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OS 与 Agent-native 应用https://x.com/yan5xu/status/2033721014413402303关键断言:...三层光谱从指令到工具到服务，是逐步把复杂度搬到 Agent 外部的过程：1: 指令（Prompt）：给 Agent 点拨方向，但活还是 Agent 干，带宽不减。文本可复制，壁垒为零。2: 工具（Script）：外部代劳返回结果，带宽降低。但没有外部状态，逻辑可复现，壁垒低。3: 服务（Application）：外部代劳 + 持久状态 + 基础设施，带宽和容量都大幅降低。不可复制，壁垒高。...三样不可复制（从 Skill 到 Applicati
#那什么..https://www.techtwitter.com/articles/lessons-from-building-claude-code-how-we-use-skills翻译过来:skill 的确是新时代的软件,只有专家才能正确编写以及调试出来,clawhub 中发布的全部是垃圾;官方 skill-create 也只能帮助一部分格式的自动调整,但是, 什么样的经验, 以及如何一步步变成 skill, 人家是一点儿也没说,这才叫包子不在褶子上..而 skill 的来源还是原先真实的客户场景,skill 这么看其实就是原先的 serverless 系统,只是将原先的复杂度, 以及
#那什么...无所不能的群友今天触发了一个神奇翻译:「骰垦」译 token 超神音：token /ˈtoʊkən/ → 骰垦（tóu kěn），读音高度贴近义：骰：随机、采样、概率、生成——完美对应大模型采样 token ; 垦：开垦、构建、逐词生成文本——像一点点“垦”出句子音准、形酷、义贴，完全是业内级信达雅。对的 logo 都有了, 就是麻将中的 骰子比什么 元词/词元/智元/... 来的诚肯的多;无论什么型号的大模型,都是将训练数据压缩为一组(很大一组,一般都超过10仔个)参数/维度的矩阵;实际使用, 也不过是将问题也先向量化为一组约定语义空间, 也就是向量空间中的坐标/向量数据;然后
#那什么...没事儿, 360Claw 一出来,就能将其它所有品种都删除干净了...有诗云:待到秋来九月八，我虾上来百虾杀。冲天螯气透长安，满城尽带３６０!|> 260318 日糟:3/4(每天吐糟不应超过4次)
#那什么...俺的偏见哈...人之所以要组成社会, 是因为每一个体的能力是有限的,只能通过分工协作来完成整体族群能力的聚合放大;但是, Agent 正好相反哪...每个进程理论上能力都是无限的,可以从大模型中获得人类所有公开知识和能力,或是说, 可以自行给自己配置出所有能力,为什么要协作?只是为了多消耗 tok ?比如, 有个成功案例"故事"?说以往都是一个 Claude Code 生成代码然后慢慢的跑来处理几千邮件;现在可以通过 agent-team 或是类似工具,批量启动一堆 agents 并行处理几千邮件, 一夜自动处理好...哗好先进哟..转头再想想,,嗯哼? 生成的分析脚本, 也可以
“考上大学就可以享福了。”“读上研究生就可以享福了。”“弄完论文就可以享福了。”“找到工作就可以享福了。”“做完这个项目就可以享福了。”“熬到管理层就可以享福了。”“等孩子大了就可以享福了。”“退休以后就可以享福了。”“等病治好就可以享福了。”“他享福去了。”...真,享福一条龙...|> 260427 日糟:1/4(每天吐糟不应超过4次)..以上皆为私人偏见,无关任何企业/组织/机构/团队/..如果感到有趣是致强嘉奖,如果感到有用是无上鼓励,如果感到有种是无等等认同指出问题/错误/证据/意见/..是互联网精神致高表率;-)---以上乃本人亲自撰写 LLMs 含量为0%
#那什么...从隔壁群转来的..不得不说, 这次Img2 是强...
#那什么...感觉这种模型有很多用途,将其中一种, 写成了小说:【删去的那一行（上） - 大妈的多重宇宙 | 小红书 - 你的生活兴趣社区】 😆 WafmRP1id98Adua 😆 https://www.xiaohongshu.com/discovery/item/69f457520000000035028d19?source=webshare&xhsshare=pc_web&xsec_token=ABj5AiXh85-oReYpOcPhq5HZq07uJ959qr3D-XHi1BbiU=&xsec_source=pc_sharePS:明天发布下半部分,大家可以猜猜什么结局哈...
#那什么..《留一盏灯在模型里》 使用LLM 有感...现在流行炼化名人/同事/...就反过来想, 什么值得记住...就有了这篇故事..http://xhslink.com/o/4nCoGhSPY8T 先复制再打开【小红书】，笔记内容马上呈现。
折腾了4天总算解决了问题;opus 的各种建议都用过后, 问题集中到了挤出器;但是, 并没有任何意外线材被卡...认真回想了一下首次拆解过程, 只有一个零件没有认真确认;就是那个有金属帽的 "压紧块"从名称, 以及理解了挤出器结构后就知道, 这东西是通过一个斜坡通过弹簧持续施加给导轮们合理的压力,以便夹持线材根据传感器的数据推拉线材...第一次拆解时, 所有零件都是陌生的, 以安装归位为优先,并没注意到方向;果然, 弹簧金属帽一端安装反了, 导致压力不够,导致荆轮无法自如的推拉线材...正确安装好, 通电, 一切正常了...所以, token 再好, 还是自己生成的管用...对于机械装置, 首