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LinuxDo 最新话题 · 2026-05-29 16:05:07+08:00 · tech

在公司内部我是比较前沿使用ai的,其他人都处在使用免费的ai ,豆包,deep seek,qwen这一些东西。 我本人在过去半年整体来说就是vibecoding, 基本上就是一小时开发,划水七天。前一阵vibecoding了一个工具后,领导问我使用的工具然后让我给大家培训一下。结果噩梦开始了 自从培训过后,可能是领导对于vibecoding的提效感触很大 就开始对我的任务时间进行缩短,在他的认知这个工作已经不是一周的工作量了,而是一天的。就会有更多的任务压上来。 但是分享的初衷是提效减少非必要劳动,而不是三倍速牛马啊。 无语了 11 个帖子 - 11 位参与者 阅读完整话题

LinuxDo 最新话题 · 2026-05-09 02:08:27+08:00 · tech

人生应该是一直处在不同的阶段。在现阶段,只能等待,把事情做好,跃迁到下一个阶段是瞬间的。等到了下一个阶段,然后又需要继续等待,而且会发现上一个阶段的那些波动,只是一些毛刺,根本不会在意那些。所以,现在遇到的困难、考验都是暂时的,而且从以后的视角看来它们很渺小,不值一提,不要被它吓倒了。just keep going!相信美好的事总会来的,而且它正在越来越近。 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题

linux.do · 2026-04-19 15:01:02+08:00 · tech

撇开热爱,就收益而言(不论短期营收还是长期利益/构筑护城河等),对于比如阿里、幻方等公司,自家模型开源的好处在哪里? 我知道其他比较出名的开源代码如linux、 RISC-V等,开发者或者商业公司使用这些开源代码天生就会导致自己的产品进入相应的生态链条,包括几年前的OpenHarmony,感觉都是为了以后的生态对吧? 但是AI大模型开源给公司带来的收益在哪儿?目前模型迭代速度很快,不同公司的模型训练过程并不一样,最终放开给用户使用的是api、token,用户随时会根据模型表现转向其他公司,那什么构成了一个ai大模型的生态呢? 我不是相关从业人员,在我的理解里,目前大模型的使用链条就是“输入-大模型(黑盒)-输出”,这个链条相当短,输入取决于用户需求,而用户关心的只有输出质量,中间的黑盒随时可被替代,并且一定能被轻易替代,因为大模型公司巴不得有人用它的token、开它的会员。 不同于系统(比如linux、windows、mac等),用户的需求只能在特定系统上的特定软件实现,且实现的难易程度(比如软件的操控性、性能表现甚至UI)也是用户关注的重点,因此这类代码开源是可以建立一个“封闭”生态的,但是大模型开源可以建立什么生态呢? 显然阿里、幻方等公司内有大量专业人员,经过无数次讨论才确定了其开源策略,因此开源是一定能够给公司带来丰厚的长期回报的。这个帖子不是在质疑开源这一举措,纯粹是因为我不清楚大模型开源带来的长期回报具体会体现在哪些方面,因此有这么一个(shui)贴。 11 个帖子 - 6 位参与者 阅读完整话题