AI探索指南

  1. AI 写代码最烦两件事:还没想清楚 AI 就改了几十个文件,或者规划写得挺好实现到一半就跑偏

    AI 写代码最烦两件事:还没想清楚 AI 就改了几十个文件,或者规划写得挺好实现到一半就跑偏。这个插件就是在规划和实现之间加一道硬闸,让你必须先想清楚、再动手。
    https://github.com/MageByte-Zero/spec-superflow

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  2. 太震撼了!249页论文震动数学界!!

    太震撼了!249页论文震动数学界!!
    OpenAI最新内部模型,代号Astra,用2000美元的API成本,破解了十大难!!
    不管是在AI领域,还是在数学和计算机领域,
    都是超级炸裂的程度!!!
    Fable 5说这些目非常难,任何一项足以获得菲儿茨奖!
    所以,以后这些殿堂级的科学奖项,会颁给AI模型吗?

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  3. 为什么很多人感觉 Claude 比 GPT更聪明?

    为什么很多人感觉 Claude 比 GPT更聪明?
    有一个非常有价值的第三方实验。
    Viktor 在完全相同的工具、workspace、prompt 下测试 GPT-5.6 Sol/Terra/Luna 与 Fable/Sonnet 等模型,最后把差异总结成:
    GPT-5.6 tends to under-explore and under-communicate。
    Claude tends to over-explore and over-communicate。
    也就是说:
    GPT 的典型错误是:“差不多够了,交付。”
    Claude 的典型错误是:“我再查查,我再解释一点,我顺手再把这个也处理了。”
    同一个测试里,Claude 发出的 Slack 回复中位长度大约是 GPT 的两倍,并且往往进行了更多次 Agent 调用;GPT 整体任务速度和成本明显更低。
    这其实高度符合两家的对齐哲学。
    那么为什么很多人感觉 Claude 比 GPT更聪明?
    这是一个很重要的心理学现象。
    假设两个模型实际上都知道正确答案。
    GPT:
    A 更好。主要原因是 X 和 Y。
    如果你的目标是 Z,则改选 B。
    Claude:
    我认为这里真正的问可能不是 A 和 B 哪个更好,而是你实际上在优化 X 还是 Y。
    如果结合你前面提出的约束,我会倾向于 A,不过这里有一个容易被忽略的问……
    第二个答案很容易让人形成:
    “Claude 理解我。”
    甚至:
    “Claude 比 GPT 聪明。”
    实际上这里混合了三件不同的东西:
    能力深度 + 探索预算 + 表达方式。
    用户往往把三者全部感知成“智商”。
    这也是为什么 benchmark 只有 1~2 分差异的模型,实际使用感受却可能非常大。
    (以上为来自 GPT5.6 Sol 的辩解)
    @aigc1024

  4. 了解了一下美团具身的薪资,感觉我们要成为具身的黄埔军校了

    了解了一下美团具身的薪资,感觉我们要成为具身的黄埔军校了。
    从三四年前就开始做具身,那时候还不叫具身,就是人形机器人。技术积累是很多的,但是融资是很少的。于是花不起大价钱挖行业经验老将,所以招的全是校招生。校招生培养出来之后肯定也看不起我们现在开的价,就会跳出去。
    黄埔军校就是这么来的。
    @aigc1024

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  9. 今天在线下花了5小时分别和两位朋友聊天,收获很多

    今天在线下花了5小时分别和两位朋友聊天,收获很多
    再次让我确认线下的深度交流就是这个时代最稀缺的最有价值的东西
    AI 模型看似什么都懂,却永远无法和我们进行真正的思想碰撞
    AI 永远不可能吞噬一切
    未来我们应该多组织这样的线下聊天
    这毫无疑问是珍贵的快乐体验
    @aigc1024