标题灵感：真正的英雄，是认清生活的真相后依然热爱生活 ———— 罗曼·罗兰《米开朗琪罗传》 看到讨论说多少钱能躺平，但是其实很多人萌生躺平的想法，是因为当前的工作、环境自己呆得不舒服，但是又怕自己挪不了窝或者各种自己所认为的原因无法挣脱这个环境吧，所以一直在那里死撑着，自己时不时受不了了，就会幻想自己什么时候有多少钱就能躺平就可以不用过这样的日子了 我相信在 V2 ，真正想要躺平的三和大神应该是少的，程序员，按照 AI 出来之前，大家都是诗人、作家、创作者、发明家，这样群体的性格，我相信真的是很少人会甘愿躺平，只不过现在身处的位置，让自己太过痛苦却自觉无法自拔，我觉得如果是这样的情况萌生的躺平的想法，不妨去看看现在很多所谓一些数字游民社区，或者惠州之类的数字游民之城，貌似在那样的地方，有很多人，都是干着自己喜欢的事情，发挥自己创造力的事情，也可以活下去，并且活得并不会那么痛苦，自然就不会想着有多少钱就可以躺平了这样的想法 我今年 29 ，可能上有老下有小的 V 友没办法去这样体验了除非被裁了放手一搏去尝试这样的生活，像我这样没成家没买房买车的，我觉得是不是可以尝试尝试按照自己意愿生活的日子？付出的代价会过于大吗？一定会失败吗？这也是对我自己的叩问。
从刚开始vibe的时候灵感满满到现在感觉已经有点茫然了，公司搞了个vibecoding大赛但是实在是没有想做什么的灵感 不知道佬们有没有这种感觉。还有佬们现在用的工作流是啥呀。 3 个帖子 - 3 位参与者 阅读完整话题
《征服之歌》是一款灵感来源于 90 年代经典作品的回合制策略游戏。 率领被称为“行使者”的强大魔法师深入未知领域。 让一切胆敢阻拦你的军队灰飞烟灭、寻觅蕴含无穷力量的宝物并逐步扩张自己的领土。 广袤世界唾手可得，在这里胜者为王！ 官方地址: https://store.epicgames.com/p/songs-of-conquest 薅到的 给个互动 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
灵感来源： bilibili.com 为什么给出π的前面1亿位也无法让AI预测出后面的数字？_哔哩哔哩_bilibili 为什么给出π的前面1亿位也无法让AI预测出后面的数字？, 视频播放量 26608、弹幕量 9、点赞数 526、投硬币枚数 7、收藏人数 109、转发人数 24, 视频作者 castelu, 作者简介 浙江大学数学科学学院基础数学专业博士、高等院校数学系教师，国家级出版社出版教材《Linear... 给定 π 的前 n 位，训练出的 AI 可以预测 n+1 及以后的所有位数吗？ π（在我们所观测到的精度下，几乎可以确定）是一个正规数，每一位数 0-9 出现的概率严格相等；前 n 位数字与第 n+1 位数字之间没有任何统计学上的相关性，因此无法通过预训练得到的非线性公式（也就是参数+模型架构）预测下一位 π是一个确定的可计算数，存在 Chudnovsky algorithm 等已知算法对π的真实值进行迭代计算；因此，当 n 足够大（题目中的 n 可以任取所需），计算机变量精度足够高时，存在一种可能性，通过大量数据得到的模型参数能够完美拟合 π 的真实值计算公式，并做出准确预测 讨论： Q1：是否会出现过拟合/欠拟合问题 A1： 几乎必然会出现，因为 π 是一个正规数，其前 n 项几乎没有任何简单的连续函数特征，训练时几乎必然无法正确收敛 Q2：假设训练集和训练方法足够完美，足以让模型绕开所有的过拟合与欠拟合，那么可以在有限状态机中完成预测吗 A2：绝对不可能，有限状态机无法生成无限不循环序列，而 π 的每一位放在一起就是无限不循环序列 Q3：在以上前提下，我们将程序放在一个时空复杂度均无限的真正的图灵机这种，那么可以完成训练和预测吗？ A3：在没有先验知识的情况下，几乎不可能。假设我们真的给 AI 提供了 π 的前 n 位，并且真的让 Loss 严格归零，但是在数学上，依然存在无限多个完全不同的可计算序列，它们的前 n 位与 π 完全一模一样。在这种情况下，有且只有模型架构及训练得到的模型参数恰好完美符合 π 的真实值计算公式（如 Chudnovsky algorithm）能够完美拟合下一位，但能够吻合这一算法的测度几乎为0。同样的，没有先验知识支撑的 AI 算法也不可能将单一位的预测精度稳定地提高到 10% 以上。 Q4：假设我们在设计模型之初就引入了先验知识，通过模型架构和算法构造了一个完美计算 π 真实值的序列的算法，并且通过以上条件使 Loss 归零，那么可以完成预测吗？ A4：这就是套了层 AI 训练的皮的传统算法。本质上，现在的 AI 之所以区别于传统算法，正是因为它牺牲了精度、换取了处理混沌数据的可能性，因此它根本不存在“精确预测”的说法。要让一个 AI 做“精确预测”，即使目标不是 π 这样复杂的算式，而是一个简单的无限循环小数，最终优化也会回归到传统算法。 但是以上讨论似乎都预设了一个事实： π 与其他无理数并无二致，且我们唯一知道的是它是一个无理数。 事实真的有这么简单吗？π 并不是一个真正的随机数，它的柯尔莫哥洛夫复杂度极低，虽然 Solomonoff Induction 在图灵机模型依旧中不可计算，但我们能否近似地设计一种简单假设，作为 AI 自我优化的条件以到解法？另一边，BBP 公式则揭示了 π 在十六进制下的特殊性质，它或许在其他进制或者复杂的几何空间中真的存在某种特征？ 基于参数拟合的机器学习，其设计一定是或多或少地需要先验知识的： 至少，你需要确保你的训练集并不是绝对的混沌和随机 ；正如我们了解了图像的主要性质、及图像识别的主要矛盾，才能设计出 CNN 来应对；一个毫无先验知识、不做特殊设计的机器学习算法注定无法达成目标。 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
各位大佬，可以分享一下你们最近vibe coding项目吗 缺灵感 感谢大家分享一下 5 个帖子 - 4 位参与者 阅读完整话题
本帖使用社区开源推广，符合推广要求。我申明并遵循社区要求的以下内容： 我的帖子已经打上 开源推广 标签： 是 我的开源项目完整开源，无未开源部分： 是 我的开源项目已链接认可 LINUX DO 社区： 是 我帖子内的项目介绍，AI生成、润色内容部分已截图发出： 是 以上选择我承诺是永久有效的，接受社区和佬友监督： 是 以下为项目介绍正文内容，AI生成、润色内容已使用截图方式发出 https://github.com/LumenStorm/OrisonSpace Orison Space 是一款面向小说创作者的 AI 小说工作台，主要专注于内容创作上，想解决在创作过程中管理混乱、工具分散的问题。 我们把项目管理、章节写作、世界观设定、角色设定、素材库、AI Agent 协作这些功能都整合到了一个桌面应用里，希望大家从灵感记录、大纲设计、正文创作，再到图片素材生成，都能在一个统一的流程下完成，这样就不用来回切换工具了。 项目也支持本地文件管理、版本记录、AI 润色等功能。不过说实话，现在这个项目还远远谈不上完善，很多功能都还在持续打磨的过程中，体验上肯定还有不少问题。 也是闭门造车三个月了，所以这次在L站发布开源推广，也是真心想听听佬友的意见和建议。无论是功能、交互体验，还是创作流程上的问题，都欢迎各位评论与反馈。 （此为测试生成小说） 一些题外话 首先我知道，关于AI小说生成已经有相当多开源项目和闭源产品了。但我在写自己构想的SF小说时，却发现那些软件/skills是对网文投稿的特化生产，有着过于繁重的框架与skills，并不能够辅助自己创作。 随后我想到：既然coding与writing都是输出文本的过程，为什么不直接做一个IDE呢？IDE可是足够成熟的标准生产工具；为什么不模仿coding agent做一个writing agent，在这个agent下进行vibe-writing呢？这决定了项目的架构基础：模仿IDE风格，随后我与志同道合的好友Saki一起进行了agent的架构选型、研发调优、交互改善。 既然是创作，那肯定是人来主导， 人在回路式的agent交互。 三月以来，迭代到发布版为止，我们构思了多种方案，最终决定将agent的自由度调高，让用户导入skills来支持对多种题材和风格，这样才能提升agent。 当然，我们之后也会制作一套比较泛用与部分题材特化的skills，这个项目刚刚起步，距离我想象的完全形态还有漫长的距离，慢慢来吧------ 5 个帖子 - 2 位参与者 阅读完整话题
本次灵感来自 @is_hp 重生之我在L站做张飞 搞七捻三 @StellaFortuna 少问，你就说高不高级吧 灵感来源：某*YU7的天际屏歌词显示 我们选择了我喜欢的周深浮光一曲 结合豆包专家给的意象 全新设计的视觉效果以及动效(动效是我自己原创 ) 最终效果: 两个冷知识: 长按下载上面的图片，在高级文件管理器(比如手机上的mt管理器)中可打开查看它的代码~ 在gas中，你上传的一切东西都是它最终可被环境渲染的样子，而不是代码(Txt的最终样子还是txt~) 所以你上传svg给他，他只能看到图片，不知道代码 主要由哈基米3.1p完成 这个实在太复杂了，代码写了6万字符 期间遇到了无数错误 3.5f目前来说真的很多地方还不如3.1p 但是他俩对上下文都保持的还不错，这6万的代码谁改都一样，不会错误的删点东西~ 2 个帖子 - 2 位参与者 阅读完整话题
codex-pet.org AI Codex 宠物 浏览 313 个 AI Codex 宠物。灵感来自 agent、自动化和编程助手的宠物。 打开宠物页即可预览动画、复制安装命令并下载包文件。 4 个帖子 - 3 位参与者 阅读完整话题
IT之家 6 月 4 日消息，谷歌实验产品研发团队 Google Labs 推出了一款依托人工智能技术、登陆苹果 iOS 与安卓双平台的全新应用，这款应用能实实在在把你的日常变成鲜活画面。 这款应用名为 Dreambeans（梦豆），该应用产品负责人戈兹德 · 奥兹努尔在接受科技媒体《TechCrunch》采访时表示，产品核心思路是调取用户各项谷歌服务中的数据，由人工智能配图，生成经过筛选整理的“生活随笔”合集。这类随笔形式丰富多样，整体来看大多偏向生活参考建议。奥兹努尔将其概括为：值得打卡的去处、值得钻研的话题、值得体验的新鲜事物、待规划的出行行程，以及需要留意的各类活动。 Dreambeans 依托用户的谷歌相关数据生成各类推荐内容。谷歌官方介绍：“在获得用户授权后，Dreambeans 依托个人智能技术，整合 Gmail、日历、谷歌相册、YouTube、搜索记录等谷歌应用信息，每日精选有限条数的生活随笔，帮用户迸发新鲜灵感。” 举几个例子：部分内容是地理位置推荐，比如推荐用户住所周边一家合口味的新晋咖啡馆；就像宣传视频演示的那样，若用户在谷歌日历里备注了即将领养小狗，Dreambeans 就会推送饲养幼犬的相关科普内容；还有一部分内容，会依据用户过往的兴趣偏好，从全网筛选合适的资讯文章。 奥兹努尔称，这款应用还旨在根治无休止刷手机的坏习惯，每日推送随笔数量严格受限，通常仅 10 至 14 条。产品设计初衷是让用户收获几条暖心灵感后，放下手机、走进现实生活。 奥兹努尔表示产品隐私防护措施完善：应用生成的所有随笔内容仅用户本人可见；用户可随时删除个人数据，自主选择想要绑定接入的谷歌服务项目。 最后，Dreambeans 的名字从何而来？奥兹努尔透露，取名灵感一部分源自应用在用户睡眠时段的后台运行逻辑，“‘梦（Dream）’名副其实，用户入睡后，应用会在后台梳理所有已绑定应用的海量信息，从繁杂数据里提炼有效内容；‘豆（beans）’则取自咖啡豆，寓意如同清晨一杯现磨咖啡。应用通宵完成全部数据整理，清晨为用户奉上凝练满满的灵感精华。” IT之家注意到，Dreambeans 目前仅面向符合条件的美国安卓和 iOS 端 Google AI Ultra 订阅用户开放。不过，拥有个人 Google 账号的用户也可以加入候补名单。
突发灵感，整个API风控系统怎么样 例如识别一个用户多个ip，多个ip一个用户，自动扫用量大的网站看看有没有开放注册页面的 并且可以有个共享中心，这样一个"人"频繁去各个地方请求特别多的模型就可以暴露无遗，直接封禁 查了一下好像可以用newapi和sub2api的日志接口整 8 个帖子 - 6 位参与者 阅读完整话题
想做一个。
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目前在设计一个后台监控看板，想搞成类似ping.pe这种数据看板，但稍微复杂点，还涉及一些卡片、消息折叠，佬们有没有推荐的模版，或者模版站，俺来瞅瞅。 3 个帖子 - 3 位参与者 阅读完整话题
没啥灵感，佬们来点灵感 本人还是本科，其实以后更想往嵌入式这边靠，大家有没有什么能推荐的项目 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题