社区大妈|多本技术图书作者|热爱吐糟:https://xitter.cf/t.co/RsDoucpHLr |程序猿: Py(20+年)/Go | 社区:创建/运营/主持/…| 接商业任务| https://xitter.cf/t.co/kdkt05QygA
GD,CN,Earth,cosmos
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#那什么...
人脑至今真实的运行模式并没搞明白,
俺倾向于:
人脑通过自身足够复杂又灵活可变的空间结构,
将自己变成高维智能空间的下载器
可以用极低的能耗
非常少的数据积累
有针对性的下载到高维智能空间计算结果
--> 灵感
进而完成一些看起来不可能的思考任务,
在天赋面前 量子计算 都像个笑话
毕竟,
生物的湿件/大脑 一路进化来的目标就是:
可以在尽可能短的时间里
处理掉尽可能多的不同信道采集到的实时数据
完成判定: 跑|战|吃|...
所以, 不要小看自己的大脑,
虽然在职场上, AI 替代了所有初级岗位,
但是, 这些岗位的经验/技能/判断力/...
都封装在靠谱的教材中 了
你看 Musk 有信心在 42小时以内, 通过合理的权威教材,
就可以替代自己公司里任何一个岗位上的员工,
我们大家当然也都可以,
最多, 时间加个几倍而已;
|> 261023 日糟:
1/4(每天吐糟不应超过4次)
#那什么..
用下来, 还是
pi-in-go.dev
PiG 最可用,
简直就像回到2年前, Pi 的那种推背感
Pi 现在连底层运行时都被社区玩出新花样了，一个编译成原生机器码，另一个干脆用 Rust 重写🔥
最近发现两个挺有意思的项目，都不是简单给 Pi 加插件，而是在折腾Pi本身的运行性能和架构
感觉非常有意思，就直接分享给大家
1、Pi-Bolt：给 Pi 装上性能加速器
github.com/opensec-git/Pi-Bo…
这个项目没有推翻原来的 Pi，而是通过 AOT 提前把代码编译成机器码，启动时不用再进行 JIT 编译，也不需要安装 Node.js 或 Bun
项目作者的 Linux 测试中：
启动就绪：45ms，原版 Pi on Bun 为 382ms
交互会话 CPU 开销降低约 6 倍
长文本 Streaming、文件写入也有明显优化
更重要的是，原来的 Session、Provider、配置和大部分 Extension 都能继续使用，不需要重新搭一套环境
不过默认版本关闭了 JIT，计算密集型插件建议使用专门的 JIT 构建版本
2、pi-rs：直接用 Rust 重写整个 Pi
github.com/lassejlv/pi-rs
这个就更硬核了，不是简单移植 Agent Loop，而是把模型接入、TUI、工具系统、Session 和 RPC 都重新实现了一遍
最有意思的是，它还内嵌了 Boa JavaScript 引擎，让原来的 TypeScript Extension 也有机会直接运行
同时尽量兼容 Pi 原来的配置文件和 Session 格式，甚至连 JSON 输出和终端渲染行为都在做对齐测试
不过项目还在完善兼容性，部分 Node API 和 Windows 终端能力仍有限制
这两个项目放在一起挺有意思
Pi-Bolt 选择保留原来的实现，通过编译和运行时优化提升性能；pi-rs 则尝试用 Rust 重新实现整个 Harness
如果你经常在 VPS、本地终端或者资源有限的设备上运行 Pi，这两个项目都值得关注
需要注意，这些优化主要针对本地运行时，并不意味着模型生成 Token 的速度也会跟着提升
#那什么..
github.com/chaos42dama/mana/…
已经根据 思路, 复现了过程反射到 Discussions 中对应线索...
#那什么..
多谢, 这样的话,
已经迁移到 /mana 指令集中,
用 env 触发, 不过, 自动汇报到对应 gh 仓库中的 discussions 了,
这样, 更加简洁, 而且记录也更加易查 ;-)
#那什么...
之前也是小心翼翼...
但是, 用 omp 之后,
发现, 内置的 yolo 模式, 比其它各种 agent 的都要保守,
两年多来,
在 jj 的保卫下, 从来没出现过误删的现象,
只有额外追踪的问题...
所以, 相信开源吧...
继续分享大模型小技巧！接下来这个可能能挽救很多人！
Claude下周开始默认用Auto模式审批，但auto调用的还是大模型，没法绝对避免犯错。有些人还把Claude Code接入别的模型，判断力没那么强。
有的错误是小事，像删除磁盘数据这种事儿就大啦！
安装dcg这个开源免费小工具，通过hook，在agent执行前拦截并阻止危险命令（例如 git reset --hard、rm -rf 等）。
github.com/Dicklesworthstone…
这是一个确定性执行的工具，可以自由配置各种安全策略。刚开始安装的时候用默认的就好。Rust编写，非常轻量快速，没遇到拦截时几乎无感知。遇到拦截后还想放行，也可以用命令行approve
这下是不是对AI Agent做事更放心了？
#那什么...
一句话:
将 path/2/local/资源 中的原始视频
后期为 youtube 节目,
grok bot 就根据之前聊明白的流程,
指挥俺 macOS 中的工具链 完成所有,
期间根本用不上 jianying ,
而且 tok 消耗很小,
因为, 之前已经总结为 skill 以及包含的对应脚本了...
#那什么..
这么作可能有问题:
1: 详细过程, 多数是重复的, 人看多了也麻
2: 具体过程, 随着任务数量的增加, 人根本关注不过来
3: 在执行过程中, 通过插入指令, 或是实时解析推导输出, 再转换为人可以阅读的文字, 这本身是消耗大量 tok 的, 而这种 tok 就象进行 系统调试时 dump 出来的二进制文件, 找人转写为小说给人来看一样, 亳无必要
4: 前述转换过程中, 因为 LLM 的参与, 也包含一定 幻觉, 那就真的是引入了 华点
...
所以, 俺直觉哈,
这类工具, 不应该是给人看,
而是应该给 grok 的 主 bot 来优先看,
给人, 在 grok bot 界面中, 可能一个简单的进度条即可,
如果好奇, 点击进度条, 再解析对应 A2A 协议传送来的 jsonb 消息, 可能更加合理?
如果你在 Grok Bot 上装了一个Agent 干活，你又很想看到Agent 是怎样干活的，可以用上这个很酷的功能：
通过 Telegram 实时查看 Agent 的干活过程。
这样 Grok Bot是怎样调用 Agent 干活，Agent究竟在干啥，你就一目了然了。
github.com/robbin/grokbot-lo…
#那什么...
没事儿,
各国工业实力的高度,
基本还是靠 9级钳 工数量来 PK 的
#那什么...
nogizaka46.com/s/n46/news/de…
原来 乃木坂46 的官方站也是 LAMP 技术栈组织的,
一样受到影响, 不得不关站升级处理...
#那什么..
之前, 俺一直以为 中国的考据党 是从国外传进来的,
后来互联网逛的久了才知道,
各国都有自己的考据党
但是, 只有中国的考据党手中的武器是最多最成体系的...
毕竟, 人类历史, 最全从来没中断的记录都在中文世界中...
而且, 记录角度也是最中立的,
不像其它国家..和 DC 宇宙一样, 随意重启, 根本对不上
#那什么.,..
经过各种折腾后, 现在稳定下来的:
1: cursor pro 20$/m
2: CommandCode pro 20$/m
3: APIKEY 随用随充, 一般充 100CNY 能用两个月
1,2 是订阅, 1 主要通过 grok bot 来使用, 2则是配置给各主机上的 omp/pi 使用
3: 则是稳定的国内也可以用的中转站, 各种顶级模型, 5到 0.5 折优惠价格, 在复杂任务攻关时使用;
这样, 整体上 420CNY/m 的样子,
可以解决日常的:
各种主机运维任务
各种项目开发任务
各种主题调研任务
各种 youtube 节目后期自动处理, 以及文案整理任务
各种 SciFi 短篇小说撰写任务
各种 3D 模型生成, 以便打印...
#那什么...
非常像了,
俺是
1: Obsidain 日常各种笔记
2: sublime text 各种本地的临时配置
3: VSCode 替代 Zed 进行本地项目快速浏览
4: Leo ~ 纯 Python 构建的文学化编辑器, 进行 幻灯 创作, 以往的各种注册信息管理...
#那什么...
前两集反复看了4次, 都没入坑..
可能是节奏问题?
还得重新尝试哪, 都在硬盘上..必须刷一次
