分享我的学习方法,很简单
1. 每周看一本书:什么书都看,如果遇到好看的可以每天看一本书,比如罗马人的故事。读书的强度一定要很高,才能两边引起质变
2. 看书好的地方:拍照OCR识别,我给团队说了,懒猫微服赶紧加批量OCR的功能,这样下次我的读书笔记可以节省80%的时间。因为有些书很长,你读到最后的时候,忘记了前面讲的啥,你从头到尾梳理一遍,相当于把书读了2遍,书读2遍基本上就学习的很牢
3. 以教代学:书看完了,只是知道了,但是是否学会还要学以致用。最快的学以致用的方法就是,脑袋里对知识再次梳理,当你想给别人分享的时候,你就会像AI大模型那样,找到零散的知识点之间的关联,这些知识点关联组成网状的画面才是真正的知识。当你把故事和逻辑讲清楚的那一刻,你也就彻底学会了运用知识,而不仅仅是知道知识
所以,大佬们,给你们分享知识不是一种利他行为,本质是一种利己行为,我的分享可以让我更快的学习知识
互联网充电站
1. 每周看一本书:什么书都看,如果遇到好看的可以每天看一本书,比如罗马人的故事。读书的强度一定要很高,才能两边引起质变
2. 看书好的地方:拍照OCR识别,我给团队说了,懒猫微服赶紧加批量OCR的功能,这样下次我的读书笔记可以节省80%的时间。因为有些书很长,你读到最后的时候,忘记了前面讲的啥,你从头到尾梳理一遍,相当于把书读了2遍,书读2遍基本上就学习的很牢
3. 以教代学:书看完了,只是知道了,但是是否学会还要学以致用。最快的学以致用的方法就是,脑袋里对知识再次梳理,当你想给别人分享的时候,你就会像AI大模型那样,找到零散的知识点之间的关联,这些知识点关联组成网状的画面才是真正的知识。当你把故事和逻辑讲清楚的那一刻,你也就彻底学会了运用知识,而不仅仅是知道知识
所以,大佬们,给你们分享知识不是一种利他行为,本质是一种利己行为,我的分享可以让我更快的学习知识
互联网充电站
跟@潘乱 聊大公司的创新。
数据驱动和组织细分导致大公司不再有“灵光一闪”类创新的土壤,大公司还能走“谁火我就快速抄一个”的捷径,从ROI的角度,更加没必要自己创新。
后面还有一段,提到如何用Hackathon来对抗一部分创新惰性,在公司内鼓励创新氛围。但没有在这个视频里。
Invalid media: video
数据驱动和组织细分导致大公司不再有“灵光一闪”类创新的土壤,大公司还能走“谁火我就快速抄一个”的捷径,从ROI的角度,更加没必要自己创新。
后面还有一段,提到如何用Hackathon来对抗一部分创新惰性,在公司内鼓励创新氛围。但没有在这个视频里。
Invalid media: video
它的定位很直接:把短视频的生产流程尽可能自动化,从内容生成到视频合成,减少人工介入的环节。适合需要批量产出短视频内容、或者想把 AI 融入视频创作流程的用户。
项目地址:https://github.com/AIDC-AI/Pixelle-Video
在线文档:https://aidc-ai.github.io/Pixelle-Video/zh
互联网充电站
昨天看到哈佛的一篇论文,和前段时间的一个程序员初阶岗位下降的数据互相印证了。
生成式AI是一场偏向资深员工的技术变革。
关键数据:
招聘:采纳AI的公司在2023年后,平均每季度少招聘了 3.7名 初级员工,这是导致初级岗位净减少的主要原因。这一下降幅度相当于其平均招聘水平的22%。
离职:初级员工的离职率甚至略有下降,说明公司并非在裁掉现有初级员工。
晋升:有趣的是,现有初级员工的晋升率反而有所增加(平均每季度增加0.4人)。这表明公司在减少外部招聘的同时,可能会加速内部有经验初级员工的晋升。
行业数据:
影响最为严重的行业是批发和零售业,采纳AI的公司初级岗位招聘量比未采纳公司减少了约40%。
信息技术、金融和专业服务等行业也出现显著下降。
按教育背景来看:
就业下降最严重的是来自中等偏上水平院校(第2、3梯队)的毕业生。
来自顶级精英院校(第1梯队)和较低水平院校(第4梯队)的毕业生受影响较小。
来自最低水平院校(第5梯队)的毕业生所受影响最小,且在统计上不显著。
简单说,AI正在把新手村的门槛焊死,新人想“上车”是越来越难了。
对刚毕业的年轻人来说,这挑战太大了。
互联网充电站
OpenAI的goal模式搭配GPT Image 2.0模型,已经可以实现自动化开发游戏了😱
我感觉那个强大的openai又回来了
不是说它技术强,而是它重新回到了生产力最大化的正确轨道上,而不是只关注C端体验。
同时我不认为OpenAI投入在多模态上是战略错误。缺乏多模态生成能力,就不可能实现AI生成游戏资产这种用例。
懂的人都知道一键生成带透明通道的图片、游戏精灵图对于生产力有多大的推动作用。
Scaling law依然存在啊
我感觉那个强大的openai又回来了
不是说它技术强,而是它重新回到了生产力最大化的正确轨道上,而不是只关注C端体验。
同时我不认为OpenAI投入在多模态上是战略错误。缺乏多模态生成能力,就不可能实现AI生成游戏资产这种用例。
懂的人都知道一键生成带透明通道的图片、游戏精灵图对于生产力有多大的推动作用。
Scaling law依然存在啊
他把 Claude Code 的工作模式抽成可编程的 TypeScript runtime。没有 TUI,没有 GUI,代码量极少,agent 的逻辑大多在 Markdown 里:skills、context、AGENTS.md。
换句话说,如果你熟悉 Claude Code 之类的工作模式,那 Flue 理论上没啥上手成本!
Write once, deploy anywhere(Cloudflare、Vercel、Netlify、Railway、Render、Fly 等等都支持)
🔗:
https://github.com/withastro/flue
https://flueframework.com
纯 Rust 编写,4 小时内 star 马上破 3w。
仓库地址:https://github.com/warpdotdev/warp