大抵是注册的口子松了，进来的长衫客便少了，多是些端不起酒杯又好热闹的短衣帮。 大抵是门槛低了，技术与认知便跌进泥潭里去。先前切磋手艺的作坊，如今满眼看客，只管围着空盘子冷笑。 大抵是服务器也染了这懈怠的风气，走得愈发迟钝，一碗酒要温上半天。 大抵是人心杂了。正经话没人听，阴阳怪气的冷笑倒成了风尚，空气里只剩下快活且刺骨的哄闹。 22 个帖子 - 20 位参与者 阅读完整话题
关于林社中转站 这是一个技术宅创立的站点 https://www.lamclod.cn https://auth.lamclod.cn 站长 QQ：2070346656 交流 Q 群：1103238053 其创建中转站的本意是为了炫技和科研学生一起聊天八卦 所以这个站点与众不同的特点： 1.整个系统架构全面融合 OIDC 身份机制，多个合作中转站身份统一验证，无需管理多站点账户。 2.借助 OIDC 密钥交换建立协同调度机制，为软件开发者提供便捷且精准的 LLMAPI 接入。 3.站长是技术宅，技术自然不在话下，平时可以聊聊天，讨论讨论技术。站长为人和善，包容大度。 4.Q 群中有不少热心网友和科研认识，值得一番认识和交流。 5.本站极其欢迎科研学生。
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从 请各位佬友来点评。准备在公司做一次技术分享，聊聊我的“上下文工程”实践 继续讨论： 最近花了很多精力在vibe coding上，我觉得人的注意力已经跟不上ai产生的爆炸上下文了。 第一个体感，用多了brainstorming和grill-me，就会发现人对需求的边界才是飘忽不定的。也正是因为人没精力在spec阶段就确定好所有细节，或者模型降智没有理清边界，才是导致aigc堆积成屎山的最大原因。 另一个体感就是superpowers这套TDD范式在vibe coding时代可能已经落伍了。ai可以很轻易绕过原有思路在错误方向上狂奔，最终一样实现绿灯。原话题里的大量property测试我觉得是正确的思路，不过也只是正解的一个子集，其实本质就是让ai进行对抗，找漏洞，最终把代码收敛成最佳状态。 有一个还没有精力去实施的想法。基于上述体感，最值得人花精力（也可以用大量token来逼近）去介入的地方，应该是spec制定和对抗方法。 前者是整个开发过程的权威锚点，目前很难被ai全自动接管，我能想到的也只有grill-me慢慢来了，可能后面模型智力提升后，更能抓住重点来减轻点精力消耗。 后者因为相同的spec在不同模型眼里，盲区大概率是不同的，所以可以引入多个专家模型，写代码的只根据spec写，写测试的只根据spec出反例，再辅以黑盒测试和property测试，把多个模型的分歧点暴露出来，作为修订spec的依据。这样的流程应该就能让spec和代码逐步收敛到真实需求。 手打的，不是AI润色，所以没有截图。 6 个帖子 - 6 位参与者 阅读完整话题
美国科技巨头Google近日宣布，将拨款 5000 万美元，用于在全美范围内培训超过 30 万名技术技工，从而缓解关键基础设施项目中技能工人短缺的问题。 这一培训计划聚焦于水电、暖通、建筑、电气安装等典型技术工种，为相关从业者提供与人工智能基础设施建设相匹配的技能培训机会。 当前，美国在建设数据中心、电力扩容、网络设施升级等支撑人工智能发展的关键项目上，对高技能技术工人的需求迅速攀升，而合格人手却严重不足，已经成为制约产业推进的重要瓶颈。 Google此次承诺投资，是继 Anthropic、Meta、OpenAI 之后，又一家大型科技公司主动介入技术工人培养领域，试图通过直接投入资金和资源来弥补产业链的人力缺口。 根据公开信息，Google将通过与地方培训机构、工会组织及相关非营利机构合作，为学员提供有针对性的课程与实操机会，帮助他们掌握建设和维护数据中心、电网升级、冷却系统和通信网络等项目所需的实用技能。 这类项目被视为人工智能时代的“底层工程”，既包括传统蓝领工种的技能升级，也包括对现有从业人员进行新技术环境下的再培训，以适应 AI 带来的基础设施扩张。 业内人士指出，大模型训练、云计算和在线服务的爆发式增长，使得对数据中心、算力设施和配套能源系统的建设需求持续高企，而这些项目的推进在很大程度上依赖大量经过专业训练的技术工人。 科技公司过去主要在软件开发和高端研发岗位上投入资源，如今则越来越意识到，只有同时补足实体基础设施建设环节的人才短板，才能确保 AI 生态的长期稳定发展。 在此背景下，Anthropic、Meta 和 OpenAI 等公司此前已先后宣布与建筑工会、高校和职业培训机构合作，推出面向数据中心建设与运维的专项培训和就业保障项目。 Google此次追加 5000 万美元投入，被视为大型科技企业围绕 AI 基础设施展开“人才保供战”的最新举措，也意味着科技巨头在劳动力市场角色的延伸——从传统的高科技雇主，进一步转向基础设施建设和技能教育的重要参与者。 查看评论
打磨了很久的文章，鉴于使用了ai润色，所以截图发出，各位佬友看看算不算得上干货，相较大众认知应该能先进一些吧。 4 个帖子 - 3 位参与者 阅读完整话题
楼主目前是双非一本的计算机专业研究生，主要技术栈走的是 Java 后端 。目前毕业论文基本上7月份就能做好初稿，导师的意思是初稿过审就能放我们实习。 楼主还是想趁着秋招找个实习的，看着今年这个就业市场，再看看自己已经荒废许久的传统手艺活(bushi，焦虑感直接拉满了。 想请教一下各位天才程序员佬友们，我接下来的复习路线到底该怎么走。 1.关于技术栈 现在看网上的面经，感觉什么都要精通。请问下各位佬： 常规八股文 （Java并发、Spring全家桶）这个看起来是要狠狠背诵的，要背到什么程度？或者各位佬友有没有八股文秘籍资源 MySQL、Redis 以及各类中间件 现在面试卷到什么程度了？是光会用就行，还是必须把底层原理也能讲出来(如果那样的话)？ 最近看 Spring AI 这种AI或者Agent相关都已经几乎成后端必会的东西了，这玩意儿重要性怎么样？还是说建议做个集成AI的个人项目会好一些？ 2.关于力扣刷题 之前楼主没有参与过算法类竞赛啊，不知道刷这个题库对找工作效果怎么样啊，要刷到什么程度啊？我看身边很多同学都在刷，是只刷完Hot 100就行么？ 3.最核心的问题：复习优先级与掌握程度 如果以冲刺今年秋招、争取拿到一个性价比不错的Offer为目标，从现在开始到秋招结束，我应该怎么安排学习顺序？ 能不能请各位天才程序员帮我排个 重要度梯队 ？（例如：最优先学什么、学到什么程度；其次学什么……） 平时在L站看各位佬友吹水技术收获颇丰，这次真到了自己面临人生节点的时候，希望各位天才程序员们能解答一下啊 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
如果发布时间在半年前开外就不会再认真阅读只是大体浏览一遍，如果发布时间在两个月内就会更认真的看。 以前的话，无论发布时间在多久之前，只要主题是自己不了解的，就有兴趣看一看。 唏嘘。
好像都是 html 、canvas ？ 用的啥框架做的，动画效果也挺好看的。
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通用汽车电池技术负责人表示，该公司可能会放弃使用低成本的铁基电池技术，而许多汽车制造商正在使用这种技术来降低电动汽车的成本。这家底特律汽车制造商此前曾表示，计划开发磷酸铁锂（LFP）电池，用于未来的电动汽车车型，并计划于2027年底在田纳西州一家合资工厂开始生产这种电池。 但通用汽车电池负责人库尔特·凯尔蒂本周表示，该公司正在专注于开发一种不同的电池化学物质，即富锂锰电池（LMR），该公司表示，这种电池的成本与在美国生产的LFP大致相同，但在相同的重量和尺寸下可以储存更多的能量。 凯尔蒂表示，通用汽车可能不再将磷酸铁锂电池用于电动汽车。他表示，田纳西州的工厂将于本月开始生产磷酸铁锂电池，但这些电池将用于储能系统。 周二在旧金山举行的通用汽车活动后，凯尔蒂表示：“磷酸铁锂电池有可能最终无法进入我们的产品组合。”他称液态金属锂电池是通用汽车的“主力军”。他说道：“我们将把大部分产能用于液态金属锂电池。” 通用汽车研发富锂锰电池（LMR）已超过十年。其竞争对手福特汽车去年表示，正在努力扩大LMR技术的应用规模，以用于未来的电动汽车。 标普全球去年指出，尽管LMR技术具有诸多优势，例如减少对关键矿物的依赖，但电池性能随使用而衰减等技术挑战意味着，LMR技术短期内难以得到大规模应用。 放弃磷酸铁锂电池将标志着通用汽车的电池战略与众多竞争对手的策略截然不同。 中国汽车制造商率先使用成本更低的磷酸铁锂电池，这种电池的能量密度较低（导致续航里程较短），但价格也更低，并且被认为比许多美国和欧洲汽车制造商使用的富镍电池更安全、更耐用。 包括特斯拉、Rivian和福特汽车在内的许多全球汽车制造商，都已推出采用磷酸铁锂电池 （LFP） 的电动汽车，以降低成本并提供更经济实惠的电动汽车选择。 通用汽车在过去几年中已在美国推出了十几款电动汽车，这些车型均采用性能更强劲的富镍电池。但该公司最近推出的雪佛兰Bolt——其面向美国市场最便宜的电动汽车——却使用了来自中国电池巨头宁德时代 （CATL） 的磷酸铁锂电池。 通用汽车去年表示，其目标是在 2028 年在美国工厂开始商业化生产 LMR 电池。凯尔蒂没有确认该日期是否仍然是目标日期，但表示 LMR 的研发“正在按计划进行”。 查看评论
阿里巴巴宣布钉钉管理层调整：陈航卸任钉钉CEO，92年技术极客陈宇森接棒。10日，阿里巴巴合伙人委员会在公司内网发布帖文《有情有义有成长，才是阿里文化》，对近日钉钉离职员工长文《置身钉内》引发的讨论表达了鲜明的态度。合伙人委员会以严厉的措辞批评了钉钉团队的管理方式，直接指出这“不是阿里文化该有的样子”。紧接着，阿里集团宣布了对钉钉管理层的调整。 陈宇森生于1992年，是年少成名的技术极客，也是技术型连续创业者，入选福布斯亚洲“30 Under 30“榜单。他曾在国内外顶级计算机赛事中屡获冠军，22岁时创办的网络安全公司长亭科技被阿里云收购。作为一名兼具技术实力与商业判断力的年轻管理者，他2025年在阿里云内部创业，带领研发了AI Agent产品MuleRun。 接任钉钉CEO后，陈宇森成为阿里巴巴最年轻的事业部CEO。 陈宇森 近期，阿里巴巴持续迭代组织与管理方式，以全新的阵型面向AI时代。过去一段时间，阿里相继成立了Alibaba Token Hub（ATH）、Token Foundry等新型组织，以小团队的组织方式孵化AI创新。这些新组织初见成效，Happy Horse、Happy Oyster、MuleRun、Qoder等一系列创新快速涌现，一批年轻技术人才在更开放、多元的土壤里快速崭露头角。 阿里合伙人委员会在前一天的帖文中强调“人是最宝贵的财富”，“阿里的未来在于创新，AI时代的创新依靠的是热爱和创造力，只有充分尊重个体价值，才能真正创造客户价值，走向未来”。 查看评论
需要 golang 技术，有胆子但没工作的，加我私聊 dGc6IEBNYWxheU91dHNvdXJjZQ==
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