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回复总数  1958
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29 天前
回复了 jasonchen168 创建的主题 生活 高层住宅的结局
@whtwwo1 你是看了那个香港火灾的新闻么? https://i.imgur.com/N9E3iZ2.png 确实高层一旦起火可太地狱了。。。

https://uploads.guim.co.uk/2025/11/26/HK_fire_loop.mp4
29 天前
回复了 xuyouzhi 创建的主题 Cursor mentor 说我写的代码有股 ai 味
@sunny352787 #5 感觉不太一样,AI 味应该来自不一致性。

如果是经验丰富的程序员,即使是过度设计,总体来说“过度”的角度应该是差不多的,这算是程序员的编码习惯。
AI 的设计能明显看出来没有像人一样一致性的习惯,哪怕通过各种 prompt 约束,还是会有不一致的情况。

用 AI 的角度来说就是 Temperature 的变化不够灵活。

人在处理一些简单问题时会用钉死的公式化方式去做( Temperature 约等于 0 ),在一些需要细节思考和非常见的情况下又会进行很多发散思维( Temperature 较大),对于每个人来说,这个 Temperature 变化的场景和范围都是不同的,侧面反映了一个人的思考模式。

AI 则可能在该发散思维的时候来回说车轱辘话,在需要收敛的地方又经常会搞些拉人血压的低级错误,这才看起来不像个人。
@sillydaddy #27 你这个例子里,你说概率为 0 就完全没有道理啊,从原理上就不成立啊。
你要是认为概率是 0 ,起码应该给个理由为什么是 0 吧?

至于你说的实验 1 亿次,1 亿次也不多啊,小概率事件和不可能事件这两个概念的区别总该知道吧。
@BBrother @elevioux #21 不知道抽象能力算不算智力的一部分。

比如说最早的程序员是能看懂纸带上的二进制编码的,后来有了汇编以后很多从汇编开始学习的程序员可能就看不懂(不熟练)打孔纸带了,后面有了高级语言后大部分程序员也不懂汇编了,以后如果 vibe coding 越来越流行,可能程序员都不用会编程语言了。。。

抽象能力让人可以在基础概念里总结发明出高级概念,通过高级概念来处理更大数量级的基础概念。
现在花 2 分钟写一个几 k 的 hello world ,编译一个几 MB 的可执行文件,里面就是上千万个 bit ,放到以前给纸带上打孔都不知道要打多久。

这样一层层抽象下去,人脑在硬件不变,处理数据量不变的前提下,能控制的基础概念的量是指数级提升的。
比如司机一脚踩下油门/电门,无数的零部件都在严丝合缝的运作。
医生一针打下去,无数的化学反应、微生物状态变化都在发生。

如果这种抽象是可以无限扩展的,那么人脑就不会是硬件上的瓶颈。
@sillydaddy 如果按你说的要通过意思进行真正的逻辑推理,那想要知道糖葫芦是否有名,就需要对知道糖葫芦的人的数量进行大致的统计,或者从相关文献中寻找信息源,这种具体任务已经和 “Language Model” 这个概念完全没有关系了。
@sillydaddy 你这才是一种误解吧,LLM 的数学模型就是个概率模型,不存在对意思的逻辑判断。

长上下文没有偏离是因为 Attention 机制,早期的 RNN 模型上下文过长就是会有问题。

问他 100 遍,仍然只能得到相近的回答,是因为训练数据里的类似场景远超你说的 100 遍这个数量级。
@usn #11 这不是 Transformer 架构决定的么?你说的新玩法是指?
“但问题是,答案不一定在可能性最高的下一个词中啊?”

LLM 不是筛选出一个可能的答案列表来给你选,是在这个语言所有的单词的全集中根据可能性打分,你能推理出的下一个词一定在这个语言的全集里。

假设你模型的 token 表就是 [我,吃,喝,苹果,香蕉,面包,汽水],想推理 [吃] 后面出现的词,也是还是对这七个词进行计算,而不是先筛选出 [苹果,香蕉],再从里面选一个。

Temperature 低
最后结果的概率分布就可能是 [苹果 50%,香蕉 25%,面包 15%,汽水 5%,喝 3%,我 1%,吃 1%]
概率差异大,随机的结果就更容易命中前面的。

Temperature 高
最后结果的概率分布就可能是 [苹果 20%,香蕉 18%,面包 18%,汽水 16%,喝 13%,我 10%,吃 5%]
概率差异小,后面的低概率的答案更有可能被选中。
37 天前
回复了 iflint 创建的主题 Google Gemini 3 Pro 这么牛吗
之前 2.5 ,拿沼王的电车海报图片问是什么宝可梦,咬死了说是呆呆兽,我纠正也不听。现在 3 能正常识别了,还能识别出电车的场景,给我搜索相关联动的建议,不是倒是数据更新还是真变聪明了。
37 天前
回复了 isbase 创建的主题 美酒与美食 你最喜欢的日本啤酒🍻是哪款
就这个价格( 10 块一罐)来说,这几个都很一般,硬要比也就 三得利金罐 稍强一点点。
国内十几块能买到的精酿基本完爆这些。

如果就从日本牌子里比较,我觉的 7 块一罐的红蓝基础款 本麒麟/金麦 综合比这些都强,便宜,味道没有明显差距(有些方面可能还互有胜负)。

我现在就是金麦当口粮,上面几个很久没买过了,其实整个 10 块档的都差不多,和 7 块档的价格贵了 40%,味道有没有更好只能说比较微妙,不如买更贵一些的去了。。。很多 IPA 也就 15 左右,还有各种乱七八糟的小众限定酿造,地方酿造等等。

PS:
朝日的 super dry ,在餐馆里用冰杯上的扎啤,那个杯子壁很厚,自己买同样的杯子塞家里冰箱好像冻不了那么透,总之自己很难还原出店里那个口感。

淡丽,也是 7 块那一档,就是比较清淡,还有 75%~25%各种档次的减糖款,算比较有特点的,可能适合减肥控糖人群?

国内可能低度酒主要是啤酒,日本这边很多 highball 之类的气泡鸡尾酒,店里的柜位基本和啤酒是 55 开的,味道也是五花八本的,很有意思。
37 天前
回复了 LeegoYih 创建的主题 OpenAI 使用 Gemini 3 Pro 后,感觉 ChatGPT 已经不香了
你就用这个皮卡丘模型的风格再搞些其他的,做个抽象小游戏我觉得有火的潜质 https://i.imgur.com/agAJ0Rd.png
这就是想吃定那些脸皮薄的人。。。
你要换位思考,他想问是他的事,怎么说说不说是你的事。而且没什么不可以说的,嘴长在你身上,怎么说都看你心情,你就 PUA 他就行,他报价多少你就说你家太贵了人家更便宜,他给什么服务你就说人家服务更好赠项更多。。。

总之你要自己想清楚,他不是抱着善意或者为你着想的想法问你的,你也没必要本着诚实的态度去回答,自私一些才能保障自己的权益,防止被看人下菜碟。
没点进去看。

你要是个抖音快手搞直播的整个这种活儿只能说中规中矩吧。但和他以往的内容比起来这次确实挺 low 啊。。。
@moyunhai #31 开始偷换概念打滚了是吧,你开心就好。
游戏这个范围太宽泛,几乎可以和软件这个概念并列了,不能简单的理解成“游戏属于软件的一类”。

你说的 记账、TODO 等具体的软件类别,类比到游戏就是 三消、平台跳跃 等很具体的游戏类别了。

你现在用 AI 做个三消或者棋类游戏那难度也不比记账高多少,而大型游戏,比如 DOTA 、战地,那可能得对标 office 系列、adobe 系列等专业软件了。
@moyunhai #29 将近 30 条回复,你举了唯一的 1 个例子来证明你说的 “你不能批评国产输入法,否则底下就会有很多码农过来骂你”,你那边是只显示这一条回复吗?
我坚持我的观点,而且怀疑你的逻辑能力有严重缺陷。
@moyunhai 这帖子里从上到下批评国产输入法和软件的少了?你说的过来骂人的码农有几个?
自己画个靶子自己打和放屁有什么区别。。。
看上面说的神乎其神,找了视频看了下,结果就这。。。

那每一步落脚时头部颤动一下很明显的好吧,分辨不出来找个工地观察一下,挖机转动的时候停下来就是这么颤一下,人想学还挺难的。
@benson458 我上一台就是各种场景摔了十次八次都没事,结果后来正面掉在沥青路面(车道)上一下就碎了。 应该是被突起的地方顶到了,后来走在这种地方都下意识抓紧一点。
@maomaosang #56 如果是真的在乎承诺的话,你也应该理解承诺双方应该是平等的吧?

而实时的面试流程,你招人,别人应聘,都是互相筛选。你面试觉得对给合适于是发个 offer ,算是你的筛选结束了。
而你愿意给对方公平的筛选机会么?你事实上是不愿意的。

为什么会出现先承诺多久能入职,后面又反悔的情况,本质上是你不愿意和其他公司进行价高者得的公平竞争。
你是借助这个极端不对等的市场环境来借势压人,要求对方承诺愿意入职,才发出这个 offer 。
处于弱势的应聘者只能通过这种反悔的方式才能得到本来应有的自由选择的权力。

如果你真的尊重对方,只要订立一个最晚的签订合同的时间就够了,两周也好一周也好,对方起码在这个时间里有真正的自由选择的权力。

如果只是用店大欺客的做法去压迫对方快速抉择(即使这是市场的大环境),你的承诺并不比对方“放屁”承诺金贵。
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