6月10日，胖东来创始人于东来在企业内部分享会上公开反思经营管理问题。 他表示：“我们公司30年以来，基本上都是使用超越员工期望的薪酬，这样好的一点是能激发大家的热情，不好的一点，产生溺爱。大家其实不值这么多钱，但是给你了这么多钱，让你产生了一个认知上的偏差，偏差就导致自己认为自己就值这么多钱。好的一面是我在公司里面，因为我值这么多钱，我感觉我很骄傲很幸福。不好的一面，就是一旦走出胖东来就完蛋。这可能就是政策上的过度溺爱。” 于东来对胖东来薪酬制度也表达了看法，他表示：“公司里面我期望的结果是，我们薪资层面，无论是人力资源、财务部门或者营运部门，结合起来，我们给公司制定我们相应的比较科学的薪酬制度。” finance.sina.com.cn – 11 Jun 26 于东来公开反思，称将调整员工薪酬：员工其实不值这么多钱，高薪让员工产生“认知上的偏差”，一旦走出胖东来就完蛋 于东来公开反思，称将调整员工薪酬：员工其实不值这么多钱，高薪让员工产生“认知上的偏差”，一旦走出胖东来就完蛋 11 个帖子 - 11 位参与者 阅读完整话题
接私活遇到超出认知的东西了，有佬友了解这块吗。 事情起因是，从淘宝寻找副业，通过二维码找到联系人，联系人拉面试群（实际没有面试，仅问会什么）。群成员都是实名企微号，显示可见就叫A和B，并且拉我进入企业微信C，我将信将疑加入后，也接了一单且完成。 此时开始频繁提示群聊涉及诈骗，我内心咯噔一下，警惕心上来了，恰好此时面试群中人员催我实名。 我心中对此了解甚少，实在是怕遇骗，所以想咨询下万能的佬友们： 1.这类联营公司是否合法合规？我通过企查查搜得都不是新企业，但是他们在企查查上并无联系。 2.我实名后是否有风险？ 2 个帖子 - 2 位参与者 阅读完整话题
目前是在校的大学生，在实验室里干机械的活，但是我感觉我相对于其他的人，会对一些机械机构缺少一些认知，我需要一些能多看图纸的网站，我觉得看图纸能让我更好的了解一些机械结构。或者是说有什么别的途径，可以来提升自己学习机械这方面的认知吗 10 个帖子 - 8 位参与者 阅读完整话题
massgeneralbrigham.org Delirium After Surgery Is a Strong Predictor of Cognitive Decline in Older... Researchers found postoperative delirium was strongly associated with long-term cognitive decline and the effect was not explained by rehospitalizations, highlighting the long-term impact of delirium on brain health. [!quote]+ 一项新研究发现，术后出现谵妄仍然是长期认知能力下降的最有力预测因素。来自布里格姆综合医院、希伯来老年生活中心和布朗大学的研究人员对手术后的老年人进行了跟踪调查，以确定疾病和虚弱是否可以解释谵妄对认知能力下降的部分影响。研究人员发现，虽然再次住院、重症监护或急性期后康复住院与长期认知能力下降有关，但它们无助于解释谵妄对长期大脑健康的影响。研究结果发表在《美国医学会杂志-内科学》上。 "我们发现，谵妄与认知能力下降有关，其速度比我们通常看到的轻度认知障碍要快，而且这种影响不受再入院的介导，"第一作者、马萨诸塞州布里格姆综合医院医学部老龄化科老年病学专家Tammy T. Hshieh（医学博士、公共卫生硕士）说。"这很令人吃惊，因为我们认为再次入院至少可以解释谵妄对长期认知能力下降的部分影响。要更好地理解谵妄与长期大脑健康之间的重要联系，还需要开展今后的工作。 谵妄是老年人最常见的术后并发症，与不良预后有关，包括功能衰退、长期认知能力下降和痴呆。谵妄会导致一系列的再次住院，包括可能在重症监护病房（ICU）、术后护理病房（PAC）或两者同时住院。 https://jamanetwork.com/journals/jamainternalmedicine/article-abstract/2850105 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
怀念乔布斯那时候熬夜看发布会，每一次都惊艳刷新自己对 iPhone 的认知，感受到前沿科技，如今还来个阉割版的 iOS，没有人工智能，当然政策原因无可厚非，起床上班。[grid] [/grid] 20 个帖子 - 18 位参与者 阅读完整话题
我先分享我使用AI的"迁跃" 第一阶段，关于我ai使用方面的认知迁跃 我是去年年底接触的ai，第一次用的是glm 4.7，为什么用它而不是国内其他的呢，是因为一开始我api都不会配，还是因为智谱开发了一个一键配置的CLI小工具我才用上的 这个阶段我基本上就是老老实实的买国内coding plan，没有接触到羊毛之类的东西 第二阶段是刷B站视频的时候，接触到了一个中转站的视频，好像是50块，一个月3000刀的gpt 5.4（那个时候最强模型） 当我用上gpt的一瞬间，可以说是惊为天人，第一次感受到了差距。 后来随着站开不下去了，就开始在各种电商平台接触各种各样的中转 这个阶段基本是染上gpt，还在被中转薅羊毛阶段 第三阶段，这个阶段的迁移的那一瞬间，我现在记忆深刻。就是进入CPA官方群的那一刻，自此之后我懂得了怎么自己搞账号，接触到了中转的上游源头，用上了十分实惠的站点 第四阶段，当然就是进入L站的那一刻啦！现在抛弃付费，靠各位佬友公益过日子，token消耗也不再是以前啥也不懂使劲造的阶段了，现在是用三分之一token干以前三倍的活。 而我写这个帖子，主要还是第二阶段接触的一些朋友今天想我退款它6r 1000万token消耗的站时，我非常感慨，我朋友非常的开心，以为自己又找到个划算的站点。 怪不得说认知局限人，这一刻我才清楚意识到。 (佬友们可以畅所欲言，不只是AI方面，其他地方都可以说说 ) 2 个帖子 - 2 位参与者 阅读完整话题
https://www.inc.com/jeff-haden/neuroscience-says-feeling-exhausted-is-mostly-in-your-head/91354189 [!quote]+ 我有时做12小时班时也发生过同样的情况。当我们上8小时班时，下午2点到4点的时间似乎很漫长，但当我们一直上班到晚上8点时，情况就不一样了。同样的两小时时间，但心理体验截然不同。 疲劳是相对的，因为疲劳既是身体上的，也是心理上的。根据发表在《神经科学杂志》上的一项研究，当你感到精神疲劳时，大脑有两个区域会被激活。（身体疲劳实际上就是精神上的疲劳。你的肌肉在疲惫时不会放弃。你的思维早已放弃;否则你不会停下来，直到身体崩溃。） 其中一个罪魁祸首是右岛叶，这是大脑深处与疲劳感相关的区域。另一个是背侧前额叶皮层，大脑两侧控制工作记忆的区域。所有这些方面协同作用，决定何时避免更多的认知努力：决定何时完成。 "我们的研究旨在诱发认知疲劳，观察人们在感到疲劳时努力选择的变化，同时识别大脑中做出这些决策的位置。 然而，认知疲劳的感知与人脑实际能力之间可能存在差异。" 接受激励措施。当参与者感到疲劳时，他们更可能选择放弃更高水平的奖励，以换取更多的努力。他们越疲惫，回报也越大。但只要有合适的回报，他们会，而且显然可以继续前进。 这很直观。决定放弃总是利益/奖励的决定。如果你在制作提案资料，除非你觉得值得：比如更多工作能带来明显更好的结果，或者演示的潜在结果足够好，否则你不会投入更多努力。你的大脑会权衡努力和结果。 即使你觉得累了，再跑五秒钟（相对来说）也算不了什么。 "不停直到你倒下"的测试则是另一回事。被困在自行车上，像仓鼠一样奔跑，心跳加速，双腿尖叫，不知道疼痛会持续多久？无止境的努力在身心上都极其消耗，这种组合让你更难突破自己认为的极限。 克服心理或身体疲劳的能力绝对是可以培养的特质。但从短期来看，如果你想继续前行，关键是找到理由，有意义的理由，坚持下去。 认知疲劳的神经生物学及其对基于努力选择的影响 |神经科学杂志 [!Abstract]+ 认知疲劳感是通过反复的精神消耗产生的，并且在我们的日常生活中无处不在。然而，目前对认知疲劳影响施加决策的神经生物学机制了解有限。我们使用功能性磁共振成像，参与者（18名女性，10名男性）选择在进行疲劳的认知活动前后进行努力以获得奖励。我们发现，当参与者感到认知疲劳时，他们更可能选择放弃更高水平的奖励，以换取更多的努力。我们描述了一种机制，这些与背外侧前额叶皮层认知活动相关的信号影响由岛叶执行的努力值计算，从而影响个体在疲劳时的活动决策。我们的结果表明，认知疲劳在是否付出努力的决策中起着关键作用，并通过机制联系认知状态的信息塑造基于努力的选择。 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
IT之家 6 月 3 日消息，小米汽车官方今日继续更新答网友问，目前已连载至第 252 集。本集针对 YU7 GT 如何调节舒适和长续航、YU7 其他配置的辅助驾驶是否搭载 XLA 大模型等问题进行了解答。 IT之家附本集答网友问重点内容如下： YU7 GT 怎么调节舒适和长续航？ 在日常通勤时，建议使用「舒适模式」或「经济模式」 ，在舒适模式下，动力输出线性平缓，悬架舒适能吸收路面的大部分震动；切换到经济模式后，前电机会默认脱开，必要时按需结合，后驱行驶能带来更长的续航里程以及更低的电耗，叠加能量回收标准模式以及空调 ECO 模式，带来出色的续航表现。 如果您自己或车内乘客容易晕车，还可以进入「晕车舒缓模式」 ，通过动力、制动、能量回收的优化，以及悬架滤振与车身姿态平稳性控制，可以大幅降低晕车发生率，习惯于驾乘燃油车的用户也能够很好的适应。 除了 YU7 标准版和 GT，YU7 其他配置的辅助驾驶是 XLA 大模型吗？ 是的， 在升级 Xiaomi HyperOS 1.16 版本后 ，小米 YU7 长续航版、Pro 版、Max 版均搭载「小米 XLA 认知大模型」。 从这一版本开始，我们会逐步为大家带来新架构下的产品体验。Xiaomi HyperOS 1.16 主要新增了语音控车 Beta、商场地库的车位级领航等功能， 后续随着技术和模型能力的持续提升，还会不断解锁更多新体验 。
如图 AI 对人的认知能力的影响的其中一方面就是：诱惑人对不懂的课题发表观点。 很多人的心智是不足以克制自己的表达欲的，特别是当 AI 给他提供了一个有鼻子有眼的解答以后。AI 暴露出很多人不具有保留意见、尊重并信任他人工作能力、静待观察情况的能力。 对此我要特别批评产品经理，特别是在 Vibe Coding 背景下，公司要求产品部门自己出 Demo，这会引诱产品经理对技术部的具体工作发表意见。 我做过一个需要调用 GPU 的 Demo，因为产品部要做立项报告会，他们为了马上有演示素材可用就让我2h内出一个 Demo，好吧我就在 Mac上做了一个本地 Demo（全公司使用 MacBook，同时 Mac M系列又是GPU一体的，不需要处理复杂的环境问题）然后给产品经理部署好了。他嫌性能比较低，想让我在机房找个5090部署。我说现场起一套环境和依赖来不及。他说： 那你为什么不用 Mac 系统的服务器呢？ 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
今天看到舒适区、拉伸区、困难区，有些感触，更有一些疑问。到底如何寻找自己的舒适区，作为一个程序员，CRUD就是我的舒适区，现在AI，写代码似乎就更不用说了。开发一个产品，有时候一句话就完成以前一周的工作量，那么这块我的舒适区是什么，是那简单的一个prompt。 是对产品的认知，品味吗?我也不是很明白，现在做了太多的产品，但是并没有出彩的，是对产品的认知不到位吗？还是自己太懒了，做完了就结束了？大家有什么看法了 2 个帖子 - 2 位参与者 阅读完整话题
IT之家 5 月 31 日消息，小米汽车官方今日继续发布答网友问（第 251 集）。本次问答重点针对小米 YU7 标准版车型配置的疑问进行了解答，包括 YU7 标准版 HAD 辅助驾驶是否搭载 XLA 大模型，以及该车实际续航情况如何等。 IT之家附本集答网友问重点内容如下： 新 YU7 标准版的小米 HAD 辅助驾驶是 XLA 大模型吗？ 是的， YU7 标准版交付即搭载最新的「小米 XLA 认知大模型」 。 此外，YU7 标准版同样搭载高规格辅助驾驶硬件，包括：700TOPS 算力 Thor 芯片、激光雷达、4D 毫米波雷达等，为后续 OTA 升级提供坚实的硬件基础。 新的 YU7 标准版实际的续航怎么样？ 近日，有博主对小米 YU7 标准版的续航进行了实测。 小米 YU7 标准版的 CLTC 续航里程为 643km ，在北京五环路上以 3 名成年乘客（约 250kg）的载重情况进行续航实测，车辆行驶至表显电量 0% 时，行驶里程为 578km，续航达成率为 89.9%，表显能耗为 12.8kWh/100km，当车辆达到“无法继续行驶”的极限工况时，车辆额外行驶了 48.5km，总行驶里程达到 626.5km， 续航达成率为 97.4% ，表显能耗为 12.7kWh/100km。 YU7 标准版的制动系统和长续航版有区别吗？ 没有区别。 新的 YU7 标准版，与 YU7 长续航版、Pro 版搭载相同的前四活塞固定卡钳、后浮动卡钳的制动硬件 ，完全能够满足日常用车的需求。 由于 YU7 标准版的动力电池比长续航版、Pro 版更小，所以标准版的整备质量也更轻，这套制动系统在长续航版、Pro 版上拥有出色的制动表现，对于整备质量更轻的 YU7 标准版来说，其制动性能更加无需担心。
群里看到的，刷新了我对女性的认知 37 个帖子 - 34 位参与者 阅读完整话题
接着 claude-opus-4-8蒸馏了太多qwen模型，导致自我认知出了问题，基本认为自己是qwen 继续讨论 有没有可能，这是官方针对中文区故意的掺假行为，自己采购了qwen和deepseek的官方api或者干脆是自己部署的(按照成本推算，估计qwen是自己部署的qwen plus，deepseek是买的官方的v4 pro。ds自己部署，哪有买官方的便宜 )然后A 这边有个models route，根据问题的难度，分流到不同的模型回答，就像之前英国的几万亿参数的模型用GLM那样。不过，A 这招是不是有点太损了？你想蒸馏我，我就让你吃自己拉的 22 个帖子 - 19 位参与者 阅读完整话题
十分稳定，直接发包都是这个问题，稳定复现，佬们可以自己试试： 嘴上说着反蒸馏，结果自己还是干了 话说为什么蒸qwen蒸这么多 ，不应该是gpt之类的吗 甚至有时会说自己是Deepseek： 总之就是大概率qwen，小概率Deepseek，就是不认为是claude 回顾一下a\的嘴脸： anthropic.com Detecting and preventing distillation attacks Anthropic is an AI safety and research company that's working to build reliable, interpretable, and steerable AI systems. 怎么没qwen ： 61 个帖子 - 43 位参与者 阅读完整话题
不知道是不是只有我有这种感觉——身边行业的朋友，活法越来越像同一个模子刻出来的，越观察越觉得不太对劲： 1）工作上，大家用的协作工具、推崇的方法论、甚至 PPT 的排版风格都趋同，连复盘时讲的"反思"都像同一套模板里抠出来的； 2）信息来源高度重叠，刷的都是 X / 公众号那几个号，订阅的 newsletter 也差不多。最近一波是聊股票、吹水，再被算法一推，朋友圈像复读机； 3）业余时间的选择也惊人地一致，玩游戏、逛公园、vibe、周末逛 city walk啥的。 越想越有点"楚门的世界"的感觉，偶尔会冒出一些奇怪的念头，比如想跑去夜市摆几个月地摊、跟着剧组打一段时间杂、或者去菜市场帮人卖鱼，看看完全不同的生活节奏是什么样。但转念又怀疑，这种冲动到底是真的想理解别人，还是只是把"体验生活"也变成了一种新的消费。 所以想跟大家聊聊： 如果想认真地破圈、看看不一样的世界，有没有什么你自己试过、觉得真的有用的方法 随便聊聊就行，最近确实有点找不着北～ 5 个帖子 - 5 位参与者 阅读完整话题
对于mimo最近的一些活动谈谈自己的看法，佬友轻喷： 先前读到的： “认知失调”理论 ：心理学上有一个现象，当你为一个事情付出努力（哪怕是填个邮箱），你的大脑会倾向于高估它的价值，以证明自己的付出是合理的。 它不叫“送Token”，而叫“百万亿 Token 创造者激励计划”。你不是在“领取”，而是在“申请”，经过“评估”后“入选”。这一套流程把单纯的促销包装成了一个带有筛选性质的荣誉仪式 像是用情绪价值弥补mimo短期内竞争力的不足 包括今天的额度翻倍，可见手法之高明 他可能没那么懂技术，但一定懂“人性” 4 个帖子 - 3 位参与者 阅读完整话题
最近在使用ai的时候时长会有种无力感，感觉有AI了已经不存在什么技术壁垒了，我就是天才程序员，但是慢慢发现自己不知道该用ai做什么了，可能是认知的原因，如果认知不够，如何突破这个瓶颈呢？有佬分享一下他的经验吗 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
AI 小白在体验 AI 后的一些想法… 很多人用 AI 工具是期待 “弥补短板”，但实际上得到的是 “拉长长板”。AI 只有在你能力认知范围内才能用出最佳效果。 一旦超出认知，AI 就会变成脱缰野马，到处乱猜概率。故用简单认知指令企图控制复杂工作流，往往得不到满意的结果。 添加第三方 skills，就是安装别人写好的 harness 工具，借助别人的经验去驾驭 AI—— 不是真正弥补你的短板，而是暂时借用别人的长板。 各位佬如果对于人与 AI 的关系与定位以及未来发展有什么看法，也请打在评论区一起讨论学习 10 个帖子 - 9 位参与者 阅读完整话题
前言 之前看过一个视频，里面说AI无法实现使用者自身认知以外的事情。 目前来看是有一定道理的，AI的持续开发能力还是差点事，需要使用的人一开始就规划好这个项目的架构，然后某个小模块告诉AI如何实现。 AI更多的是一个初级工程师，只能按你的分配去做单元开发。现在矛盾的地方就在，AI虽然没法给你持续开发，但是它给人带来了AI无所不能的假象，似乎一个什么都不懂的人都能用AI做出大型项目。 在这种情况下开发的节奏会被不自觉的拉快，以前一周的事情现在想当然的两天就要成果。 疑问 那么使用的人该如何学习呢？ 使用的人该怎么快速的建立起对某个领域的系统性认识呢？ 如何嵌入式软件开发、比如服务器后端开发 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
有一批录音需要处理，认知在这一方面就停留在通义听悟上 有没有什么推荐呢？ 10 个帖子 - 10 位参与者 阅读完整话题