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2025 年 4 月 21 日

回复了 Subilan 创建的主题 › 程序员 › 大家如何看待 vibe coding

我就比较好奇 vibe coding 这个词火了, “vibe engineering”这个词就没火，结果被一个词涵盖所有的意思，你交付给 ai 一个完整的设计文档，然后监督他每一步按要求完成这个就叫 vibe engineering,
当然肯定有原教旨主义认为只要碰了 ai 就是没有质量的代码，差的代码，我只能说你说的都对，道不同不相为谋

2024 年 12 月 16 日

回复了 lynn1su 创建的主题 › OpenAI › 大家觉得哪个 AI 现在最强？国产的

@neteroster +1 这三家都有点东西

2024 年 11 月 4 日

回复了 ota 创建的主题 › OpenAI › 为什么要在本地部署大模型？

就是有些不方便上 api 的信息，比如你处理私人信息你是相信那些大厂或者套壳呢还是一劳永逸在本地运行解决问题？

2024 年 11 月 4 日

回复了 bler 创建的主题 › 计算机 › 为什么都在推荐用 mac， mac 那么小内存，用 idea 不卡吗

@bler 重点是小事情么？重点是你连发三个贴
第一个贴问有没有噪音少的电脑，底下回答 macbook 然后你不满意，不回复，
然后发第二个贴要跑 idea ，哪个噪音小，买不起 macbook ，底下回答 mac mini 你又不满意，不回复了，
然后又发一贴为啥你们都推荐 mac 我完全理解不了。
我看你确实也不像来交流的，那不是就为了抱怨这点小事连发三个贴咯

2024 年 11 月 4 日

回复了 bler 创建的主题 › 计算机 › 为什么都在推荐用 mac， mac 那么小内存，用 idea 不卡吗

你的提问是 1.能用 idea 2. 噪音小那已知最符合条件的不就是 mac 么，还有你要不一个贴里回复得了，就这么小的事连发三个贴问？

2024 年 11 月 4 日

回复了 bler 创建的主题 › 计算机 › 有没有噪音小点的笔记本

@wonderfulcxm 5k 现在都能买 m2 的 16+256 了，再加 1k m3 16+256 都到手了

2024 年 10 月 4 日

回复了 sudoy 创建的主题 › 问与答 › 大语言模型提取个人信息返回虚假信息

groq 你试过了么？再不行自己本地部署开源模型解决

2024 年 7 月 31 日

回复了 lucaexp 创建的主题 › 问与答 › win 本的硬件和做工没一个可以和 MacBookPro 一战的吗？

硬件性能比他好的做工比他差老远，做工跟他差不多的硬件没他好
macbook 的看家法宝屏幕+音响+触摸板，还有一个声卡，随便拿一台两年前的 macbook pro 出来跟现在的 win 笔记本比，没一台比得过的

2024 年 7 月 29 日

回复了 yesgg 创建的主题 › 计算机 › 轻薄本，我是选苹果 air 还是戴尔灵越啊

macbook air ，不要带着 win 习惯先入为主去找相同功能和操作，当自己第一次接触电脑去学你就会发现很好用

2024 年 7 月 10 日

回复了 rambeaufinal 创建的主题 › OpenAI › 为什么我用 CHAT GPT 来查询亚比迪直营店和地铁站附近的八合里，他却宛如智障？

llm 是什么？大型语言模型，你要一个语言模型在没有 context 情况下帮你查实时信息，就跟要你在不准上网查的情况下说出今天洪都拉斯的头条新闻一样...
当然现在有带 agent/ function calling/本身就做垂化产品的可以做到这点，但是这都是依靠 llm + rag 提取当前信息才能做到，显然你查的这种内容属于地图软件的专属知识，不是主流大模型提供商内置的搜索引擎 agent(gpt 来说就是 bing)能直接准确获取的信息

2024 年 7 月 5 日

回复了 dingwen07 创建的主题 › macOS › macOS Sonoma 的高性能屏幕共享连接之后扬声器就开始发出巨大的怪声

盲猜一个 m1 系列的芯片，以及至少有一个屏幕用 hdmi 连接。似乎是苹果这边搞砸了 gpu 驱动

2024 年 7 月 3 日

回复了 xuanjiangsara 创建的主题 › 分享创造 › 现在是不是 AI 都淘汰了 OCR 了？

实际上主流的 rag 开源项目，比如网易的 qanything ，ocr 依然是主力识别的手段，单纯用多模态有两个问题一是太慢，二是不够稳定

2024 年 6 月 26 日

回复了 hutng 创建的主题 › OpenAI › 为什么 gpt 不能正确识别汉字的个数？

模型的位置编码实现方式造成的问题，之前的位置编码没有考虑 token 与上下文之间的位置关系而是基于整段内容的位置进行编码，所以模型不能准确的完成计数任务，现在提出了一个新位置编码 CoPE 能解决这个问题，但是需要模型重新训练才能解决，显然这很费时间，所以短期内这些模型还是无法进行准确计数

2024 年 6 月 11 日

回复了 izToDo 创建的主题 › 哔哩哔哩 › 很奇怪，近期 B 站审核尺度有明显放宽

就是降本增效，裁了一批人工审查转 ai 查了，以前传不了的现在 ai 查不出