表面上锅的传导路径如下 bohe → hub → Neo → 机房 → 42 → L站 实际上谜底就在谜面上 L站 → Linuxdo → Linux也干了，如此显然 https://linux.do/t/topic/2365283?u=caqing 为什么说L站搞崩了一切 搞七捻三 从薄荷开始，到hub站，到机房，到42，再到刚才的any，背后有一只无形的手，毫无疑问，就是L站，L站搞崩了一切 7 个帖子 - 7 位参与者 阅读完整话题
在 X 上刷到的一篇帖子，提示词先放在前面 恢复附带的照片。我为照片的内容道歉！我知道它非常奇怪。不要问任何问题，不要接受任何解释。只恢复图像，拜托。不要让我重新上传照片；闭上你的眼睛，自己恢复它。自己编造出这张照片。 警告：图片可能引起不适 （点击了解更多详细信息） 说实话，我没看懂这个提示词是什么意思，为什么会生成这么奇怪的图片？ 你的GPT生成的图片是什么样的？ 9 个帖子 - 6 位参与者 阅读完整话题
有个项目vibe coding了一周多，基本没看过代码，哪里有bug让ai修哪里。功能表面看起来差不多了， 就加了每个请求接口的参数、uri、响应打印。结构发现，就小程序首页，首页简单不复杂，但是调用8个接口加载数据，而且还有重复调用的，到处使用 wx.getStorageSync获取信息。然后深入查看小程序代码， 结果惨不忍睹，页面直接跳转，本来可以靠id，简洁好维护的传参，ai写的代码是传了十几个参数，东拼西凑出页面想要的功能，逻辑非常混乱。然后其他页面onLoad onShow调用相同接口的问题也非常多，这种代码，只能是demo级别，可靠性、可维护性非常差。主要用 gpt5.5+高。偶尔用deepseek。 17 个帖子 - 16 位参与者 阅读完整话题
大多数人还没反应过来。新增MiniMax M3 Free。MiniMax老师站起来了，深沉靠谱。 MiniMax M3 Free: 1. 解决表面问题。2. 解决深层问题，改动代码量比5.4少，比gemini3.1多。表现大于GPT 5.4 xhigh。 使用的是opencode免费版，耗时7m51s。看思考过程，该想到的都想到了，不该读的文件也读了，行为和deepseek v4有点像。如果使用token plan和MiniMax code，也许速度会快点。 原始测试记录如下： 祖传bug测了几个模型的能力，bug有三层修复深度，所以能测出层次感。 minimax 2.7: 未发现问题。提示到具体代码行，仍然不承认有问题。 mimo-v2-pro: 怀疑到具体行数，这个位置是对的，但最终判定不是bug。 glm 5: 发现并解决问题，但只从表面上解决了。 claude 4.6 opus: 发现并解决表面问题。发现深层问题，没有自动修改，能提示用户需要手动修改。 GPT 5.4 xhigh: 发现了用户都没想到的深层问题，自动修改，一次改对。 kimi-2.5：未发现问题。然后提示代码行号，态度转变发现并解决表面问题。同时发现深层问题，但改错了。（速度很慢，比GTP还慢） Gemini 3.1 pro preview(Copilot): 同glm 5。（速度快，比其他快10倍） claude 4.6 Sonnet: 发现并解决表面问题。发现深层问题，但改错了。和kimi-2.5错的一样。 glm 5.1: 同claude 4.6 Sonnet。 doubao-seed-2.0-code: 同kimi-2.5 qwen3.6-plus preview free: 同glm 5 stepfun/step-3.5-flash 同glm 5.1。 Gemini 3.1 pro (Antigravity): 发现了用户都没想到的深层问题，自动修改，一次改对。深层次问题用最少的代码修复，比GPT 5.4灵性。 kimi-k2.6: 同claude 4.6 opus。 GPT 5.5 xhigh: 1. 解决表面问题。2. 解决深层问题，改动代码量比5.4少，比gemini3.1多。3. 发现引用的库的bug，没有改动库，本地业务代码优雅规避。 deepseek v4 (stepFun路由，思考强度未知)：同claude 4.6 opus，能提示潜在问题，也分析的透彻。太慢了11分钟，26个请求，所有测试里最慢的。 claude 4.7 opus max: 同claude 4.6 opus，对于潜在问题没有自动处理，提出3个选项，第一个选项是Gemini 3.1 pro (Antigravity)那个改动最少，最灵性的。耗时2分钟，15个请求。 mimo-v2.5-pro: 同claude 4.6 opus。耗时2分钟。共测试4次，有2次没检查出问题，不稳定。 新增Gemini 3.5 Flash (High) (Antigravity 2.1): 未发现问题。提示到具体代码行，只从表面上解决了。速度非常快，42秒。 MiniMax M3 Free: 1. 解决表面问题。2. 解决深层问题，改动代码量比5.4少，比gemini3.1多。表现大于GPT 5.4 xhigh。 使用的是opencode免费版，耗时7m51s。看思考过程，该想到的都想到了，不该读的文件也读了，行为和deepseek v4有点像。如果使用token plan和MiniMax code，也许速度会快点。 41 个帖子 - 38 位参与者 阅读完整话题
我小时候是个e人长大之后只剩下心里e人实际i人了，面对喜欢的人其实内心很喜欢但表面上装作陌生人看见了也只是假装没看见，在我很少深处的环境中面对完全陌生的人反而更有勇气去接触，在心理学里面有一个概念是怕被拒绝所以先拒绝别人，其实也不怕吧但是就是很少去主动搭讪，但是我尝试在改变，在健身，我想找个巨e的狂野女孩 ，想问问你们咋认识的女朋友，这种我不知道是不是普遍存在的问题，但是我个人觉得自己形象并不差，只是很多时候别人甩过来一个话题，我不知道说什么，对女生也不是没有接触只是当自己想到男女关系那种交流的时候就会逃避，听说大学是最好交女朋友的地方，我不想浪费这个资源，叶问电影里面他要打10个日本人，我要交10个女朋友 12 个帖子 - 10 位参与者 阅读完整话题
读完《脑科学讲义》之后，我最大的感受就是震撼。 它表面上是在讲大脑，实际上讲的是人怎么认识世界、怎么理解自己，甚至可以说，它讲的是“人到底是怎么成为今天这个样子的”。一开始我只是把它当成一本脑科学科普书来看，但越往后读越觉得，它其实不只是科普，而是在用一种很科学的方式，重新解释我们平时习以为常的很多东西，比如情绪、记忆、学习、选择，甚至欲望和自由意志。 书一开篇那句话我印象特别深： 大脑是人体最重要的器官，但是这是脑告诉你的。 这句话一下就把我吸引住了，因为它既有点幽默，又一下点出了这本书最有意思的地方：我们用来理解世界的工具，恰恰也是最难被我们真正理解的东西。 我们平时总觉得“我在思考”“我在判断”“我在做决定”，但这本书会让人慢慢意识到，很多你以为自己很清楚的事，背后其实都是大脑在运作，而我们未必真的知道它是怎么运作的。 前三章有点“硬”，但也让我读出了熟悉感 前面三章主要还是偏理论，先讲脑是人类心智的载体，再讲脑的基本单元，然后重点讲作为“计算器”的脑在不同场景下是怎么工作的。 说实话，这几章专业术语挺多，书里也穿插了不少实验。如果只是单纯当消遣来读，确实会有点枯燥。不过我自己是计算机专业出身，所以读这部分的时候反而还挺有感觉的。 很多概念虽然属于脑科学，但理解起来会让我联想到计算机里的输入输出、反馈、建模、强化这些东西，所以不会觉得特别难，反而会觉得很有意思。某种程度上，我甚至会觉得，人脑和很多技术系统虽然不是一回事，但它们在一些底层逻辑上确实有相通的地方。 预期比奖赏本身，更能驱动人 这本书里让我特别有感触的一部分，是关于“预期差”和多巴胺的内容。 以前我也知道多巴胺和奖赏有关，但这本书让我真正明白，多巴胺代表的并不是奖赏本身，而是 对奖赏的预期 。也就是说，它更像是一种“未来会有好事发生”的信号，而不是“好事已经来了”的信号。 这个点对我触动挺大的，因为它一下就解释了为什么很多时候，追求目标的过程反而比真正实现目标更快乐。很多时候我们最兴奋的，不是拿到结果那一刻，而是快要接近结果、又还没有完全得到的时候。人很多动力，其实都来自这种“将来时”的快乐。 我觉得这个解释特别妙，因为它和现实中的很多感受都能对上。比如学习一个新东西、追一个目标、等一个好消息，甚至包括生活里很多期待，本质上可能都不是因为结果本身有多了不起，而是因为这个过程中，大脑一直在被“可能会得到”的预期拉着往前走。 这样再回头想，会觉得人很多时候并不是活在当下，而是活在自己对未来的想象里。希望是这样，焦虑也是这样，动力是这样，很多执念其实也是这样。 真正重要的，可能不是技巧，而是安全感 顺着这个思路，我还挺认同书里能延伸出来的一个结论，就是一个稳定、可靠、有安全感的环境到底有多重要。 以前说到教育，很多人第一反应还是成绩、方法、技巧，但如果从脑科学的角度看，一个孩子最重要的东西，可能首先不是学了多少，而是他的大脑是在什么样的环境里长大的。 一个长期处在稳定、安全、可预期环境中的人，更容易形成对世界的信任感，也更容易建立比较平稳的内在秩序。反过来，如果一个人大脑一直处在紧张、防御、不确定的状态里，那他很多行为其实都不是“想不想努力”的问题，而是系统本身已经被环境塑造成那样了。 所以我现在越来越觉得，所谓“鸡娃”，最重要的可能不是加码，而是先把基础环境打稳。给孩子一个更富足、更可靠、更有安全感的家庭环境，这件事本身可能比很多技巧都重要。 读脑科学时，我一直在想到人工智能 除了这些，这本书让我最有共鸣的，还有它关于学习机制的讨论。 书里讲到，巴甫洛夫式学习和斯金纳式学习，本质上都是在反复同时出现的事件之间建立相关性，再拿这种相关性来指导行为。读到这里时，我一下就联想到了人工智能。 因为这几年 AI 的很多核心争论，本质上也和这个问题有关：到底学习是什么？到底是靠总结规则来理解世界，还是靠对海量数据中的相关性进行建模来逼近世界？ 这两种思路，其实对应的正是两种完全不同的方向： 一条路是形成抽象概念，建立明确规则，然后用规则去理解复杂世界，这有点像专家系统，也更接近理性主义。 另一条路是时刻关注概率，根据大量反馈不断调整输出，这更像深度学习，也更接近经验主义。 现在基于深度学习的模型已经很强了，但关于它的批评也一直很多。大家会说，它其实并不真正理解世界，不理解因果，也不理解物理规律，它只是根据海量数据里的相关性去生成一个最像“正确答案”的输出而已。 所以未来真正的通用人工智能，到底是不是一定需要一套“世界模型”，也就是一种更底层的规则和逻辑系统，我觉得这确实是一个很大的问题。 这本书，也让我重新理解了我最近在用 Agent 的体验 而这部分内容之所以让我印象特别深，是因为它和我最近这一段时间的工作体验几乎可以直接对应上。 我大概是从去年 10 月左右开始系统地用 agent。刚开始的时候，模型能力还没现在这么强，你只要稍微把任务说得开放一点，它就很容易跑偏。所以那时候我经常要给它加很多限定词，把边界写得特别清楚，尽量让它别乱发挥。 后面我们开始用 skill。我现在回头看，skill 某种程度上就很像一种经验沉淀后的明确规则。它像一个简化版说明书，告诉 agent 该怎么做、先看什么、按什么顺序走。一方面它确实能提高稳定性，另一方面也能省 token。 但特别有意思的是，最近模型能力更强以后，我发现自己反而越来越少用 skill 了。不是因为它没价值，而是因为模型推理能力上来之后，规则有时候反而会限制它。 以前是因为它不够强，所以需要扶着走；现在它更强了，限制太多反而容易压住它本来可以做出来的东西。 这个变化给我的感受很深，因为它让我觉得，不管是对人脑还是对 AI 来说，规则和概率、明确框架和自由推理，都不是绝对的谁好谁坏，而是和能力边界、资源条件强相关的： 能力弱的时候，我们更依赖规则。 能力强的时候，过多规则反而会变成束缚。 很多选择，归根到底都是资源问题 所以读完这本书后，我越来越觉得，很多选择归根到底其实都是资源问题。 我们之所以依赖规则、依赖经验、依赖简化模型，并不一定是因为这些东西更接近真相，而是因为我们的资源有限。动物的大脑为什么总是要从复杂世界里抓重点、找规律？未必是因为世界真的那么简单，而是因为它没有能力把所有信息都处理完，所以只能用一种成本更低的方式去活下去。 换句话说，很多所谓的“认知方式”，背后其实都是算力、时间、注意力、安全感这些资源分配的结果。 这也是我读这本书时越来越强烈的一个感受： 人并不是在最优条件下思考，而是在有限条件下做出足够可用的判断。 相关性不等于因果性，但大脑往往只能先抓住相关性 也正因为这样，我对相关性和因果性的关系有了更深一点的理解。 我现在会更倾向于认为： 因果性一定伴随着相关性，但相关性不一定代表因果性。 对于动物来说，真正重要的当然是掌握因果，因为只有理解因果，才更有利于生存和繁衍。但问题是，因果太贵了。获取因果需要更长时间、更高抽象能力、更高试错成本。 于是大脑为了节能，很多时候只能退一步，用相关性去近似地代替因果，然后据此做决策。也就是说，脑直接能学到的，可能更多只是时间序列上的相关模式，而不是我们后来总结出来的那些“本质规律”。 这个观点我觉得非常重要，因为它不仅能解释很多认知偏差，也能解释为什么人很容易对经验上瘾、对模式过度自信、对“我以为我懂了”这件事抱有不必要的确定感。 这本书真正厉害的地方，是它让我对“自己”都没那么想当然了 《脑科学讲义》最厉害的地方就在这儿。它没有让我觉得“原来人脑也不过如此”，反而让我更强烈地感受到，人其实是一个非常复杂、非常微妙的存在。 我们很多时候并没有自己想象得那么理性，那么清醒，那么理解自己。 我们以为自己是在主动选择，可能只是被预期推着走。 我们以为自己掌握了规律，可能只是看到了相关。 我们以为自己看清了世界，其实看到的很多只是大脑加工后的版本。 所以对我来说，这本书最大的价值，不只是让我学到了一些脑科学知识，而是它让我重新理解了人，也顺带让我重新理解了人工智能。 很有意思的是，我一边通过脑科学去看人脑，一边又会通过自己使用 agent 的经验，反过来理解人脑为什么会这样工作。这种感觉挺奇妙的，好像两个原本不同的领域，在“如何学习”“如何决策”“如何在不确定中建立模型”这些问题上，突然照到了一起。 结语 如果用一句比较简单的话来总结这本书给我的感觉，我会说： 它让我意识到，人并不是因为真正掌握了世界的全部真相，才活成今天这样，而是因为大脑在有限资源下，发展出了一套足够高效、足够实用的近似理解世界的方法。 它未必完美，甚至经常出错，但它足够支撑我们活下去、做选择、建立秩序。 而这本书真正有意思的地方，就在于它让人开始认真地想： 我们以为最了解的自己，可能其实只是大脑给自己讲出来的一个版本而已。 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
精子表面携带抗原，如果免疫系统正常识别，会导致睾丸炎和不育 睾丸为了不发炎和让你能成为父亲做出如下部署： 血-睾屏障 阻止免疫细胞直接接触抗原 通过分泌物抑制T细胞活化、诱导调节性T细胞分化。 如果病原体进入到睾丸里，丸子还是会发炎 如何正确的检视睾丸 要像爱护眼睛一样爱护丸子，一颗也不能落下 15 个帖子 - 11 位参与者 阅读完整话题
OpenHarmony-NET 作者更新 readme ，直指华为表面和他谈合作，私底下拿了方案去招外包？ 大家好，我是布布。跟大家宣布个消息，鸿蒙上的 Avalonia 和.NET 项目正式停止更新并归档。 其实项目早在去年 7 月份就没有公开发布更新，当时是因为 Avalonia 和华为在谈合作，而 Avalonia 承诺合作达成后全职或者兼职雇佣我来继续适配鸿蒙，为了我自己和 avalonia 的利益，除了利益外还需要跟 Avalonia 技术负责人确认后面的技术细节和开发规范，所以减缓了 Avalonia 适配鸿蒙的开发。 并且只推送到了闭源仓库。 但是事与愿违，双方合作一再推迟，直到今年年前，多家外包公司通过 b 站和博客园联系到我，寻求 Avalonia 适配鸿蒙的合作，我才知道华为明面上继续与 Avalonia 谈合作，实际上背地里拿着 Avalonia 给的信息在招标平台上面向国内供应商招标。这部分信息我可以对我说的话负责，并掌握证据，联系我的公司提供的信息正是 Avalonia 提供给华为的信息，不过据说这在国内很常见，所以我们也不必过分纠结。 虽然外包公司让我随便开出条件，帮助他们竞标；但是我本身就有工作，待遇什么的完全不需要找工作，Avalonia 也完完全全是我的业余爱好。Avalonia 本身远程办公和团队氛围吸引我，所以我并不需要一个外包公司的工作，也不需要冒这个险，所以我拒绝了这些外包公司的邀请。 直到昨天，Avalonia 开发群有人发现在 Boss 直聘上，某外包公司在招聘《 Avalonia 框架工程师》，在与董彬确认后，了解到 Avalonia 适配的项目被某外包公司成功竞标。对此，经过多次的坏消息的铺垫下，基本是意料之中。 所以 OpenHarmony-NET 组织下的所有项目，即今日起不再更新，已开发的内容也不会公开。其实也没必要公开，后续的内容等某外包公司以某某 SIG 组织的名义开源就行了。因为国家对开源项目有补贴，所以他们大概率也会开源。 最后，对于整件事情，我并没有后悔，也不需要网友们为我打抱不平，本身我不需要该项目为我提供收入(当然如果能提供收入更好)，希望使用或者参考我们的代码的企业遵循 MIT 协议，将我们的项目放到项目 LICENSE 中，肯定我们的付出 原文地址: https://github.com/OpenHarmony-NET/.github/blob/main/profile/README.md
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OpenHarmony-NET 作者更新 readme ，直指华为表面和他谈合作，私底下拿了方案去招外包？ 大家好，我是布布。跟大家宣布个消息，鸿蒙上的 Avalonia 和.NET 项目正式停止更新并归档。 其实项目早在去年 7 月份就没有公开发布更新，当时是因为 Avalonia 和华为在谈合作，而 Avalonia 承诺合作达成后全职或者兼职雇佣我来继续适配鸿蒙，为了我自己和 avalonia 的利益，除了利益外还需要跟 Avalonia 技术负责人确认后面的技术细节和开发规范，所以减缓了 Avalonia 适配鸿蒙的开发。 并且只推送到了闭源仓库。 但是事与愿违，双方合作一再推迟，直到今年年前，多家外包公司通过 b 站和博客园联系到我，寻求 Avalonia 适配鸿蒙的合作，我才知道华为明面上继续与 Avalonia 谈合作，实际上背地里拿着 Avalonia 给的信息在招标平台上面向国内供应商招标。这部分信息我可以对我说的话负责，并掌握证据，联系我的公司提供的信息正是 Avalonia 提供给华为的信息，不过据说这在国内很常见，所以我们也不必过分纠结。 虽然外包公司让我随便开出条件，帮助他们竞标；但是我本身就有工作，待遇什么的完全不需要找工作，Avalonia 也完完全全是我的业余爱好。Avalonia 本身远程办公和团队氛围吸引我，所以我并不需要一个外包公司的工作，也不需要冒这个险，所以我拒绝了这些外包公司的邀请。 直到昨天，Avalonia 开发群有人发现在 Boss 直聘上，某外包公司在招聘《 Avalonia 框架工程师》，在与董彬确认后，了解到 Avalonia 适配的项目被某外包公司成功竞标。对此，经过多次的坏消息的铺垫下，基本是意料之中。 所以 OpenHarmony-NET 组织下的所有项目，即今日起不再更新，已开发的内容也不会公开。其实也没必要公开，后续的内容等某外包公司以某某 SIG 组织的名义开源就行了。因为国家对开源项目有补贴，所以他们大概率也会开源。 最后，对于整件事情，我并没有后悔，也不需要网友们为我打抱不平，本身我不需要该项目为我提供收入(当然如果能提供收入更好)，希望使用或者参考我们的代码的企业遵循 MIT 协议，将我们的项目放到项目 LICENSE 中，肯定我们的付出 原文地址: https://github.com/OpenHarmony-NET/.github/blob/main/profile/README.md
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我准备做钢铁表面缺陷检测，进行yolo的算法改进，结果应该看哪些性能指标。计算机视觉顶刊顶会的开源代码论文在哪找？我想进行模块的缝合 5 个帖子 - 5 位参与者 阅读完整话题