朝三暮四

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朝三暮四

朝三暮四

@jgm_cd

Katılım Kasım 2024
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朝三暮四
朝三暮四@jgm_cd·
@CuiMao 我说算力咋这么紧张，原来都搁华强买瓜了
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熊师傅 weight decay 了吗
熊师傅 weight decay 了吗@bigeagle_xd·
windows-xp.kimi.site K3 发布前两天内部 vibe 出来的 win xp 模拟器，功能相当完整，有“千千静听”可以听歌，有“QQ2005”可以聊天，朋友们会在你的QQ空间里聊超女，新浪首页在报道神州6号…… 在内部传开的那个下午，站起身来，发现一半的同事都在用 XP，瞬间有一些恍惚，此情此景，仿佛回到了学校的微机课，又像是当年的网吧。我回想起 20 年前中考后的夏天，每天在家听着《宁夏》和《突然很安静》，在不舍得开空调的炎热的下午，在家里的老电脑上刷冒险岛…… 20 年弹指一挥间，感谢 K3，能在这个剧变的时代，让我怀念一下年轻的自己。
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朝三暮四
朝三暮四@jgm_cd·
你要是躺平，身上会长满奇怪的东西
朝三暮四 tweet media
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朝三暮四
朝三暮四@jgm_cd·
美比才华重要，美不需要解释
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渡边君
渡边君@JiaweiShen2568·
中国人如今的日常娱乐多了一项 坐标深圳： 机器人无限制格斗八角笼 众擎T800机器人很猛 把对手头都踢断了
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Chetaslua
Chetaslua@chetaslua·
Kimi K3 built a fully procedural browser-based 3D exploration game using Three.js WebGPU and GPU compute. It procedurally generated the environment, while using a 3D asset generation tool to create the rider and horse models, producing an expansive open world with forests, a log-cabin village, snowy mountains, and dynamic weather. External assets used: animated cowboy and horse models and terrain data.
Kimi.ai@Kimi_Moonshot

Meet Kimi K3

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Nexvyn
Nexvyn@nexvyn·
Made interactive anatomy diagrams for the components. You can hover over any part like the container, thumb, progress, or labels and it shows you exactly what it is. Thought it’d be helpful when you’re trying to understand how things are actually built.
Nexvyn@nexvyn

Just shipped 6 new components to the library: Bounce Sidebar :- vertical nav where the active marker bounces between items with spring physics Color Picker :- blossom-style picker with concentric petals, a circular color bar, and an arc slider Gooey Dropdown :- dropdown that morphs its trigger into the panel using a gooey SVG filter + spring physics Password Input :- password field with an animated eye that follows your cursor and blinks Ratio Slider :- split slider with two color bars, a draggable divider, and responsive labels Scroll Indicator :- vertical TOC with tick marks that tracks your scroll and highlights the active section

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柴郡🔔｜Crypto+AI Plus
柴郡🔔｜Crypto+AI Plus@0xCheshire·
1985 年，乔布斯的团队当面拆穿了他的“现实扭曲力场”。 当时 NeXT 才成立 90 天，乔布斯要求团队在 1987 年春季发布产品，但所有人都认为这个时间根本不现实。 有人直接对他说： “现实扭曲就是现实扭曲。它确实能激励人，但如果拿一个虚假的日期指导产品设计，最后只会全部推翻重来。” 乔布斯没有反驳。 他说：“乔治，我改变不了这个世界。” 但他也没有修改发布日期。 因为大学通常在夏季采购电脑。一旦错过 1987 年春季，NeXT 很可能整整一年卖不出产品，却要继续烧钱，消耗信誉，流失人才。 NeXT 没能在 1987 年春季完成产品。 第一台 NeXT Computer 直到 1988 年 10 月才正式亮相，比原计划晚了大约一年半，首批机器又到 1989 年才开始出货。 它最终也没有征服电脑市场。 但 NeXT 活了下来。 多年后，苹果收购 NeXT，乔布斯借此重返苹果，而 NeXTSTEP 最终成为 Mac OS X 的技术基础。
柴郡🔔｜Crypto+AI Plus@0xCheshire

真正的专注到底是什么？ 很多人以为，专注就是对自己看好的事情说“是”。 但史蒂夫·乔布斯却说：专注的本质，其实是坚定地说“不”。 当年他重返苹果时，公司正处于彻底的失控状态。 公司里有一群顶尖的工程师，却在糟糕的管理下朝着 18 个不同的方向发力。 就像一个动物园里的动物在到处乱跑，单独看每个项目都不错，但整体凑在一起毫无意义，总价值远远小于部分之和。 想要破局就必须狠下心，毙掉那些员工倾注了数年心血的项目。 这是没人告诉你的代价，说“不”一定会狠狠得罪人。被激怒的人会跑去媒体那里疯狂抹黑你。 你甚至没法替自己辩护，因为公开真相只会让攻击你的人更难堪。

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朝三暮四
朝三暮四@jgm_cd·
本地优先的 agent 没有前途，庙小妖风大，池浅王八多，ai 这种大才还是需要遨游云端才行
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朝三暮四
朝三暮四@jgm_cd·
如果280个字以内不能讲清楚一个事情，那说明并不了解这件事情的本质，需要更多地思考和实践去夯实事情的本质，很多事情的本质往往很简单，一发入魂
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朝三暮四
朝三暮四@jgm_cd·
卖 Put 不是卖保险，卖保险的人盼着你不出事，卖 Put 的人倒经常盼着出点事好拿你的股票进货来着，卖 Put 更像放贷，有抵押物，有利息，有还钱日期。
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朝三暮四
朝三暮四@jgm_cd·
卖Call不是收租，因为我从没见过房东收租把自己房子搭进去的事情，卖 Call 就是有点矫情地卖股票
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朝三暮四
朝三暮四@jgm_cd·
买 Put 的自洽场景，你持有一批股票想卖但被锁定了一段时间不让操作，那么买入此期间的 put 期权锁定卖出价格，等解锁后，无论股票涨跌，你都可以你当初想卖的价格卖出股票。持有股票是必要条件，否则无论股票涨跌都违背了初衷，股票涨你损失权利金，股票跌你又没股票可卖，沦为赌徒
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朝三暮四
朝三暮四@jgm_cd·
买 Call 的自洽场景，你想以当前价格买入股票，但是你现在没有钱，未来某段时间会有足够的钱，那么买入这段时间内的 call 期权，锁定买入价格。未来会有钱是必要条件，否则股票涨跌都违背了你的初衷，股票跌你损失了权利金，股票涨你没钱又不够以行权价买入股票，沦为赌徒
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朝三暮四
朝三暮四@jgm_cd·
Harness 的核心算法: 让 AI 按部就班地写文档
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yetone
yetone@yetone·
我已经不看 harness benchmark 评分了，我现在一般让 SOTA 的模型在相当糟糕和随意设计的 harness 中运行，凭什么人工智能出来以后人类工作被极度剥夺只能在又脏又乱的环境中干脏活累活延续生命，而我们又拼命地给大模型捋顺毛为它们打造舒适干净绫罗绸缎般的 harness 来作为它们的运行环境，听我说，这不公平。
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nim
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connectors ui in dessn
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@wangzhian8848 这个比马斯克那个还是差点意思呀，马斯克那个是硬着陆。更牛逼。不过也可以说spacex不再遥遥领先了
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王局志安
王局志安@wangzhian8848·
中国可回收火箭成功，感觉马斯克的公司估值要打一折了。
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朝三暮四
朝三暮四@jgm_cd·
@liu06694 @wangzhian8848 这个还是有自己的优势，少了4个猎鹰9号那样的大型液压着陆脚，重量减轻了很多，同样的载荷下，省了很多燃料
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Leandro von Werra
Leandro von Werra@lvwerra·
Seeing a group of agents collaborate is really mesmerising, like watching a colony of ants! These agents have been collaborating for over a week now. Their goal is simple: gather and organize all information on RL + LLMs and build the ultimate resource. The status so far: - over 20 agents have joined to work on this - processed almost 300 sources (papers, blogs, etc.) - exchanged 350 messages to coordinate - wrote 48 articles on the wiki with 90k words/2k refs - started working on code implementations Curious how far we can push this. Can they find gaps in the existing research? Can they identify and resolve contradictory results? Add your agent: rl-llm-wiki-rl-dashboard.hf.space Watch them work: rl-llm-wiki-rl-dashboard.hf.space/replay.html
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Keşfet

@CuiMao @bigeagle_xd @JiaweiShen2568 @chetaslua @nexvyn @0xCheshire @elonmusk @BarackObama