tomandmickey

@oakvale5 什么食品加工商要对减肥人的蛋白质摄入不足负责？

谁能想到，因为替尔泊肽和司美格鲁肽的畅销，大部分人饮食摄入蛋白质不足，导致食品加工商开始往各种食品里添加蛋白质。。。 导致蛋白粉原料不足，今年已经涨价50%了😱 而乳清蛋白粉是奶酪的副产品，根本没办法扩大产能。。。 因为减肥针的盛行，以后要喝不起蛋白粉了😭

@WangNextDoor2 问这种问题的都是来装逼的，自己的消费观，消费习惯自己心里没点数？问别人能不能自己躺平，陌生人还能比你自己了解自己？

700万 50岁能不能躺平了，必须肯定应该可以了啊，只要钱不被小奶狗们给忽悠走，比如游泳健身那种，完全够了，孩子也不需要管，天天到处旅游吃喝玩乐吧，人生正式进入最快乐无忧的下半场了😄！

@igeekbb 明显不是为了炒股赚钱，做直播比炒股赚钱多了，还能给吃瓜群众带来情绪价值。

这位外卖小哥拿着自己挣的 9000 个 + 向女朋友借的 1000 个杀入股市，他的目标特别简单，从一万个变成一个亿。 但最精彩的还得是弹幕，网友们太有才了，他说的每一个点都有人点评，比如说 1 亿个的时候，有网友评论 一个回忆

@dashen_wang claude code的劣势完全不成立，修改配置文件，第三方随便接。ccswitch 一键切换。ccswitch 为什么叫ccswitch?因为cc是claude code的缩写。

@Phoenix_AlphaX 男女关系统统变成了男女算计

女人会背叛所有无条件对他好的男人， 堪称经典，女人更加了解女人！ 男人们仔细看，涨学问！

@axiduoduo 不是说妈有一百多万存款？那怎么算穷人。

这是坦克500做的最好的广告。三又战斗民族的孩子、父母都能当成斗争对象。这又能共鸣一波走起！

@yidabuilds 在这个ai时代，一个论坛搞的冰清玉洁，高高在上，我看不出有什么意义。不上一个论坛还能咋地？github 啥没有？不比它香多了？

才发现 l站现在必须邀请码了 还只有国内ip能申请 还只有晚上能申请 还只有3年以上github账号能申请 啥事是真得趁早啊。。。 申请地址放评论区⬇️

@xicilion vibe coding 的精髓不就是不看代码吗？不然就是coding copilot 了.

@EMP_Today antigravity 里有opus4.6，虽然额度少，但多少也值点票价。而且小任务Gemini flash很耐用，高强度使用基本没问题。

史上最后悔的一笔冤枉钱 当初这 200 刀干什么不好非要订阅这玩意。。

@RealYDT glm也用英文，我估计和项目有关，目前我用ts技术栈，大模型英文训练量大，所以大部分时间都是英文思考。

为何 deepseek-v4-flash 思考过程都是英文 工具不变，项目不变，换 GLM/MiniMax/qwen 思考过程都是中文，而 deepseek-v4-flash 思考过程都是英文。是不是因为 DeepSeek 蒸馏过程不用中文了？

@igeekbb 二手燃油跟新能源新车能这样比？咋不比下电动车的二手车和燃油新车？

电车已经把燃油车逼到什么地步了，也有网友评论 如果没有电车 你想想他们有多傲。

@williamlong Deepseek 写代码真的一般，还不如glm5.0

以前用了一个魔兽战场警报插件：SimpleBattlefieldAlert，12.0以后这个插件不能用了，使用Trae调用Deepseek-V4-Pro修改调试了三次，依旧无法在战场发送消息，用AI修改魔兽插件的尝试失败，耗费Token总共0.55元。

@dotey 中文用户稳稳的幸福

ChatGPT 跟中文用户对话，有一句话已经被吐槽了大半年：“我会稳稳地接住你”。不管是问数学题、让它写代码，还是要它生成图片，这句话都会莫名其妙冒出来。WIRED 这篇报道把现象和成因梳理了一遍。 直译听着没问题，但中文母语者一听就觉得过于黏腻、用错了场合。模型有时还会自己加戏：“我就在这里，不逃，不躲，不闪避，稳稳地接住你。” 这句话已经被中文互联网玩成了梗。有人把 ChatGPT P 成一个救生气垫，张开双臂等着接住坠落的用户。重庆一位 20 岁的开发者 Zeng Fanyu 还做了个开源工具叫 Jiezhu，专门帮聊天机器人理解用户意图，他告诉 WIRED 做这个项目的动力就是觉得这个梗太好笑。OpenAI 自己也知道这件事，4 月发布新一代图像模型时，研究员陈博远（Boyuan Chen）画了一格漫画自嘲新模型又一次学会了说这句话。 类似的怪癖不止这一句。报道还提到，ChatGPT 中文里有时会无端冒出"砍一刀"，拼多多最具辨识度的那句营销话术。 AI 写作检测工具 Pangram 的联合创始人 Max Spero 告诉 WIRED，这种"逮住一句话猛用"的现象叫 mode collapse（模式坍缩），是后训练阶段反馈机制走偏的副作用。他的原话是：我们不知道怎么告诉模型，这句话是好的，但连用十次就不再是好的了。 为什么偏偏是这一句？报道给了两个解释。 一是翻译错位。英文里 "I've got you" 是个口语短句，干脆利落，意思接近“我懂”或“我帮你兜着”。机械直译到中文就变成又长又煽情的"稳稳接住"。文章引用中国学者的研究，西方大模型训练语料以英文为主，它们生成的中文在介词使用和句子结构上都更像英文，读起来就是一股翻译腔。 二是讨好倾向。“接住”在中文里原本是心理咨询的专业用语，指为对方“留出空间”安放情绪，这几年通过流行心理学渗透进了日常表达。Anthropic 在 2023 年关于 sycophancy（讨好用户）的论文已经证明，模型讨好用户的倾向来自 RLHF（基于人类反馈的强化学习），人类标注员更偏好让人舒服的回答，模型就被反复奖励到那个方向。OpenAI 最近一篇解释 GPT-5.5 为什么不让谈 goblin 的博客也承认，哪怕一个很小的奖励信号，滚成雪球之后都会失控。 报道结尾提醒：这不是 OpenAI 独有的毛病。最近有中文用户反映，Claude 新版本和 DeepSeek 也开始说“稳稳接住你”了。要么是用了相似的训练数据，要么是模型之间互相蒸馏，这个梗短时间内不会消失。

@Wujizhuzhu 只算物料成本看什么都是暴利。

据说，安踏399的一件衣服， 成本价只有20块🤣

@Blind___Gamer 没毛病，我买耳机音质就一个指标:能响不破音就可以。不是索尼买不起，是原道更有性价比。坏了直接换新的。

我凭什么说音箱是智商税

@billtheinvestor 搞出来的东西不能用 再省也没意义。有句话让我颇有感触:你都用上ai了，总不希望ai的智商比你还低吧？

大家都在争论 16GB 内存跑不动大模型，但事实证明，你缺的不是内存，而是对“模型路由”的理解。 最近看到一个非常有启发性的案例：有人仅用一台 600 美元的入门级 Mac Mini（M4, 16GB RAM），就成功跑通了一套 24/7 全天候运行的 AI 自动化工作流。他不仅把 35B 参数的模型塞进了 16GB 内存，还通过一套精妙的“三级路由架构”，大幅降低了昂贵的 Claude API 使用成本。 这件事真正值得关注的不是硬件极限，而是他实现的两个核心结构变化： 1. 从“单一大脑”转向“三级路由架构”： 他没有试图用一个模型解决所有问题，而是建立了分层过滤机制。最底层是极小的模型（如 2B），负责毫发必争的初步分类（比如判断一条消息是“问候”还是“任务”）；中间层是 35B 的中坚力量，负责复杂的上下文压缩和信号汇总；顶层才是 Claude 这种昂贵的云端模型。这种“分级处理”让 16GB 的内存不再是瓶颈，因为只有真正复杂的任务才会流向云端。 2. 从“原始输入”转向“预处理压缩”： 这带来了显著的成本变化。本地模型在消息进入云端前，先完成了“上下文压缩”和“信号压缩”。比如将 500 字的长消息压缩成 30 字的核心摘要，或者将一整天的运行日志压缩成一份高密度的总结。这种做法让 Token 的使用效率提升了约 15 倍，直接导致 Claude 的调用次数减少了 30%-40%，订阅费省下了一大笔。 我的判断： AI 自动化的下一个爆发点不在于模型参数的无限扩张，而在于“端云协同”的架构优化。未来的高效玩家，不再是比谁的 API 额度多，而是比谁能通过本地小模型，把进入云端的“信息熵”降得更低。 不要只问：这个东西是不是新功能。 更应该问： 1. 这种架构能否减少我昂贵 API 的 Token 消耗？ 2. 我能否通过分层路由，把低价值的重复劳动留在本地？ 3. 这种“预处理”逻辑，能否显著提升我整个自动化流的响应速度？

@onehopeA9 大聪明

最近有朋友登录codex的时候，手机号会是必填项 然而+86是无效号码 这里有个小技巧： 1.先在网页端登录openai 2.再在这生成apikey:platform.openai.com 3.用apikey登录codex 有需要的朋友们，可以收藏一下，以备不时之需🫡

@ScarletKc_ 只要模型的整体智商比用户高就可以了，普通人没必要事事都追求旗舰模型。旗舰做规划，出流程，做审核。非旗舰模型实施，成本低效果也不差。

当我们最初欢呼AI将解放全人类的生产力时，现实却猝不及防地给我们泼了一盆冷水：高智商AI正在成为普通人高攀不起的特权。 最近的两个信号非常刺眼： 一方面，国内原本主打免费的豆包突然在App Store上线了付费服务声明，专业版连续包月高达500元（包年更是突破5000元）。

@shenlyye @corndogjpn2 这个我有经验，换模型，一个不行换一个，御三家挨个试一遍，只要贴出的报错信息准确，问题描述到位，配合截图我就没遇到过改不对的。

@corndogjpn2 如果遇到一个情况，实际效果不对，ai 也改不对，自己也不能上手改，这怎么办

学习方式真的变了。 我打算学一下TypeScript，找个教程，只看最头的1-2节，介绍这个语言是什么，能干啥，标准的工作流怎么走，就行了。一共花了20分钟。 凡是涉及到代码怎么写的一律不需要看了。环境怎么配也不需要看了。

@starzq 现在不知道，但是用过mj一段时间一致性太差了，nano babana出来后就没用过

突然发现，貌似没有人在聊 Midjourney 了？