我才接触3天，我已经离不开它了，快来骚扰我，现在头像没有数字我都焦虑的不行。我觉得你们忘记我了、抛弃我了、孤立我了 4 个帖子 - 3 位参与者 阅读完整话题
一项最新的路透社/益普索民意调查显示，随着人工智能（AI）在各行业快速扩张，美国社会对就业前景的忧虑显著加剧，约半数美国人担心自己或家中成员可能因AI而失去工作。 该项为期六天的全国性调查于本周一结束，结果显示有53%的受访者表示存在这一担忧，这种忧虑在不同年龄、性别和受教育程度人群中分布相对均衡。约37%的受访者称自己完全不担心这一问题，另有约10%表示不确定或选择不回答。 这次民调是在多家大型企业宣布与AI相关的裁员之后进行的，其中包括软件公司Intuit。该公司上月告知员工，将裁减其全球员工总数的17%，以精简运营并更加聚焦包括AI在内的重点业务方向。与此同时，AI在公众场合的争议也不断发酵。上个月，前Google首席执行官埃里克·施密特在亚利桑那大学毕业典礼上谈及AI影响时，现场学生以嘘声表达不满。随着AI可能被用于政治宣传、娱乐乃至战争等领域，部分民选官员甚至教宗利奥十四世都相继发出警示。 尽管科技公司频频宣布裁员，但AI对整体美国就业市场的真实冲击仍有待观察。近期美国经济仍在持续增加就业岗位，整体就业数据表现强劲。不过，在社会情绪层面，焦虑已明显显现。民调发现，对AI持怀疑态度的民主党选民比例高于共和党选民。民主党更容易吸引受过大学教育群体，而共和党自总统唐纳德·特朗普崛起以来则在工人阶层中支持率上升。本次调查中，61%的民主党支持者表示担心AI会威胁到家庭成员的工作，而在共和党支持者中这一比例为47%。 此次路透社/益普索民调面向全美4，531名成年受访者，调查时间为6月3日至8日，整体样本误差幅度为正负2个百分点，细分群体误差约为正负3个百分点。受访者中不乏已经感受到冲击的人士。来自新泽西州利特尔费里的62岁自由撰稿人詹妮弗·沙勒胡布表示，她近期失去了撰写信函、为特定政策进行倡导的工作，而她怀疑这在一定程度上与AI的兴起有关。她认为，AI之所以快速取代人类，是因为“人们越来越不在乎工作成果的质量”。 人工智能在美国社会大规模进入公众视野是在2022年。那一年，AI企业OpenAI推出面向普通消费者的产品ChatGPT，这一工具可以以类似人类的方式回答用户提问，并提供一种不同于传统搜索引擎的新型信息检索方式，被视为对Google母公司Alphabet既有业务的直接威胁。另一家AI公司Anthropic也迅速在企业客户中站稳脚跟，其中包括销售用于计算机代码编写辅助的工具Claude Code。OpenAI和Anthropic均因计划向公众发行股票而在华尔街引发巨大关注。 民调还显示，受教育程度越高的人群，使用AI的频率也越高。整体来看，40%的受访者表示自己经常使用AI，而在大学毕业生当中，这一比例达到50%，明显高于没有大学学历人群中的34%。调查同样基于6月3日至8日期间对4，531名成年人的在线问卷，相关数据的统计误差约为正负2个百分点。 在更广泛的层面上，73%的美国人表示担心社会对AI的使用正在不断增加。这一比例较2023年路透社/益普索民调中的68%略有上升，表明过去一年中公众忧虑有所加深。部分受访者将担忧集中在AI可能带来的伦理与心理风险上。美国华盛顿州的一位临床心理学家劳伦·黑斯表示，她注意到有一些来访者在两次心理治疗之间，会求助于AI来缓解焦虑情绪。她指出，自己并不认为AI能够具备人与人之间交流所需要的“细腻理解和情感把握”。 这项调查结果显示，在AI迅速渗透政治、经济和日常生活的当下，美国社会对于技术进步与就业安全、心理健康之间的平衡问题愈发敏感。虽然宏观就业数据暂时尚未全面反映大规模冲击，但围绕AI的未来走向、监管力度以及对普通家庭生计的潜在影响，美国社会的讨论与分歧正在不断加剧。 查看评论
22年本科毕业，大数据方向，毕业后到一家小公司做运营，但只工作了1年。23年底离职，到现在 gap了快3年了。 24年尝试自己搞跨境电商创业，没做成，之后开始断断续续找工作，但都是在浑浑噩噩过，三天打鱼两天晒网。 25年跟前创业伙伴打官司（自己跑法院起诉），其实是仗着这个借口又拖拖拉拉了一年 然后就到了现在。眼看今年已经过去一半，自己没啥技能，年龄也大了，心里清楚该行动了，但又不知道该往哪个方向走，整个人处于一种很迷茫很混沌的状态。 没有工作的日子其实远没有外人看起来那么轻松。虽然家里人也没咋催过我，但我每天过得十分焦虑，有时候饭也吃不下，经常半夜醒了就再也睡不着，翻来覆去地想这些事。 发这个帖子是想问问站里的佬友们——你们有没有经历过类似的经历？后来是怎么走出来的？想听听你们的建议！！！ 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
平台放开注册后，各类帖子明显增多，其中不少是借着帖子引流公众号的内容，尤其售卖课程的账号，大家务必提高警惕。 这类账号惯用贩卖焦虑的套路：关注后你会渐渐变得心绪烦躁、内心焦虑，这正是对方的第一步目的。待情绪被带动后，他们就会顺势推销课程，从初级课、进阶课再到高级课，层层设置套餐，一环套一环诱导持续消费。 如果发现关注后心态变差、焦虑加剧，建议立刻取关远离，理性辨别，别被情绪裹挟盲目下单。真的赚钱的项目都是闷声发大财的，换个位置思考一下就行了。 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
小新 Air14 Plus 2022 酷睿版（i5-1240P）内存为全程板载焊接 LPDDR5 4800MHz，出厂就是 8G×2 双通道 16GB，没法换内存。 现阶段使用CPU根本没有拉满，反而内存经常15G，硬盘空间也只剩20G。想换一部新的笔记本电脑，有什么配置建议吗？日常多开浏览器，使用 AI 应用之类。 打算买48G+1T的容量配置，能不能用5年？ 10 个帖子 - 10 位参与者 阅读完整话题
一下子从信任级别3的云上跌落了，有点焦虑，那个帖子真难刷，如果上班不摸鱼的话 18 个帖子 - 17 位参与者 阅读完整话题
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最近 AI 的讨论浓度明显在 V 站上升了，今早看到了两个质疑 AI 能做啥的帖子，有感而发 首先做一个限定，以下的工作都是基于 Claude Code Opus 4.8 MAX FAST/CodeX GPT 5.5 FAST 进行的 最近 AI 干的活儿： 给 Linux Kernel 提了两个 patch ，重构了我们以前看护的模块里面的非常长久的历史问题，性能实测提升非常明显。整个开发、测试脚手架更新、测试执行、报告撰写都是 Agent 做的，现在正在 RFC 抽取了几个网红交易框架的设计，然后叠加了自己的思路，Vibe 了一个低频交易选股系统。现在家属负责每天执行，实盘胜率 60%，我看了一眼日志，最近一个月捕捉了两个 20%+、若干 10% 从零基于公开的 datasheet 开发了一个 soc 的仿真器，支持 ring 上对齐级别的模块仿真和接口级的系统仿真。下一步准备按 qemu 组件的模型重构，接入 qemu 。 现在日常感觉丧失了写代码的兴趣，但是 vibe 的热情不断燃烧。每天各种奇思妙想都想丢给 cc 或者 codex 实现，然后有啥吃操作的就写给 hermes 可以看到 AI 几乎在我的工作中，影响横跨了软硬芯。客观来说，我认为现阶段的 AI 已经具备了极强的工程实现能力，工程规模也已经不再是 AI 和人类开发的能力边界了。 但是伴随深度的实际工程应用，我觉得对于我们这代人的破局点反而是清晰度的： AI 不产生创意，只是能更快速的实现创意。有可能 2010-2015 互联网繁荣可能重现，寡头们更难通过技术霸权形成垄断，idea 的价值会重新回归到主生态位 行业的后来者如果不躬身亲为几个大型项目，有可能会撞上一个隐形天花板，设计能力的重要性会被放大，老登们的古法经验会成为一个护城河 软硬件边界会被 AI 彻底打破，所有人都可以尝试去成为行业的先行者，硬件创新说不定会迎来一次“互联网时刻” 希望 AI 能迅速完成科技平权，带来一个新的增长时代
最近 AI 的讨论浓度明显在 V 站上升了，今早看到了两个质疑 AI 能做啥的帖子，有感而发 首先做一个限定，以下的工作都是基于 Claude Code Opus 4.8 MAX FAST/CodeX GPT 5.5 FAST 进行的 最近 AI 干的活儿： 给 Linux Kernel 提了两个 patch ，重构了我们以前看护的模块里面的非常长久的历史问题，性能实测提升非常明显。整个开发、测试脚手架更新、测试执行、报告撰写都是 Agent 做的，现在正在 RFC 抽取了几个网红交易框架的设计，然后叠加了自己的思路，Vibe 了一个低频交易选股系统。现在家属负责每天执行，实盘胜率 60%，我看了一眼日志，最近一个月捕捉了两个 20%+、若干 10% 从零基于公开的 datasheet 开发了一个 soc 的仿真器，支持 ring 上对齐级别的模块仿真和接口级的系统仿真。下一步准备按 qemu 组件的模型重构，接入 qemu 。 现在日常感觉丧失了写代码的兴趣，但是 vibe 的热情不断燃烧。每天各种奇思妙想都想丢给 cc 或者 codex 实现，然后有啥吃操作的就写给 hermes 可以看到 AI 几乎在我的工作中，影响横跨了软硬芯。客观来说，我认为现阶段的 AI 已经具备了极强的工程实现能力，工程规模也已经不再是 AI 和人类开发的能力边界了。 但是伴随深度的实际工程应用，我觉得对于我们这代人的破局点反而是清晰度的： AI 不产生创意，只是能更快速的实现创意。有可能 2010-2015 互联网繁荣可能重现，寡头们更难通过技术霸权形成垄断，idea 的价值会重新回归到主生态位 行业的后来者如果不躬身亲为几个大型项目，有可能会撞上一个隐形天花板，设计能力的重要性会被放大，老登们的古法经验会成为一个护城河 软硬件边界会被 AI 彻底打破，所有人都可以尝试去成为行业的先行者，硬件创新说不定会迎来一次“互联网时刻” 希望 AI 能迅速完成科技平权，带来一个新的增长时代
大概10多分钟烧了 1亿多token 方法：在cli中 加上一句 多agent并行，不低于50个 就这么简单，接着看你的token疯狂的燃烧。 3 个帖子 - 3 位参与者 阅读完整话题
最近 AI 的讨论浓度明显在 V 站上升了，今早看到了两个质疑 AI 能做啥的帖子，有感而发 首先做一个限定，以下的工作都是基于 Claude Code Opus 4.8 MAX FAST/CodeX GPT 5.5 FAST 进行的 最近 AI 干的活儿： 给 Linux Kernel 提了两个 patch ，重构了我们以前看护的模块里面的非常长久的历史问题，性能实测提升非常明显。整个开发、测试脚手架更新、测试执行、报告撰写都是 Agent 做的，现在正在 RFC 抽取了几个网红交易框架的设计，然后叠加了自己的思路，Vibe 了一个低频交易选股系统。现在家属负责每天执行，实盘胜率 60%，我看了一眼日志，最近一个月捕捉了两个 20%+、若干 10% 从零基于公开的 datasheet 开发了一个 soc 的仿真器，支持 ring 上对齐级别的模块仿真和接口级的系统仿真。下一步准备按 qemu 组件的模型重构，接入 qemu 。 现在日常感觉丧失了写代码的兴趣，但是 vibe 的热情不断燃烧。每天各种奇思妙想都想丢给 cc 或者 codex 实现，然后有啥吃操作的就写给 hermes 可以看到 AI 几乎在我的工作中，影响横跨了软硬芯。客观来说，我认为现阶段的 AI 已经具备了极强的工程实现能力，工程规模也已经不再是 AI 和人类开发的能力边界了。 但是伴随深度的实际工程应用，我觉得对于我们这代人的破局点反而是清晰度的： AI 不产生创意，只是能更快速的实现创意。有可能 2010-2015 互联网繁荣可能重现，寡头们更难通过技术霸权形成垄断，idea 的价值会重新回归到主生态位 行业的后来者如果不躬身亲为几个大型项目，有可能会撞上一个隐形天花板，设计能力的重要性会被放大，老登们的古法经验会成为一个护城河 软硬件边界会被 AI 彻底打破，所有人都可以尝试去成为行业的先行者，硬件创新说不定会迎来一次“互联网时刻” 希望 AI 能迅速完成科技平权，带来一个新的增长时代
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写一篇长文吧，用自己的所见所得，解释一下为什么AI到来后，我们的工作不减反增。 此处使用程序员举例，这个群体在站更具有代表性，更能引起共鸣。 我不知道该如何解读这个魔幻的时代。 AI时代前，提出核心创意、策略和方向的人相对较少。规划策划是一个金字塔尖的活动，只有少数人负责规划，他们的点子很好，但由于群体很少，所以显得不那么抽象。 区别于规划层，将想法落地的过程需要耗费大量的人力，更多的人都挤在执行层。 写代码、画草图、数据处理、重复性的文字复制粘贴，你能根据自己的需求写出来处理脚本就是硬核人才了。 为了一个产品需求，各方需要探讨验证，唇枪舌剑无数时间，双方互相妥协退让才能有一个不错的合作方案。 这个时期执行是瓶颈，一个想法往往需要一个庞大的团队去实现。相对来说，团队对于各种抽象想法也能尽力落地，人多必定有方法，况且你再抽象也不会天马行空拿出N个方案（N大于10），不管可靠不可靠先做了再说。 而AI时代后，这一切发生了变化，传统的分工玩不转了。 AI大幅度降低了技术门槛和思考的辅助成本，产生想法或者试图用新创意解决问题的人迎来了爆发式增长，AI工具从遥不可及变得触手可得。每个人都可以通过简单的提示词去探索、组合出无数的新点子。 我想创新解决某个问题，我想实现某个前人没有实现的解决方案。 原本需要大量人工去搬砖、写业务代码、做初级设计的执行工作，现在很大一部分被AI自动化替代。留下的执行人群变少，大家都进到了规划阶层。 那些留下来的执行层，他们也开始使用AI进行功能产出落地，做高级审查、精细化调整和最终的把关。 规划层想法能落到实处，开发的工作借助AI也会轻松。 这是好事吗？我看未必！ 由于AI时代涌入了成千上万的非科班人才（特指那些半瓶水晃荡，无脑封AI为神），他们没有任何架构思维的想法只会无脑交给AI，伴随着执行层面的人变少，这些没有任何考量的想法更难落地。 在以前，一个不切实际的想法在进入开发之前，光是评估成本就会被技术负责人和执行层代表直接干掉。 举例，下面的这个场景，你会怎么做？ 10人小公司，用户量不到100，实现亿级并发不出错。 100人不到的用户量，实现超高并发。 你看执行层会不会直接让你允许起飞。这种完全无厘头的要求谁能给你落地，况且落地了对他们有什么好处。 邀功的是你，解决高并发难题的是我啊！ 话虽如此，但现实就是这么抽象 一群非技术的甲方可以用AI快速生成一个看起来很完美的需求说明，拿这些所谓的 完美架构 用来做招标需求和投标标准。 更可笑的是，很多领导这些看似 “懂” 技术的，面对甲方的要求，管你能不能落地我们先投标再说，车到山前必有路。 假设中标了你说做不了？那得压力你啊， 你要为公司利益着想，这可是XXXX万的项目啊。 好的，如果真做不了，那么甲方爸爸------ 解决不了是吧，那么你出局，我找别的。 我们的要求你都落地不了，你投标干啥？ what can i say ？？？ 这些非科班的人用AI做规划，往往是 “既要、又要、还要、我全都要！！！” 。 AI会顺着用户的指示给出各种天马行空的方案，这种低成本高产出，让他们误以为自己已经完成了完美的需求。 你看我提出来的需求多么宏大，多么好，做好了公司一夜上市！肯定能让我飞黄腾达， 执行层看到的呢？ 抽象，完全没有考虑任何的落地可能性。直接甩AI对话发过来让你落地。 现在AI负责了宏观的吹水，把所有真正恶心、复杂的工程细节全都留给了所剩无几的执行层。 甲方用AI产出毫无逻辑、前后矛盾、看似高大上实则无法落地投标要求，领导们不管三七二十一AI评判能不能搞然后压力执行层。 执行层两头受气。 豆包豆包，帮我复刻一个淘宝拼多多。利用大模型和大数据，自动识别平台上的异常交易数据并自动修复，同时还要兼顾用户体验和隐私。保证有远超所有电商平台的用户量。 我就问你，你当执行层，你会不会高血压。 自然语言大模型的本质是推理，他需要靠逻辑推理判断你想要的东西是什么，权重决策树走到最高的一层分支才会停止。 而计算机和现实世界运行在精确上，他不搞自然语言，1就是1，0就是0，逻辑电路不存在中间态，对就是对的，断就是断的。 但是可悲的还在后面，执行层遇到的哭还没完。 执行层无法用现实逻辑去跟一个AI入脑的规划层去沟通。自以为AI无所不能的老登们用AI无限制膨胀自己的想法，导致垃圾需求、抽象需求成指数级增长。 做出来了我们就是遥遥领先！遥遥领先！ 而真正懂得如何把这些想法落地的执行层，无人在意，动不动就要担心明天会不会领取裁员大礼包。 你不会用AI吗，AI都给出解决方案了你不会改改吗？ 有啥好讨论的，现在AI这么强，你不会用是不是你能力不行？ 读完只想笑好不好，完全无法辩论，完全无法解决。 今天做个支付宝，明天要搞一个快手。认为AI无所不能开启大裁员时代。 会做PPT的远比执行的要好的多，更可笑的事他们连PPT规划都是AI做的。 因为他们不用思考如何落地，只负责甩锅，你落地不了想领取大礼包了？ 公司经济不好无法提供AI，你不会自己找免费AI吗，国产AI一堆免费的，悄悄我跟豆包聊的多好，看看我给你发的豆包聊天记录，豆包这么好用，你为啥要买国外的？ 还是让豆包收了他吧。 3 个帖子 - 2 位参与者 阅读完整话题
RT ，比较好奇这个问题，简单分析下： 可能跟男女表达方式差异有关？ “嫁”这个词被解构成广义的“年龄焦虑”？ 男生被社会赋予“结婚使命”？
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