI，然后从头学习怎么用蒸汽机，才至少有希望追上时代。 yage.ai/share/ai-exper…
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美国数据中心建一个只要18个月，但接上电网需要7到15年。这个速度差，而不是AI本身，才是当前美国各地抵制数据中心背后的真正原因。从缅因到西雅图，一场系统性的反弹正在发生。我梳理了这场态度转变的历史、各地不同的应对方式，以及对AI训练和推理截然不同的影响。yage.ai/share/data-cen…
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RAG 向量检索，大多数人调 FAISS 的时候并不知道底层在做什么。这篇梳理了 ANN 方法的共同直觉——分治与补偿，以及为什么在真实文本 RAG 上，最简单的聚类 centroid 常常就够了。当然，结论有边界，详见文章。 yage.ai/share/rag-ann-…
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今年 5 月，一家 SaaS 公司收到了 $87K 的 AI 账单，比预计高三倍。同一个月，DeepSeek V4 Flash 的 API 价格只要 $0.14/M，比 Claude Opus 便宜 100 倍。这不是 AI 变便宜了，是 AI 正在分裂成两个市场。中间差了 300 倍。你选哪一边？
yage.ai/share/ai-prici…
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智谱 GLM-5.1 高速版 API 达到 400 tokens/s。这不是优化得更快，而是从执行模型层面重构了 GPU 推理。深度分析了 TileRT 的技术原理，以及推理速度为什么正在成为 AI API 的第二条竞争轴。 yage.ai/share/glm51-hi…
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DeepSeek V4 Flash 是现在 Mac 上能跑的最好的模型，但主流推理引擎都跑不了它。antirez 刚发布了 DS4——一个从零写的原生引擎，纯 C+Metal，一条命令就能接上 Claude Code/Codex/opencode。这篇文章讲清楚了它的 KV cache 设计、exact replay 和 steering。 yage.ai/share/ds4-deep…
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OpenAI 的一个通用推理模型否证了 Erdős 1946 年的猜想。
这个问题是：平面上 n 个点，最多能有多少对距离恰好为 1。80 年里，上界从 1984 年定下来之后纹丝不动了 42 年。GPT-5 没有试图证明猜想，它选了推翻——然后用了代数数论的工具，一个和组合几何几乎没交集的领域。
Fields 奖得主 Tim Gowers 说：如果是人类写的，「会毫不犹豫推荐到 Annals of Mathematics 发表」。
全文写了三件事：问题为什么难了 80 年、AI 做了什么不一样的事、以及这个信号为什么比数学更大。
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SpaceX、OpenAI、Anthropic 的 IPO 不是三家公司竞争，而是 AI 行业第一次被市场要求回答三个问题——
技术路线：暴力美学还有效吗？Stargate 可能成为第一批「搁浅资产」。
企业护城河：1000 家客户能锁定多久？推理成本每年降 10 倍。
合规路径：制度性安全 vs 政治捕获，谁能活过下一次政权更迭。
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SpaceX 的 S-1 今天公开了。读完了 Capital Stock 章节，发现 Musk 给自己设计了一套无法被罢免的机制：Class B 只发给他，转让自动降级，罢免 CEO 只能由 Class B 投票——而 Class B 在他手里。
写了一份解读，从三类股票、自动转换机制到 Texas 注册地的作用：yage.ai/share/spacex-s…
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到8月17日，Jira/Confluence 里记过的内容会被 Atlassian 默认用于 AI 训练。metadata 收集对 Free/Standard/Premium 强制且不可关闭——只有 Enterprise（801 用户起）才能退出。
这件事最值得注意的不是隐私问题。它代表 SaaS 行业正在把数据保护从合规义务转化成定价功能——你的数据不被训练，正变得和 SSO 一样，是一个需要花钱买的功能。
从 Zoom (2023) 到 Slack (2024) 到 Atlassian/GitHub (2026)，三代政策试错揭示了这个变化的全貌。
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