阿兹特克小羊驼

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阿兹特克小羊驼

阿兹特克小羊驼

@AlpacaNotes

AI画匠,Prompt Kiddie、球迷(勇士&马刺@ NBA,利物浦@英超) 休憩于科技与人文的十字路口 探寻科学、思想与生活的张力

เข้าร่วม Kasım 2023
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Kevin Ma
Kevin Ma@kevinma_dev_zh·
今天忽然发现,传说中的 DeepSeek 天才少女、雷军千万年薪挖角的罗福莉,不知道什么时候关注了我。也不知道是哪条内容被她看到的,我这账号也没什么深度可言。 她中推就关注了这么几个号,一下子有种跟大佬站在同一个舞台的感觉,有点惶恐。 本来想着以后得认真发推了,不能太随便。后来想了想,算了,还是做自己吧。没必要为了迎合谁去发内容,自己开心舒服就好。 哈哈,我就发个推炫耀一下。
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Jason Young
Jason Young@Jason_Young1231·
几个意思啊,我还上了清单?🥵
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阿兹特克小羊驼
阿兹特克小羊驼@AlpacaNotes·
清华校友创建的kimi完胜MIT校友创建的cursor 但是清华的团队需要捍卫MIT协议🤣
宝玉@dotey

Cursor 上线 Composer 2 不到 24 小时,就被开发者扒出了底裤。 (以下内容 Claude 辅助生成) 一个叫 Fynn 的开发者在调试 Cursor 的 API 时,发现返回的模型 ID 赫然写着:kimi-k2p5-rl-0317-s515-fast。翻译成人话:这就是月之暗面(Moonshot AI)的 Kimi K2.5,加了一层强化学习(RL)微调。 Moonshot AI 预训练负责人 Yulun Du 随即在 X 上发帖确认,经测试 Composer 2 的 tokenizer 和 Kimi 的完全一致,并直接 @ 了 Cursor 联合创始人 Michael Truell,质问为什么不遵守许可证、也没有支付任何费用。另外两名 Moonshot 员工也发帖证实,不过三条帖子后来都被删除了。 而 Cursor 在 3 月 19 日发布 Composer 2 时,只提到性能提升来自"对基座模型的持续预训练加强化学习",全程没有提到 Kimi K2.5。这两件事并不矛盾,持续预训练和 RL 本来就是在某个基座模型上做的,Cursor 只是没说基座是谁的。 这不是第一次了 去年 10 月 Cursor 发布 Composer 1 时,多国开发者发现生成的代码中频繁出现中文。Alley Corp 合伙人 Kenneth Auchenberg 当时贴出截图,直言这是"铁证",认为 Composer 1 就是基于中国开源模型微调的。KR-Asia 和 36Kr 后来证实,Cursor 和 Windsurf 都在使用中国开源模型,其中 Windsurf 承认用的是智谱的 GLM。Cursor 从来没有公开披露 Composer 1 的底层模型,后来悄悄发了 Composer 1.5 就翻篇了。 许可证才是核心问题 Kimi K2.5 使用的是修改版 MIT 许可证,里面有一条专门为这种场景设计的条款:如果使用该模型(包括衍生作品)的商业产品月活超过 1 亿或月收入超过 2000 万美元,必须在产品界面上醒目展示"Kimi K2.5"字样。 Cursor 今年 2 月的年化收入已经突破 20 亿美元,换算成月收入大约 1.67 亿美元,是许可证门槛的 8 倍多。但 Cursor 的界面上只写着"Composer 2",没有任何 Kimi 的标识。 与此同时,Cursor 正在跟投资人谈一轮新融资,估值目标约 500 亿美元,相比去年 11 月的 293 亿美元估值几乎翻倍。而 Moonshot AI 上一轮估值据报道约 43 亿美元。一个估值是对方 12 倍的公司,拿了对方的模型包装成自研技术,用来支撑"前沿实验室"的叙事去融资。 截至目前,Cursor 没有做出任何公开回应。 这件事的后续走向,对整个开源 AI 生态有标杆意义。如果 Moonshot 不对一家年收入 20 亿美元的公司执行许可证,那以后所有开源模型的署名条款就成了摆设。每家 AI 实验室都会算同一笔账:为什么要开源自己的模型,让分发能力更强的公司去掉署名、包装成自研、然后以 12 倍于你的估值去融资?

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Kevin Ma
Kevin Ma@kevinma_dev_zh·
不知道你们有没有发现,喊"程序员已死"的,是不懂编程的人。喊"设计已死"的,也是不懂设计的人。 他们只是看到 AI 能做到一些以前自己做不到的事,就觉得专业不重要了。 说白了,刚够到门槛,就以为看到了天花板。
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阿兹特克小羊驼
阿兹特克小羊驼@AlpacaNotes·
@kevinma_dev_zh 嗯嗯。现在的Claude已经不再是当年的舔狗了😂 去年我对他一副李林甫式的油嘴滑舌嗤之以鼻,现在面对像魏征一样的它,我好怀念那种纯粹的彩虹屁🥹
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Kevin Ma
Kevin Ma@kevinma_dev_zh·
@AlpacaNotes 哈哈哈,它挺会说话,上来先说好听话,下面开始给我理性分析差异了,
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Kevin Ma
Kevin Ma@kevinma_dev_zh·
让 Opus 分析了一下我和王小波的语言风格,它说我们有着共同的底色。 看来早年读王小波的书,还是受到了一些影响。
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Kevin Ma
Kevin Ma@kevinma_dev_zh·
@AlpacaNotes 以后 AI 编程很可能会想开车一样普及
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阿兹特克小羊驼
阿兹特克小羊驼@AlpacaNotes·
我现在感觉,用 AI 编程有点像在开车。 你先设定一个目标,然后这个 AI agent 就在你的配合下,把你往那个方向带。中间会不会抛锚,就看这个"车"本身靠不靠谱。 目前我的体验是,GPT-5.4 算是一辆比较稳的车。你主要要做的是握住方向盘,不用太担心它半路掉链子,或者突然把你带沟里。整个过程里,你更多是在掌控方向,而不是在救火。 但你还是需要一张路线图。这个路线图可以自己定,也可以让它帮你规划。它在这方面其实做得不错,能帮你把路径梳理清楚,还能提前指出一些可能踩坑的地方,给出一些有参考价值的提醒。 所以这个过程,本质上还是人和 AI 的协同。人不是被替代掉的,而是角色变了。比如有时候"地图"本身是有问题的,可能过时,或者和现实情况不一致,AI 就可能把你带到一些奇怪的地方。这种时候就需要人出来修正路径。 大多数时候,人要做的其实很简单:握好方向盘,处理偶发情况。正常驾驶里,真正的紧急情况并不多。更重要的是你和这辆"车"之间有没有形成默契,这个需要时间去磨合。 对我来说,我和 GPT-5.4 的磨合是比较顺的,用起来很自然。和 Claude 的磨合就比较差,基本谈不上形成协同,体验也不太理想。
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图拉鼎
图拉鼎@tualatrix·
X 最新版本有「👎」的按钮了。
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阿兹特克小羊驼
阿兹特克小羊驼@AlpacaNotes·
@valarzai 那些高水平的专业都有自己对AI的预期,一旦发现AI达到了他们的预期,还是比较open的。只是投入产出的问题会影响他们的选择。 能成为高水平人士,通常对技术还是持开放态度,他们的那些技能也不是爹妈给的,多是后来学出来的,学习的本能还是存在的。
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Vincent
Vincent@valarzai·
@AlpacaNotes AI目前赋能加成的成分多些,优秀的专业人士是愿意接受AI的,只是需要找到适合的结合点
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阿兹特克小羊驼
阿兹特克小羊驼@AlpacaNotes·
只能说并非所有的专业人士都会拥抱AI,但是他们使用AI的比例并不低。 很多人对工具只是拿来主义或者实用主义,他们没有那么强的动机去主动开发适配自己的玩法,所以用得不好就不用,这也是人之常情。 至于因为自己强而不愿意使用AI的大佬,目前除了有实力随意驱使牛马去做杂活的,真不多见🤪
Mr Panda@PandaTalk8

越是非常专业的人士,比如科学家、工程师、会计师这些人, 大多数是不愿意使用AI 的。 这是一个非常有意思的现象, 研发LLM的那些科学家们,可能还会比较排拆的使用他们自己开发的LLM。 可能原因是: 他们的专业能力很好, 完全掌握自己的技能并且高效的解决问题本身就是他们的强项, AI 并不能给他们带来更大的效率提升,相反还会影响他们的发挥。

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阿兹特克小羊驼
阿兹特克小羊驼@AlpacaNotes·
@geniusvczh 我主要在编程过程中根据需要创建专属的skill,懒得去找别人的来套用。感觉只是添加了一个普通的函数,只是有AI参与而已
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geniusvczh
geniusvczh@geniusvczh·
在我看来,skill只是一个概念,用skill并不意味着要用claude的那套coding convention 。如果他能在system prompt的skill目录里选中他想要的skill,这就意味着你自己来index也是有一样的效果的,并没有什么魔法在里面🤪
响马@xicilion

在说一个暴论。skills 就是 ai 时代的低代码,看起来很美,但最终还是阶段性产物。确定性流程是自动化的基础,每个环节稳定性 90%,十个环节稳定性就是 34.9%。

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阿兹特克小羊驼
阿兹特克小羊驼@AlpacaNotes·
昨天中午开了个cursor,结果遭遇了bug(用了几次之后,总是显示high load),一怒之下申请退款了。 到晚上他们就发布新模型,而且跑分很不错,也算是完美错过吧🥹。但是以cursor bench为标准,不知是否有点太自嗨了。 如果口碑好的话,我还是很乐意开回来的。( 不过我得搞清楚昨天经历了什么)
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Cursor@cursor_ai

Composer 2 is now available in Cursor.

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