vibe coding确实让程序员变得浮躁了，没有耐心看代码（也看不过来）更没耐心手敲代码了，但好在从古法编程时代过来，好歹能看懂代码以及知道其是如何运行的，心里有点底。 那么计算机专业的学生呢，毕竟vibe coding能让人实实在在看到“成果”，谁还会去结合新学的知识去手敲-运行-找语法错误？不过也或许这种旧时代的学习方式根本不需要了。 7 个帖子 - 7 位参与者 阅读完整话题
不知道什么时候开始对长文段的内容阅读就容易跳读、没耐心看，看一会就看到后面但是什么也没记住，感觉没经过脑子里，佬友们我这是不是阅读障碍了，有没有办法改善 22 个帖子 - 16 位参与者 阅读完整话题
已经陆续开始恢复，大家耐心等待邮件通知吧，不过这个博主说有的人可能会被恢复了免费计划，付费号变成free号了 12 个帖子 - 6 位参与者 阅读完整话题
凡是再一再二不再三。“三年了，你知道这三年我是怎么过来的？“
据知情人士透露，Meta Platforms已多次推迟向开发者发布其最新人工智能（AI）模型的计划，截至周二，该公司仍未确定发布日期。距离该公司AI负责人告诉开发者“很快”就会发布该模型已过去近两个月，此事一再延期，不禁引发外界质疑，Meta斥巨资打造自有前沿AI模型，究竟能否迅速实现商业变现。 该公司一直在开发应用程序编程接口，也就是API，这种软件工具能够让不同的程序相互通信。借助Meta的API，为电脑或手机编写的应用程序将能够基于Meta的AI技术运行。 Meta一位发言人周三表示，该公司正在与合作伙伴测试该API，并计划于本月发布。该发言人说：“我们知道大家需要这款API，我们很高兴能将其交到他们手中。” 对于保留为专有技术且不提供公开下载的所谓“闭源”AI模型，开发者获取它们的唯一途径就是通过API。企业通常会在发布新模型的同时或在发布后的几周内推出相应的API，以最大程度地维持其在开发者圈子中的关注度。 OpenAI和Anthropic一定程度上通过出售其API的访问权限来赚取收入，客户利用这些API将其AI嵌入到定制项目和工具中，从而免去从头开始构建自有模型的麻烦。 一些知情人士表示，Meta最初计划在4月份推出其最新AI模型Muse Spark时发布该API。在该模型发布两天后，Meta首席AI官汪滔（Alexandr Wang）在X上发帖称，该API很快就会推出。 “Muse Spark API很快就会到来！开发者们迫切希望在自己的智能体套件中尝试Muse Spark，这种热情令我们感到兴奋，”他写道。“敬请期待！” 然而，该API到目前始终没有问世。知情人士透露，发布时间最初从4月推迟到5月，是因为测试中发现了漏洞，并且需要构建更多基础设施。其中一位知情人士说，随后发布时间又被推迟到了6月。 Meta计划今年投入最高1，450亿美元的资本支出，主要用于推进其AI基础设施建设。该公司有著宏伟愿景，计划为35亿日活跃用户打造个人和商业智能体，并正在构建AI模型以实现这些目标。 今年4月，华尔街对Meta今年超出此前预期的烧钱计划并不买账，导致其股价在盘后交易中大跌逾5%。 Meta已开始对外透露其收回部分成本的策略。上周，该公司宣布了针对Instagram、WhatsApp和Facebook的新订阅服务，并表示将开始测试其AI聊天机器人Meta AI的订阅服务。 Meta首席执行官马克．扎克伯格（Mark Zuckerberg）在与股东的另一次电话会议上表示，创建云计算业务“绝对在考虑之列”，以此作为将其构建的任何过剩算力进行商业变现的手段。 扎克伯格还表示，每周都有公司找到Meta，要求建立API服务。但他没有提供有关Meta何时可能推出Muse Spark API的最新消息。 此前有报道称，Meta去年推迟了其一款AI模型的发布，因工程师难以大幅提升其性能。这款名为Behemoth的模型最终未能发布。 转头，Meta展开了大规模招聘，并对AI团队进行了全面重组，任命汪滔为新成立的Meta超级智能实验室（Meta Superintelligence Labs）负责人。该实验室旗下一个名为TBD Lab的秘密部门开发了后来成为Muse Spark的模型。 在汪滔到来之前，Meta发布的AI模型曾全部为开源模型，意味著开发者可以免费下载和使用。Muse Spark为Meta的AI聊天机器人及其内部的AI功能提供支持，是该公司首款在发布时不共享其底层蓝图和软件文件的模型。 根据Meta自己的内部基准评估，该模型具有与OpenAI和Anthropic一较高下的实力，且在大多数测试中的得分远高于xAI的Grok。然而，除了少数几家第三方评估公司获准在该模型发布前在Meta上运行测试并提供评分外，开发者基本上无法自行访问该模型。 查看评论
佬们vibe出来的项目，一般是怎么上线的，有耐心走完流程吗？我感觉各种流程好麻烦而且周期长，经常是做完项目之后感觉上线流程太麻烦，就放在那不管了 2 个帖子 - 2 位参与者 阅读完整话题
现在短视频时代，每个人的耐心都极度的有限，这导致了想要清晰地表达一个观点变成了有难度的事情。如果太详细就是“太长不看”，如果太简略就是“说的是什么”。 目前普遍有效的提升表达效率的方式，似乎就只有： 写简单句子，尽量是简单是主谓宾格式。 多换行，尽量使用 1 ，2 ，3 的序号引导。 大段文字中间插入一些图案或者 emoji👈。 除此之外，大家还有什么好的表达技巧吗？
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现在vibecoding越来越盛行,之前还说基本上ai基本上写90%的代码,程序员写那10%.但是现在深度使用vibecoding以后,你有没有去写那10%?你又有没有过一遍那90%的代码呢? 现在vibecoding感觉很是黑盒了.时间长了也不知道会怎么样… 最近也是读了一些不错的文章,感觉大厂也是想通过优化vibecoding体系来逐步去让ai去完成100%的代码构建–> vibecoding收集贴(文章and实战经验分享) - 开发调优 - LINUX DO 按照这个趋势来看,我们的未来又会在哪里? 29 个帖子 - 20 位参与者 阅读完整话题
佬们可以玩玩 谜底就在谜面上 还需要一点点耐心 28965958.png.tle.zip (2.4 MB) 剧透 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
如题，感觉 ai 用的越多，好像越没有耐心沉下气阅读代码了
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