哈斯日志

Karpathy 在一次采访里说了个很扎心的点： 很多人每月花 20 美元订 Claude，但其实还停留在“问答使用”阶段。 真正拉开差距的，是会不会用 AI 构建东西。 他提到，自己发现过 4 类会把 Claude 写代码搞崩的行为，并整理成一个文件。后来有开发者把它扩展成 21 条规则发布，拿到 8.2 万星，还登上 GitHub 第一。 更夸张的是，按这套规则调整后，代码准确率从 65% 提升到 94%。 这说明 AI 编程的门槛已经变了。 会不会写代码只是一层。 会不会给 AI 建规则、拆任务、设边界、做反馈，才是下一层能力。

Ahrefs的数据显示，点击率将在 12 个月内翻一番（2025 年 4 月为 34.5%，2026 年 2 月为 58%）。Chartbeat 的数据显示，Google 引荐流量在全球 2500 家新闻网站中下降了 33%。互联网的基础性契约正在瓦解。

最近几天我的chrome怎么崩溃这么严重，每天都要crash n次，是因为push nano model引起的吗

很明显的变化是，软件工业从工厂化在走向作坊化

有些云厂商都学坏了，买llm会员年卡，你怎么不卖10年期的会员债券呢...

不知道安装了哪个chrome插件的，不屏蔽列表被注入了数千个屏蔽账号...

从以前的手机rom每月更新，到现在的AI软件每天更新，软件的存在和迭代越来越快，迭代和速度变成软件工业的新标签

在视频生成模型中，能产出的帧数与清晰度高度依赖VAE压缩率和spacetime patch设计。每百万tokens可支撑生成的视频时长和更高分辨率约为：480p的80+秒， 5-20秒 720p-1080p

Gemini 开始支持“记忆迁移”后，一个变化很明显：AI 产品竞争正在从模型能力，转向用户上下文控制权。 迁移门槛一旦被压缩到“4步导入”，真正的壁垒就不再是聊天，而是谁能持续持有、理解并复用用户长期上下文。 模型层 → Agent层 → Memory层，智能应用体验的竞争优势正在迁移

第一次遇到，很新奇。骂AI会被怼。

Anthropic 与 OpenAI 均开始设立合资咨询服务实体，引入私募与资管作为分发层。AI 商业化正在从“卖模型”转向“卖交易通道”，路径演化：模型能力 → 企业部署 → 投资方导流客户 → FDE 深度嵌入交付 → 收益按合同回流。瓶颈从模型性能转移到交付能力与客户获取控制权。

OpenAI 推出自助 Ads Manager + CPC 计费 → 投放从关键词匹配转向“对话级意图匹配”，模型负责生成，系统负责广告分发与隔离 。瓶颈从流量获取转移到意图捕获与上下文控制。

用了5个月AI眼镜，对于能效、用例总结“AI 眼镜”是交互范式在迁移：Agent 开始获得“感知接口”。 眼镜提供连续视觉/听觉流 → LLM 负责语义压缩 → Agent 接管任务执行与工具调用，本质从“问答系统”转向“感知-决策-行动闭环”。

AI 生成的并不是“理解后的答案”，而是基于算力 + 算法，在海量概率空间里实时压缩出的一个“猜你意思”的结果。 本质上，LLM 把问题从规则求解转成概率采样：输入 → token预测 → 上下文收敛。能力边界不在知识量，而在意图对齐与反馈闭环。 很多误解都来自把概率输出误认为确定性认知。

“OpenAI 的 Codex 引入了 AI 宠物，以帮助开发者更好地进行代码创作”看到这个新闻标题我是直接笑出声了，这个作者在内心还是无法接受只娱乐不创造价值的AI

Ask.com 于 5 月 1 日关闭，这家 1997 年上线的搜索引擎（原 Ask Jeeves），在 30 年后由 IAC 决定退出搜索业务。早期门户式问答曾是信息获取的主流路径，随着索引、算法与分发机制的迭代，其瓶颈已转移到更深层的理解与实时合成能力，这是历史的脚印，也是技术进步浪潮汹涌的浪花。

老黄在采访中说，“不知不觉中，你就觉得自己无所不知了”，这就是人类的幻觉，得警惕自省。

You can now generate a variety of downloadable files, including PDFs, @GoogleWorkspace files, Microsoft Word & Excel, and more directly in your chats with Gemini. Tell Gemini what content to create and the file format you want when you prompt without having to upload a template.

@QingQ77 真神奇，以前那些动不动五六百兆的数据库客户端得汗颜

一个开源轻量桌面客户端，让你用同一个工具连各种数据库——MySQL、PostgreSQL、SQLite、Redis、MongoDB、ClickHouse 等等，不用再装一堆专用客户端。 github.com/t8y2/dbx DBX 用 Tauri 2 + Vue 3 + Rust 写的，安装包才 15 MB，不塞 Chromium。能连十几种数据库，包括国产的 OceanBase、openGauss 这些。SQL 编辑器带 AI 助手，说人话就能生成或优化 SQL；数据表格支持行内编辑、排序、搜索；Redis 和 MongoDB 也有专门的浏览器。

信息密度提升并不等价于决策效率，反而增加瞬时认知负担。有效路径是把复杂度沿时间轴展开→滚动叙事分摊理解成本→逐步收敛决策。 “高工具密度、专家向”垂直LLM产品应用：能力不再是瓶颈，决策清晰度与场景耦合才是。