做了一份任务规划交给AI后，躺在床上打开应用程序准备更新。突然发现谷歌市场推送了一个软件，没错，就是我们熟悉的马努斯。 然后我在心里面默念了一遍，突然想到了，腾讯为什么起这个名字？ 马努斯，码奴死 ，吗喽死 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
原本想着引入 AI 是减负提效，把重复机械的工作交给工具处理，基础代码都交给AI，能腾出时间休息一下摸摸鱼。结果实际用上之后完全反过来，做不完的需求，老板觉得现在做啥都简单了，刚给需求一会就来问好没有？怎么还没好啊？我都不知道怎么回答了，感觉好累… 3 个帖子 - 3 位参与者 阅读完整话题
V2EX 放不了图，大家可以去 X 看： 日本老师们组成的 Hive Agent 团队 😍 Hive GitHub 仓库 大家感兴趣可以搭个试试
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这周就要高考了 把手机交给老师, 中途学校停课全体上自习就请假回家了, 走的时候老师说手机放他家了, 现在去问要6.10高考完才给我 现在只能用电脑了 我还没有笔记本只有台式 7 个帖子 - 6 位参与者 阅读完整话题
现在写好开发文档，交给codex已经一个小时多小时了。有点无聊 佬们这个时候都会做什么呢？ 11 个帖子 - 10 位参与者 阅读完整话题
IT之家 6 月 5 日消息，法拉利 CEO 贝内代托 · 维尼亚明确排除了推出完全自动驾驶法拉利的可能。他甚至反问，如果车主不能亲自驾驶，买法拉利还有什么意义？ 当地时间 5 月 31 日，维尼亚在接受澳媒《Drive》采访时承诺，法拉利每一款车都会保留方向盘，让车主享受驾驶， 而不是把一切交给电脑 。 维尼亚表示：“我们不会制造完全自动驾驶汽车，这一点非常明确。我们希望 享受乐趣的是人，而不是电脑芯片 。我们希望车里有方向盘，方向盘后面是一名男性或女性。否则， 你为什么要买法拉利呢？ ” 维尼亚确认，法拉利会继续开发 自适应巡航控制、车道偏离预警 等技术，这些功能从技术定义上也属于自动驾驶的一部分。但同时，L3 及以上级别自动驾驶 不在法拉利的产品蓝图中 。 IT之家注：L3 及以上意味着车辆可以在一定条件下脱离驾驶者的操作独立运行。
IT之家 6 月 3 日消息，美国总统唐纳德・特朗普于当地时间周二签署了一项行政令，推出人工智能企业自愿合作机制：AI 公司在前沿大模型正式发布前，可向美国联邦政府提交模型，以此“推动安全创新、强化关键基础设施网络安全防护”。 该行政令提出，美国人工智能产业能够蓬勃发展，部分原因在于“美方拒绝依靠繁重冗余的监管扼杀技术创新”，但同时新规也承认，新一代人工智能技术伴随各类安全隐患。据此，行政令要求多家联邦政府机构搭建配套细则，在 AI 模型面向公众上线前，评估模型具备的高阶网络攻防能力。 企业可自主选择是否在产品面世前向政府移交模型 ；如若配合提交，企业可享受特定保密保护。文件同时要求联邦政府完善人工智能相关网络防御体系，重点筑牢关键基础设施的安全屏障。 IT之家注意到，此前特朗普曾在最后一刻暂缓签署原定版本行政令，原因是他担忧旧版条款拖累美国对华科技竞争。据《纽约时报》消息，旧方案要求企业在模型发布前 14 至 90 天自愿递交模型；而本次落地的新规，将前置报备窗口期缩短至最多发布前 30 天。谷歌、微软与 xAI 已于上月达成约定，允许美国商务部下属人工智能标准与创新中心（CAISI）在模型上线前开展安全核验。 早在 2024 年拜登执政时期，OpenAI 与 Anthropic 就已签约，向该中心提交自研模型，是拜登推进 AI 安全管控举措的一环。但特朗普政府上任后，在白宫前人工智能事务主管戴维・萨克斯主导下，长期淡化 AI 安全风险、奉行宽松放任的监管思路。本次周二签署的行政令明确注明：本文件不构成强制审批、事前准入许可制度，不过也标志着特朗普政府开始对 AI 科技企业落地适度监管。 监管思路转向的一大诱因，是 Anthropic 今年 4 月限制性推出旗舰大模型 Mythos。该企业披露，这款模型已自主排查出数千项高危系统漏洞，覆盖市面主流操作系统与网页浏览器。 即便是一贯反对各州出台 AI 限制性法规的行业机构，也对这份新行政令给出正面评价。负责任创新联盟主席布拉德・卡森在声明中表示：“白宫切实正视了 Mythos 暴露出的安全问题”，并称新规体现特朗普政府开始严肃看待人工智能漏洞隐患。安全人工智能联盟首席执行官布伦丹・施泰因豪泽也称，协会“乐见白宫重视前沿大模型潜藏风险”；二人共同呼吁美国国会立法，把相关安全保护措施确立为法定强制要求。
我配了台电脑直接ChatGPT+豆包配的，平时写论文直接交给了gpt 好奇大家还能使用ChatGPT干什么 5 个帖子 - 3 位参与者 阅读完整话题
IT之家 5 月 29 日消息，在今日于深圳举行的第四届未来汽车先行者大会上，赛力斯汽车董事长张正萍就华为乾崑智驾与特斯拉 FSD 的对比发表了看法。 他表示，两款智驾系统孰优孰劣，最终应交由市场来客观评判。在谈及具体技术路线时，张正萍指出： “哪个智驾系统好用还是要交给市场来回答。全新一代问界 M9 搭载了 6 颗激光雷达，这方面不输给 FSD。另外，FSD 模拟的是人类视觉驾驶逻辑，而华为乾崑智驾能够达到‘不只是人眼可以看到’的状态。” 本届未来汽车先行者大会与 2026（第三十届）粤港澳大湾区国际汽车博览会同期在深圳举行，大会主题为“拾级”，聚焦汽车科技与产品创新、智能驾驶商业化应用等议题。吉利汽车副总裁李传海、江汽集团董事长项兴初、蔚来创始人李斌等车企高管也出席了此次大会。 在谈及具体硬件配置时，张正萍以全新一代问界 M9 为例进行了说明。该车型搭载了 6 颗激光雷达，全车共计 40 个智驾传感器，配合华为乾崑智驾 ADS 5 全栈智能驾驶系统。IT之家注意到，这套多传感器融合方案在硬件冗余方面形成了差异化竞争力，张正萍因此评价称“这方面不输给 FSD”。 从技术路线来看，特斯拉 FSD 自 V12 版本起采用纯视觉方案，依托 8 颗摄像头与端到端神经网络架构，以模拟人类视觉逻辑为核心。 本届大会上，张正萍还透露了问界品牌的最新运营数据。自 2021 年与华为合作打造品牌以来，问界仅用 46 个月便实现第 100 万辆新车交付，问界 M9 连续两年位居中国市场 50 万元以上车型销量冠军。截至目前，问界累计辅助驾驶里程超过 77 亿公里，累计用户数超过 53.7 万，今年五一期间问界 M9 的智驾使用占比超过 52%。 相关阅读： 《 小鹏副总裁：小鹏可能是唯一一个欢迎特斯拉 FSD 入华的车企 》 《 小鹏刘先明：特斯拉 FSD 入华是好事，能形成良性竞争，欢迎这种高水平对比 》
佬们，最近在做一个app，GPT的Image2生成的ui图片很好看，直接交给Codex来做做的非常丑，只有把图片ui中的素材全都生成为png，他才可以复原的80-90％，我把ui图和提示词丢给stitch，他生产还是丑，我让他1:1复刻，他直接就欧给我甩一张ui的截图给我，到处代码根本没法用，各位佬友们有什么好法子来实现ui吗claude或者GPT，考虑成本 19 个帖子 - 11 位参与者 阅读完整话题
sk-d298e06b4da575cb1acc012f48e51e16aae3fb64564e1744a1227ff2be958f53 请求地址： https://gw2.oops.asia 交给大家伙了！ 3 个帖子 - 3 位参与者 阅读完整话题
问题 有没有现成的工具能在把数据交给 AI/Agent 之前先做个简单脱敏？脱敏后回答会不会变差？ 几个开源项目 大概问了 copilot 和看了一下，但是因为不熟悉这个方向不确定对不对，以及哪个更好。 OpenPipe/pii-redaction https://github.com/OpenPipe/pii-redaction 主打在请求前或日志里做 PII 检测与替换（如邮箱、电话等常见敏感字段） PromptMask https://github.com/cxumol/promptmask 把提示词里的敏感字段先替换成占位符（ mask ），等模型返回后再按映射还原；思路是尽量保留上下文结构，同时降低泄露风险。 aifw https://github.com/funstory-ai/aifw 看起来更像是围绕 LLM 调用链的中间层/策略层，把拦截、过滤、审计这类能力插到入口。
最近非让搞个什么技术分享，但是又懒得弄，交给 gpt 了。 我感觉还行，不知道佬友们有没有这方面的需求 效果图 展开提示词 （点击了解更多详细信息） 4 个帖子 - 3 位参与者 阅读完整话题
问题 有没有现成的工具能在把数据交给 AI/Agent 之前先做个简单脱敏？脱敏后回答会不会变差？ 几个开源项目 大概问了 copilot 和看了一下，但是因为不熟悉这个方向不确定对不对，以及哪个更好。 OpenPipe/pii-redaction https://github.com/OpenPipe/pii-redaction 主打在请求前或日志里做 PII 检测与替换（如邮箱、电话等常见敏感字段） PromptMask https://github.com/cxumol/promptmask 把提示词里的敏感字段先替换成占位符（ mask ），等模型返回后再按映射还原；思路是尽量保留上下文结构，同时降低泄露风险。 aifw https://github.com/funstory-ai/aifw 看起来更像是围绕 LLM 调用链的中间层/策略层，把拦截、过滤、审计这类能力插到入口。
问题 有没有现成的工具能在把数据交给 AI/Agent 之前先做个简单脱敏？脱敏后回答会不会变差？ 几个开源项目 大概问了 copilot 和看了一下，但是因为不熟悉这个方向不确定对不对，以及哪个更好。 OpenPipe/pii-redaction https://github.com/OpenPipe/pii-redaction 主打在请求前或日志里做 PII 检测与替换（如邮箱、电话等常见敏感字段） PromptMask https://github.com/cxumol/promptmask 把提示词里的敏感字段先替换成占位符（ mask ），等模型返回后再按映射还原；思路是尽量保留上下文结构，同时降低泄露风险。 aifw https://github.com/funstory-ai/aifw 看起来更像是围绕 LLM 调用链的中间层/策略层，把拦截、过滤、审计这类能力插到入口。