Sven_遠

@dovis65906 很棒的想法, 这两首确实是有趣的对比

上高中的时候写的

@hacksawwwww @PnG5QoZU5129044 @mipoko611 会っていい人に見えたことと、彼が代表していた旧チベット体制が正しかったことは別。ダライ・ラマは旧チベットの政教一体体制の頂点で、その社会には世襲的な農奴制が広く存在していた。しかも人骨の数珠や人頭骨の法器まで実在していた。個人の印象で、あの支配体制の野蛮さは消えない。

@NotBlackNotCrow @PnG5QoZU5129044 @mipoko611 ダライ・ラマ14世の講演会に行ったことあるけどめっちゃええ人やったわあんな人を自分達の言うことを聞く活仏を作るために殺そうとするなんて野蛮だわ

日本人の中にある「中国怖い怖い」ってなんなんやろね。日本が中国に乗りこんで暴虐の限りを尽くしたことはあっても、その逆はない。元寇は中国というよりモンゴルだし。白村江の呪い？国家意識がようやく芽生えた幼かった国のトラウマ？日中戦争の侵略もその暴発？

@mipoko611 中国は高い道徳心を持っています。日本との戦争は終結しました。アメリカの介入により、我々自身で日本の軍国主義者を罰することができなかったことは遺憾ですが、現代社会においてこの遺憾の念を晴らすことはできません。どうか、そのような機会を我々に与えないでください。

@PnG5QoZU5129044 @mipoko611 彼らの手はチベット人の血で染まっているにもかかわらず、奴隷所有者だった古き良き時代を恥じることなく懐かしんでいるのです。

@PnG5QoZU5129044 @mipoko611 新疆とチベットは、古代から中国の統一政権の領土でした。共産党による解放がなければ、チベット人は何世代にもわたって奴隷のままだったでしょう。奴隷所有者を殺害した際、私たちは完全にはやり遂げませんでした。一部は逃亡し、それが今チベットと新疆の情勢を声高に叫んでいる人々の起源です。

@lexi_labs peace and love

每次大转型的规律是：上一轮的稀缺品变成廉价品，然后人的注意力转向新的稀缺品。 - 农业让食物不再稀缺，人开始追求物质商品 - 工业让商品不再稀缺，人开始追求信息和服务 - AI正在让信息处理和知识生产变得廉价 那下一个人们追求的稀缺品，会是什么？

@0xcherry @himself65 事实上国内的"金融学"基本上都是文科/工科数学+财务会计, 金融里面真正比较数理的计量和衍生品的部分, 大部分学校都是划水给过的.

@himself65 孩子们，金融学是理科

文科程序员⬇️ Vibe Coding可以解决所有的问题 Claude Code不就是一个while True + tools openclaw是21世纪的Linux 评论区补充

@passluo @kalasoo 我觉得不能把kv等工程层面的东西完全砍掉, 因为他们对output=LLM(Prompt)的推理过程的影响其实很大, 我本地服务器能复现的结果, 用api的就很难复现得了. 完全砍掉的武断程度比"人类和甜甜圈在拓扑意义上是等价的"要低很多, 但是还是有点武断

@NotBlackNotCrow @kalasoo KV cache 是服务层面的工程优化的哇，不是模型本身的一部分

Agent 难道不就是一个使用 LLM 的 loop 吗？ 中间可以调用 tool、跑代码 但本质都是一次 loop 输出的文字 经过加工作为 prompt 传入下一次的 loop 里 我的理解有错吗？

@passluo @kalasoo 其实有上下文缓存, 这个还是有些关系的. 但是按照无状态来理解在90%的情况下都没问题

@kalasoo 没错 然后你再本质一下的话 LLM 本质就是一个无状态的 I/O 转换器 f(prompt)=next_tokens 输入一个东西，他就给你吐出一个结果 每次 I/O 其实是没有关联的 这个最基础最重要的原理 居然 99.99% 的人都不知道😅

@Norge0022444800 @Kouhei_Takeoka 〇回になることを願います

@Kouhei_Takeoka 隋もなりかけたね 唐　一回 宋　〇回 元　二回 明　二回 清　二回 中華民国　七回 中華人民共和国　〇回になることを願います

あっそうか、日本って北宋以外、唐・元・明・清の歴代中華の統一王朝とは1回ずつ戦ってるのか

@eternityspring 等具身智能来了, 还是能抢走这个工作😤

我找到一个ai无法替代的的领域，深耕了一上午。

@wquguru Dify其实还可以. Dify和Claude Code这种高度自主的智能体其实并不冲突, 并且可以在自己的流程图里面引入Agentic的节点. 我个人还是蛮喜欢这个产品的思路的.

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

@sakanadesu0449 术力口怎么你了

我猜你是那种00后独生子女，和家里人没有任何感情联系，度过了平庸的学校生活，毕业后没有朋友联系你，沉迷于互联网且没有任何稳定的爱好，虽然正常吃喝拉撒睡但是停下来思考的每一刻都在对平淡无光的过去现在和未来感到绝望，还喜欢听术力口的那种

@qqqqqf_ 谢谢你, 终于能看懂中文了

做了一个翻译器 将 zh-cn 翻译为 zh-gpt qqqqqf-q.github.io/gpt-translator/

@0x88FFA357 让codex/Claudecode顺手写个skill发到github上吧

现在遇到技术问题，解决了也不是很想写博客了 因为实际上不是我解决的🥲

@KnightNyaa LED灯的活人感很强. 我看到内透只能联想到一群和我一样加班的牛马

为啥国内的写字楼都那么执着于LED灯 内透不好看吗

@cherylnatsu 下一个计算机是土木! 工地打灰, 管理工人这些事情的ai可替代性没那么高.

记得当年土木如日中天，计算机就是个报太多了被调剂的或者怕分太高了保底的垃圾专业，那时接触过一些小聪明很多的家长和一些看上去有点专业的人，没一个看好计算机。 现在2026年，真牛逼的人，站出来告诉我下一个计算机是什么。

@SonodaHiroki 中国人は平和を愛し、戦争を望んでいない。我々を挑発し続けているのは、お前ら愚か者の方だ。

@Kongque_Chinese 哪怕是学计算的人, 变老了也是会一身登味, 令人感慨......

二十多年前我学计算机的时候，token 都叫「令牌」🧐

@Kongque_Chinese LLM (或者说更早, 整个NLP领域) 的 token 被设计之初就是出于工程的目的, 而不是拿来计费用的, 只是大家刚好发现在token的维度上收费比较方便, 符合技术和商业的逻辑. 把LLM的token当做计算单元/算力单位是本末倒置的. 在AI的时代, 每个人都有义务对这些概念有基本的理解, 而不是乱叫"应该叫算粒"云云

@Kongque_Chinese access token才是令牌. LLM 的 token 是把自然语言切出来的小片段, 方便后续 embedding 到向量空间去计算. 大部分的厂商有不同的 tokenizer , 但大体和"词"的维度差不多. LLM 语境下的 token 叫词元就是最好的翻译, 同时说明高层对LLM的技术是有认知的, 或者至少这方面是技术人员/技术官僚掌握话语权的