虽然说赛车游戏，理论上应该换不同车开，体验不同感觉，但是我从地平线 4 开始其实每一代都会选一辆最好开的日常代步车（大于 1000 马力），跑图，买菜，甚至闲逛，基本都用同一辆车，除非开不同泥地赛之类的才会换车。 为什么一直开同一辆车？因为“好开”，“好操控”，“开起来有驾驶乐趣”，具体来说是一种感觉，很难表述。 个人感觉好开的代步车需要满足以下几个条件： 主要适应范围以公路为主，越野不失控即可。 改装上限够高，极速够快。日常跑图我需要速度感。一般来说极速低于 400km/h 的都感觉有点太慢。 操控好，转向精准，不过分推头也不过分甩尾 如果推头和甩尾一定要二选一的话，个人接受略微推头大于甩尾。容易甩尾的车给人控制不稳定的感觉，不适合走线，虽然漂移很舒服，但我基本是走线开。 有效的刹车控制，刹车越好用对新手来说越好开 侧向 G 力不能太大，很多极端调教的快车都是侧向很大，但是其实侧向 G 力高了以后刹车点和手感都非常奇怪。 引擎声音比较好听，适合每天听。 地平线 5 里其实我是日常开 ramic 的电车的，除了推头以外其他方面都不错，可惜地平线 6 没什么电车开，目前地平线 6 里个人感觉几辆比较好开的车： 法拉利 FXXK EVO WP ，综合比较好开的一辆车，开局神车，新手轮椅，手感很好，各方面都不错 马自达 787B ，很快，但个人感觉改装排名前几的都很滑 马自达风赖，说是很好开，还没拿到 道奇 VIPER GTS ACR FE ，泥地赛和越野赛不错。 保时捷 TYCAN TURBO S ，现实中开过很好开的一辆车，游戏里也是第一时间就买了，游戏里改装过后问题在于，第一极速不够高，第二推头严重，其他方面都还好 现代 IONIQ 5N 也是现实中开过一辆比较好开的车，就在游戏里买了，个人感觉游戏里总体驾驶手感优于上面的保时捷 tycan ，但是改装上限比较低，很难开出速度感。 梅赛德斯 AMG ONE：一个字，滑。手感一般。 马自达 MX5 FE：改装完之后太贼了，极速是很高的，操控也还凑合，整体不差，但是比较贼所以难控制。 兰博基尼 REVUELTO ，5 代里很喜欢开兰博基尼，除了马力不太够以外各方面没什么怨言，6 代延续这个手感 日产#36 DREAM PROJECT S15 ，感觉手感比肩 fxxk EVO WP 的很好开的车，唯一不足是极速不太够。 尾注：上述所有改装都指改装排行榜前两名
虽然说赛车游戏，理论上应该换不同车开，体验不同感觉，但是我从地平线 4 开始其实每一代都会选一辆最好开的日常代步车（大于 1000 马力），跑图，买菜，甚至闲逛，基本都用同一辆车，除非开不同泥地赛之类的才会换车。 为什么一直开同一辆车？因为“好开”，“好操控”，“开起来有驾驶乐趣”，具体来说是一种感觉，很难表述。 个人感觉好开的代步车需要满足以下几个条件： 主要适应范围以公路为主，越野不失控即可。 改装上限够高，极速够快。日常跑图我需要速度感。一般来说极速低于 400km/h 的都感觉有点太慢。 操控好，转向精准，不过分推头也不过分甩尾 如果推头和甩尾一定要二选一的话，个人接受略微推头大于甩尾。容易甩尾的车给人控制不稳定的感觉，不适合走线，虽然漂移很舒服，但我基本是走线开。 有效的刹车控制，刹车越好用对新手来说越好开 侧向 G 力不能太大，很多极端调教的快车都是侧向很大，但是其实侧向 G 力高了以后刹车点和手感都非常奇怪。 引擎声音比较好听，适合每天听。 地平线 5 里其实我是日常开 ramic 的电车的，除了推头以外其他方面都不错，可惜地平线 6 没什么电车开，目前地平线 6 里个人感觉几辆比较好开的车： 法拉利 FXXK EVO WP ，综合比较好开的一辆车，开局神车，新手轮椅，手感很好，各方面都不错 马自达 787B ，很快，但个人感觉改装排名前几的都很滑 马自达风赖，说是很好开，还没拿到 道奇 VIPER GTS ACR FE ，泥地赛和越野赛不错。 保时捷 TYCAN TURBO S ，现实中开过很好开的一辆车，游戏里也是第一时间就买了，游戏里改装过后问题在于，第一极速不够高，第二推头严重，其他方面都还好 现代 IONIQ 5N 也是现实中开过一辆比较好开的车，就在游戏里买了，个人感觉游戏里总体驾驶手感优于上面的保时捷 tycan ，但是改装上限比较低，很难开出速度感。 梅赛德斯 AMG ONE：一个字，滑。手感一般。 马自达 MX5 FE：改装完之后太贼了，极速是很高的，操控也还凑合，整体不差，但是比较贼所以难控制。 兰博基尼 REVUELTO ，5 代里很喜欢开兰博基尼，除了马力不太够以外各方面没什么怨言，6 代延续这个手感 日产#36 DREAM PROJECT S15 ，感觉手感比肩 fxxk EVO WP 的很好开的车，唯一不足是极速不太够。 尾注：上述所有改装都指改装排行榜前两名
嘿嘿～ 第一次盘linux桌面 好久没如此专注的折腾一件事了 感觉ubuntu唤起了猫猫的激情呢 4 个帖子 - 4 位参与者 阅读完整话题
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不知道是我这边的问题还是啥，水一贴，感谢冰佬！！！！！！ 2 个帖子 - 2 位参与者 阅读完整话题
大家都多久回一次家 回家是飞机还是高铁 这基建燃油越来越贵 高铁依旧没有直达 还得北京转一下 真的好难 在这里再吐槽一下 飞机你没油你开什么飞机！ 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
水一贴，想听听各位佬友的真实体感。 当下AI能力毋庸置疑，我也从以前的牛马不知不觉中转为了产品经理和设计师，AI成了原来牛马的生态位。 但是我感觉很多地方都在搞降本增效，AI时代有时会非常迷茫，没了AI自己还能干什么呢？但是这么强的东西不用这不脑子瓦特了是不，所以各位佬友假如有意向会往哪当面发展，还是说当下混吃等死比较好呢。 3 个帖子 - 2 位参与者 阅读完整话题
Flash ：便宜又快，日常小活儿随便跑。 Pro ：性价比高，逻辑推理+高质量输出，干大活再换它。 血泪教训 ：VS Code 插件别把全局文件规则设太大！不然每次读一堆文件，输入 token 是输出的 10 倍，钱包受不了…… 合理控制上下文，比换模型更省钱。 有没有同感的？ 13 个帖子 - 9 位参与者 阅读完整话题
PLUS 5h 20 7d 125 TEAM 5h 14 7d 87.5 不知道是不是号的问题 2 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
从注册到现在大概有2个月多一点吧，太不容易了。水一贴，记录一下 2 个帖子 - 2 位参与者 阅读完整话题
刚看到有人说水贴少就来水一贴. 懒得要死党. 不爱升级系统. gpt桌面端最低要14. 那就用cli 现在chrome 也不持续更新了. 前段时间还吐槽怎么关chrome的自动更新.这下好.人家不服务俺了. 快进到Mac OS 12 连用都不给用 4 个帖子 - 4 位参与者 阅读完整话题
正在某鱼逛，看有没有便宜的中转，突然看到了这个，真的6 5 个帖子 - 5 位参与者 阅读完整话题
DeepSeek 4.0发布之后，我突然想要水一贴，先从国内外ai模型训练成本和推理成本等聊起，各位权当看个乐子，内容都是我和DS4聊天聊出来的，如有不对，那就不对： 第一部分：国内外优劣势对比 一、国内领先的部分 1. 硬件采购成本低 短期重要性 ：★★★★★（极高） 中长期重要性 ：★★★☆☆（一般） 会不会被追上 ：会，芯片是全球商品，价格会随规模和竞争变化，但我们的低价有供应链和政策加持，能维持一段时间优势，但中长期别人也能找到降本的办法。 简单说 ：现在买国产芯片比买英伟达便宜很多，训练推理的硬件账单直接少一大截。 2. 电费便宜 短期重要性 ：★★☆☆☆（一般） 中长期重要性 ：★★★★☆（高） 会不会被追上 ：很难，这是资源禀赋和产业布局决定的，不是技术问题。 简单说 ：国内西部绿电不到三毛钱一度，美国工业电价八毛往上。同样的AI推理任务，我们的电费可能只有别人的三分之一到四分之一。尤其考虑到AI后续会进一步推广铺开，推理服务的成本中，电力占比将进一步上升。但目前模型训练和推理成本大头仍然在硬件与人工上。 3. 算法的能力 短期重要性 ：★★★★☆（高） 中长期重要性 ：★★★★★（极高） 会不会被追上 ：互相追，这是动态博弈。但我们的路径依赖已经形成，先发优势能保持。 简单说 ：国外御三家目前在走大力出奇迹的路子，但算法设计能让同等成本训练出的模型能力保持在接近水准。这条路大家都能走，但国内目前略有优势（因为生活所迫）。 二、国外领先的部分 1. 单卡芯片性能更强 短期重要性 ：★★★★☆（高） 中长期重要性 ：★★★☆☆（一般） 能不能追上 ：能，但需要时间。 简单说 ：这个是硬差距，受限于制程工艺。短期很要命，但最难的阶段已经快熬过去了，ds4的这次发布让我看到了一丝曙光，随着我们的算法补短板、芯片设计进步，这个差距会慢慢缩小。如果人类在算法省钱这条路上越走越远，老黄的好日子可能就不会那么好了。 2. 大规模集群通信效率高 短期重要性 ：★★★☆☆（一般） 中长期重要性 ：★★★★☆（高） 能不能追上 ：能，但比较慢，需要硬件和软件一起磨。 简单说 ：国产方案卡多了以后，性能损耗很大，100分的理论算力可能只用到70-80分。这个问题不是买更好的卡能解决的，需要整个生态（硬件连接+软件调度）一起优化。短期可以靠多买卡来凑，但中长期必须解决。 3. 软件生态 短期重要性 ：★★★★★（极高） 中长期重要性 ：★★★★★（极高） 能不能追上 ：没办法，得追啊，但这是最难啃的骨头。 简单说 ：英伟达的CUDA生态十几年的积累，全球九成以上的AI开发者都用它。老黄的暴论“越买N卡越赚”不是白说的。ds4发布推迟说明了这一点，从不同生态切换过来成本极高——代码要重写、工程师要重新学、踩坑了连能问的人都少，估计L站内有些佬对此深有感触。这部分先追求够用吧。 第二部分：商业应用场景 一、按赚钱程度排序（纯瞎猜） 第一名：AI编程助手 当前规模 ：最大，已经有明确的付费逻辑 未来增长速率 ：★★★★★（极高） 解释 ：国内外的AI编程工具也在快速普及，L站近期的爆火也可瞥见这一点。这是目前最成熟的商业模式——开发者的效率提升是立竿见影的，企业愿意买单。 第二名：内容生成（文字+图片+视频） 当前规模 ：很大，但竞争极其惨烈（门槛低） 未来增长速率 ：★★★★☆（高） 解释 ：文案、画图、视频。GPTimage2更是令人细思极恐，我在期待ai的进一步发展能够横扫娱乐圈这帮吊人。以后缺的能力是分镜、剧本了。 第三名：智能客服/对话机器人 当前规模 ：大，但客单价低，同质化严重 未来增长速率 ：★★★☆☆（中） 解释 ：银行、运营商、电商平台都在用，量大但便宜。未来的增长在于能不能进化成有真正解决问题的AI员工，尤其考虑到很多大企业的惯性（点名移动联通电信），这个功能哪家先抢占市场，哪家能吃最少五年，吃大的。 三、社会问题：AI带来的冲击 国情一：产业结构转型已在进行 中国正在从"世界工厂"向"高端制造+服务业"转型，AI是这个过程的催化剂。低端重复劳动被机器取代本来就是大势所趋，AI只是加速了时间表。问题是：转型的速度远快于劳动力技能更新的速度，所以佬友总是感叹自己学习速度不快，这是时代大势，是21世纪带给所有人的焦虑。 国情二：人口增长放缓反而"利好"AI 个人认为，从宏观来看，人口“红利”的消失会倒逼AI自动化的普及，某种意义上利好AI的快速普及。 国情三：教育改革跟不上 + 大学扩招 = 未来五年到十年的一大波失业潮 过去二十年的大学扩招，培养了大量持有本科甚至硕士学位的毕业生，但他们学的专业、掌握的技能，和AI时代的需求存在巨大的错配。学行政管理、学基础翻译、学基础会计的，出来发现这个职位已经被AI或者"不会累的AI辅助的新人"替代了。 教育改革慢、大学课程更新周期长、教师队伍转型慢、产教融合不够深入、职业教育的吸引力依然有限，这些都是难以短期翻转的现实约束。这意味着未来一段时间——五年左右可能是一个集中爆发期——每年进入劳动力市场的数以百万计毕业生中，有相当一部分发现自己的技能和AI产生了直接竞争，结果必然是更激烈的岗位争夺和更长的待业周期。 另外想要唠叨的一点是，应试教育中老生常谈的弊端——即对个人想象力的培养不充分（甚至剥夺）、对个人性格（而非人格）的规训等，将被AI放大，而其优势（基础数理能力）则将被AI逐渐抹平（这部分不包括逻辑能力、思辨能力等，虽然这些能力培养也不是应试教育的主线）。而大学之后，专业课（点名那些内容过时、照本宣科的课程）将越来越只具备学分的意义，其对于个人能力成长的作用将愈发微弱。尤其是目前全国范围内的青年教师项目压力大、科研压力大，大学专业课的实际意义将越来越低，学生的自主学习能力、放飞脑洞的能力、执行力等将更为重要。 结论是 ：这次AI技术革命的时代红利的分配将极不均衡，个人的部分能力将在AI的加持下让一个人有能力获取（掠夺）更多的社会资源，获得显著溢价，而只是被动适应或者被动替代的普通人，将面临前所未有的就业压力。找工作不会因为这次时代红利而更容易启动，反而可能在一段过渡期内变得更难。 就业的出路不在于集体观望，而在于社会层面的系统性响应——包括再培训投入、能力认证体系重启、对企业的用人引导等。但这是一场考验全社会治理能力的艰难转型。 我国根本矛盾是人民日益增长的美好生活需要与不平衡不充分的发展之间的矛盾。 这句话的含金量以及其委婉表达背后的妥协将会使更多的人感同身受又浮想联翩。 按照佬们的建议，把纯aigc的部分截图了，其他部分个人都做了修改，还需要截图吗？ 11 个帖子 - 8 位参与者 阅读完整话题