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@hi4steve

Indie Fullstack Software Developer. Focus on AI. Sharing good moments. Current work: https://t.co/ZRDPS3AFbg |https://t.co/8LaqKnrdfn

NY Katılım Haziran 2013
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Steve
Steve@hi4steve·
做了个医学报告 AI 小工具,可以把任何纸质报告或截图转化为数字化指标方便跟踪,做了不少工程化方面的优化来确保解析的准确率,觉得不错的话来 Product Hunt 上投个票吧~
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Steve
Steve@hi4steve·
@Stanleysobest 只要人类还是肉身,面对面交流就永远必要
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Stanley
Stanley@Stanleysobest·
AI都能实时翻译了, 普通人到底还有必要死磕英语吗?
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meme
meme@oooodjdjd·
我认为全球范围内,最好的城市是香港。 国内去过北上广深杭,国外去过东京首尔曼谷吉隆坡,依然觉得如此。香港几乎在人文环境地理环境,医疗教育交通旅游资源等各方面都是非常优秀的存在。 首先最重要的是社会治安好,犯罪率极低平均每年只有0.7‰,可以说在全球范围内是最安全的大城市之一。 其次就是食品卫生安全,大陆到香港有专门的食品供应链,比如水果蔬菜牛奶之类的会有更高一级的标准经过检测后输送过去,也就是所谓的供港食品,相对都是比较健康的。 提到健康就不得不说香港的医疗水平和公共卫生管理都是顶尖的,像一些国际著名医院,比如玛丽医院,伊丽莎白医院,对于一些重症比如癌症的治疗全球最好不亚于美国,得益于良好的医疗水平,健康的食品卫生安全 还有从小学校就非常重视培养的运动健身习惯,香港人均寿命85岁全球第一。 优越的地理环境,气候宜人,依山傍海,加上繁华的高楼天际线,可以说除了纽约东京地球上很难看到比香港更好的夜景了。 香港对于金融方面则更加开放,上次我去汇丰银行卡,问我是做什么的,为什么要开卡,我直接说炒美股,看了下我股票账户身份证,不到半个小时,当场就给 我激活下卡了,牛逼。 最后也就是最重要的,就业环境! 在香港几乎不存在找不到工作的情况,都是工作找人,薪资水平就更不用说了,普通洗碗工一个月工资买两台最新高配iphone不是问题。 据我哥说,在香港就没有35岁失业的说法,更没有年龄焦虑。在大陆可能35岁就失业了,而在香港他们的30-40岁,有的人还在读书,有的人刚毕业,都正好是当打之年。
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XIN
XIN@anxndsgn·
不知道大家都是怎么进行团队内的 skill 管理与维护的?今天同事问我,我说用 git,但转念一想,skill 又不是代码,需要的是类似于 notion 那种协作编辑,快速测试,验证发布的流程
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Steve
Steve@hi4steve·
@xtony1314 人类就是习惯二极管思维
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逍遥XTony
逍遥XTony@xtony1314·
初中学历的湖南修车工,张雪,如果去连线张雪峰, 只会被打击:你好好修你的车吧,就你还造摩托车???你还想赢杜卡迪,雅马哈,川崎? 喝了多少假酒啊你? 可张雪凭借热爱,用自己造的张雪摩托车站上了WSDK(世界超级摩托车锦标赛) 世界冠军,打破了外国品牌几十年的垄断。 懦夫张雪峰们永远不懂,恐惧是生物的本能,而 勇气是人类的赞歌。 唯有热爱,方能抵岁月漫长,唯有热爱,方能不畏世间无常。😃😃😃
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Steve
Steve@hi4steve·
CareMax 正式支持 Skill,让你的 Agent 变身成为医学管家!能把任何医学报告解析成数字报告,进行趋势监控、语义化搜索,你可以这样问 Agent: ✅ “今年血脂提升了多少?” ✅ “最近一次血糖” ✅ “保存并分析这张最新的体检报告” ✅ “宝宝半年升高趋势” ✅ “快速记录今天的血压:120,80” 想快速体验,直接把这段话丢给 agent: “阅读并安装这个技能: github.com/KittenYang/car…
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danny
danny@agintender·
最多25h,整个中文CT就会问这个男人是谁了
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WquGuru🦀
WquGuru🦀@wquguru·
现在似乎没有人提起poe、chatwise、cherry studio等等了,也少有人提及n8n、dify,模型能力升级过程中已经淹没了一大堆产品,细数一下: Poe:曾经最方便的多模型聊天聚合平台 Chatwise:高性能桌面AI聊天客户端,支持多LLM、本地化隐私 Cherry Studio:跨平台AI生产力工作室 n8n:开源工作流自动化神器 Dify:AI应用低代码构建平台,快速做RAG和Agent的利器 还有Flowise、Langflow、AutoGPT、BabyAGI这些早期可视化/自主代理工具,都在o1/Claude 3.5/GPT-4o等模型狂飙中逐渐淡出视线……你们还记得/还在用哪些“老”AI产品吗?欢迎评论区怀旧
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Steve
Steve@hi4steve·
@Jiaxi_Cui 这不废话嘛 问题是哪有那多机会
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Panda
Panda@Jiaxi_Cui·
实际上带团队根本不需要体贴善良有同理心 你只需要不停成功
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风无向🦅
风无向🦅@Web3Feng·
美团全年亏260亿。现在市场对于美团的定价很合理,甚至更低都合理。 外卖在没有淘宝闪购的情况下,美团的利润一年大概是300亿的样子。也就是说,外卖闪购这类基本盘,整个中国的利润空间大概就400亿的样子。 现在阿里如此重视本地商业生活,美团即使没有补贴大战的情况,一年利润也不会超过150亿。 而且,所谓美团的护城河就是没有什么护城河,在阿里面前不存在。阿里用500-600亿填平了美团的护城河。 阿里是铁了心肯定是要打外卖战的,我了解了下,很多都是直接通过淘宝来点闪购的,那么,会刺激用户在淘宝下单购物的习惯。 而美团的第二增长酒店,旅游这块前面有携程和去哪儿,同程各种竞争对手。也没什么希望。 所以,我不知道美团的未来在哪?
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Steve@hi4steve·
@arkuy99 每次 commit 的时候自动沉淀
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Go学长
Go学长@arkuy99·
现在有个问题 每次新开一个项目 都要和AI 重复一次之前踩的所有错误 比如做 swift 做 electorn 做 go 有没有办法让他自动沉淀我做过的所有项目的技术选型 和踩过的坑 下次别犯了。。。
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Steve
Steve@hi4steve·
@Xiaoniu6161 关键还是心态啊 王石天天玩没啥心事 张天天围着公司转
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小牛
小牛@Xiaoniu6161·
张雪峰走后,75岁王石参加高虐比赛状态像小伙上热搜了。
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Steve
Steve@hi4steve·
@HiSuneBear 打开速度太快了 怎么做到的
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舒乐熊 SuneBear 🐻
舒乐熊 SuneBear 🐻@HiSuneBear·
把自己 10 年码农生涯 Vibe 成了一个页面: work-journey.sunebear.com 留给女儿长大看看,我以前是干嘛的 下一个 10 年,我先切到网约车分支了
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dontbesilent
dontbesilent@dontbesilent·
看见国内有一些创业者,做了一些试图去取代 claude code 的产品……
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Steve
Steve@hi4steve·
@kasong2048 甚至 3 都有很多现成的框架,没什么技术含量,我觉得随着模型能力的提升,所有和电脑打交道的工作终将淘汰
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卡颂
卡颂@kasong2048·
距离国内软件行业大裁员还有接近 2 年的时间 为什么是接近 2 年呢?因为在AI领域,一个范式从 在国外出现,到圈内热议,再到国内公司大规模应用的周期,就是 2 年。 在国外 AI Coding 领域,这 3 年经历了3次范式变迁: 1. AI 辅助编程:将 AI 作为 Linter、搜索引擎、代码补全工具 2. Vibe Coding:与 AI 结对编程,也是大部分人用 Cursor 的方式 3.(当下)Harness Engineering:程序员设计强约束、可观测、可评估、可反馈、可回退的编码环境,由 Coding Agent 自主完成所有编程工作 3 的核心思想是 —— 程序员不写一行代码,如果发现 AI 写出不好的代码,第一要务不是指导他改,而是排查环境中哪一环出了问题,修复环境。 举个例子:当 AI 写的前端代码有 bug,首先应该排查是不是在”可观测性“上不足(比如接入 Agent Browser 让他能自己走查页面) 当前国内主流编程范式是 2,还是大量需要程序员参与。当 1 年多 2 年后,3 成为主流范式,就会出现程序员裁员潮 缺粮 10% 的结果不是粮食涨价 10% ,而是一直涨价到饿死 10% 人为止。同样,主流范式进入 3 会一直让“主要工作职责能被 3 能力范围(也就是业务开发的所有编码工作)覆盖的程序员”全部失业
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LiHua
LiHua@LiHua12422409·
@dotey 这个所谓天才少女,是她自封的,她真实的本领就是靠merge手下产出换取名声,她本人并没有多屌,我朋友是她是前同事
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宝玉
宝玉@dotey·
传说中的DeepSeek天才少女、雷军千万年薪挖角的罗福莉也开始发推了。 帖子里最生动的段落是关于她第一次使用复杂 Agent 脚手架的经历。她用的词是:orchestrated Context,编排过的上下文,我理解就是现在比较火的 Harness Engineering。 她说第一天就被震惊了,然后试图说服团队去用,没成功,于是下了一个硬性命令: > MiMo 团队里,明天对话数不到 100 条的人,可以辞职了。 这个管理风格相当激进,但有效。一旦团队的想象力被 Agent 系统的能力点燃,这种想象力就直接转化成了研发速度。 一方面确实霸气,一方面也让我有点意外,原以为大模型团队应该是更积极拥抱这种从传统 Chat 模型到 Agent 模型范式变化的。 其他都是“干货” 1. 提前押注的架构优势 1T 底座模型几个月前就开始训练了,当时的目标是长上下文推理效率。采用了 Hybrid Attention 机制(混合注意力,简单说就是不让所有 token 都互相关注,而是让一部分用全局注意力、一部分用局部注意力,大幅降低计算成本),支持百万 token 上下文窗口,加上 MTP 推理层(Multi-Token Prediction,一次预测多个 token 而不是一个一个蹦,推理延迟和成本都大幅下降)。 这些架构决策在当时并不时髦,但它们恰好成了 Agent 时代的结构性优势。 2. 为什么 MiMo 团队能这么快 罗福莉在做 DeepSeek R1 的时候亲眼见证过的真实总结: — 基座与基础设施研究周期很长。你需要在它产出回报的一年前就有战略定力。 — 后训练的敏捷性是另一种能力:靠产品直觉驱动评估,压缩迭代周期,及早捕捉范式转换。 — 还有那些不变的东西:好奇心、敏锐的技术直觉、果断的执行力、全力以赴。 以及一样很容易被低估的东西:对你正在为之构建的世界,发自内心的热爱。 3. 模型会开源的,等模型稳定到值得开源的时候。
Fuli Luo@_LuoFuli

MiMo-V2-Pro & Omni & TTS is out. Our first full-stack model family built truly for the Agent era. I call this a quiet ambush — not because we planned it, but because the shift from Chat to Agent paradigm happened so fast, even we barely believed it. Somewhere in between was a process that was thrilling, painful, and fascinating all at once. The 1T base model started training months ago. The original goal was long-context reasoning efficiency. Hybrid Attention carries real innovation, without overreaching — and it turns out to be exactly the right foundation for the Agent era. 1M context window. MTP inference for ultra-low latency and cost. These architectural decisions weren't trendy. They were a structural advantage we built before we needed it. What changed everything was experiencing a complex agentic scaffold — what I'd call orchestrated Context — for the first time. I was shocked on day one. I tried to convince the team to use it. That didn't work. So I gave a hard mandate: anyone on MiMo Team with fewer than 100 conversations tomorrow can quit. It worked. Once the team's imagination was ignited by what agentic systems could do, that imagination converted directly into research velocity. People ask why we move so fast. I saw it firsthand building DeepSeek R1. My honest summary: — Backbone and Infra research has long cycles. You need strategic conviction a year before it pays off. — Posttrain agility is a different muscle: product intuition driving evaluation, iteration cycles compressed, paradigm shifts caught early. — And the constant: curiosity, sharp technical instinct, decisive execution, full commitment — and something that's easy to underestimate: a genuine love for the world you're building for. We will open-source — when the models are stable enough to deserve it. From Beijing, very late, not quite awake.

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Steve
Steve@hi4steve·
所有和电脑打交道的工种都应该尽快考虑转行了
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Model Moment
Model Moment@vibercoding·
如果用过 pi ,就会觉得前端真的死了,太强了 pi ,这是作者 @badlogicgames 强烈推荐 pi
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Steve
Steve@hi4steve·
@KKaWSB 为啥非得理解世界?做一个智力超群的工具不好吗?
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KK.aWSB@KKaWSB·
今天科技圈最热门的话题之一: Yann LeCun的AMI Labs融资$10.3亿,欧洲史上最大种子轮,专门挑战GPT/Claude/Gemini的自回归架构 图灵奖得主LeCun离开Meta,用4个月创立了AMI Labs。 他要做的事只有一件:证明整个LLM路线走错了。 LeCun的核心判断:GPT、Claude、Gemini这类模型只是在预测下一个token,本质上是统计相关性,无法真正理解世界。 AMI的架构叫JEPA——不预测文字,而是建立物理世界的内部模型,能理解3D现实、连续信号和因果关系。 同期,李飞飞的World Labs也刚融了$10亿——三周内两位顶级AI科学家合计筹了$20亿,全部押注LLM是死路。 投资方包括NVIDIA、贝索斯、丰田、三星、淡马锡。 他们在等的不是产品,是一个可能颠覆整个行业的架构。
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Steve
Steve@hi4steve·
@Gorden_Sun 不就是抄 cloudflare 的产品
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Gorden Sun
Gorden Sun@Gorden_Sun·
阿里开源OpenSandbox:面向AI应用的通用沙箱平台 可以为Agent运行提供沙箱环境,提供多语言SDK + 统一API + Docker/Kubernetes运行,集成Chrome无头浏览器、Playwright自动化,支持运行Claude Code、Gemini CLI、Codex CLI等Agent,基本开箱即用。 Github:github.com/alibaba/OpenSa…
Gorden Sun tweet media
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