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梦忆昔仁
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把自己的生活过好，比很多宏伟的事情更宏伟。
有人希望看到你失望，要让他们失望。
鞋狗/to be brave
梦忆昔仁
22天前

AGENT橘: Token，应该翻译成「算元」 今天看到大聪明写了一篇文章，提议把 Token 翻译成「新智元」。信息论、构词法、经济学、翻译学，四个维度轮番论证，写得很漂亮。但我觉得结论不对。 这篇是我的反提案。 从用法倒推本质 翻译一个词，不应该从定义出发，应该从用法出发。看看 Token 在日常里是怎么被说的： 燃烧 Token Token 自由 你还有多少 Token 一百万 Token 多少钱 这次调用消耗了多少 Token 发现了吗？它的行为模式跟钱几乎一模一样。 有余额、会消耗、能计价、可以「烧」。但它不是钱，它是一种资源： 算力资源的最小度量单位。 再看另一面。大家都知道一个 Token 可能是一个词、半个字、一个标点、甚至一段字节序列。它也不挑模型，语言模型有 Token，图像模型有 Token，音频模型也有 Token。 所以 Token 的本质是两件事： 任何 AI 模型处理信息的最小颗粒 算力经济中可计价、可消耗的基本单位 一个合格的译名，必须同时接住这两层。 「新智元」为什么不对 大聪明的论证里，「新」对应生成性，「智」对应领域属性，「元」对应原子性。逻辑自洽，但前两个字都有硬伤。 「智」把范围缩窄了。Token 不一定跟智能有关。一个 embedding 模型不「智能」，一个图像扩散模型的 Token 也不是在「智」什么。用「智」做定语，等于默认 Token 只属于智能系统，但它属于所有计算系统。 「新」也站不住。你输入给模型的 prompt Token 是新生成的吗？不是，是你写好传进去的。input tokens 哪里「新」了？ 两个字就够了 算元。 「算」——计算。这个字足够宽泛，语言模型在算，图像模型在算，音频模型也在算。它精准锚定了技术领域，又不像「智」那样画地为牢。 「元」——这个字在中文里刚好骑在两条语义线上： 往学术方向看：元素、单元、元数据，指向「不可再分的基本构件」 往经济方向看：人民币的基本单位就是「元」，指向「可计价的度量」 Token 恰好两个都是。一个字，两层意思，严丝合缝。 场景验证 原文 译文 燃烧 Token 燃烧算元 Token 自由 算元自由 你还有多少 Token 你还有多少算元 一百万 Token 多少钱 一百万算元多少钱 消耗了多少 Token 消耗了多少算元 Token cost 算元成本 Token limit 算元上限 Token window 算元窗口 Token budget 算元预算 全部通顺。没有一个需要犹豫。 一个完全不懂 AI 的人看到「算元」，大概率会理解成「跟计算有关的基本单位」。这就是好译名的标志，语义透明，认知零门槛。跟「电话」「计算机」「互联网」是同一个翻译思路。 花絮：那些被淘汰的候选人 在定下「算元」之前，我其实还考虑了一堆词。 「算粒」——差点选了这个。「粒」的物理感特别好，沙粒、米粒、燃料颗粒，小的、大量的、一颗颗烧掉的。「燃烧算粒」的画面感甚至比「燃烧算元」更强。但和「算力」发音完全相同，很容易混淆。 「算币」——直接往货币靠，但「X币」在今天的中文语境里约等于山寨币，pass。 「算金」——质感倒是好，但 Token 价格一直在跌，今天一百万 Token 几毛钱，叫「金」多少有点讽刺。 「算筹」——古代计算用的竹棍，文化底蕴拉满，但你跟 00 后说「算筹」，他只会问你是不是在玩桌游。 「算子」——数学里已经有了（operator），直接撞车。 「算点」——点数、点券、点卡，游戏充值领域验证过的好字。但放在正式场合总觉得差点意思，像在给 AI 充游戏币。 「码币」——大聪明提的另一个想法，听着怪怪的，直接否决。 转了一大圈，还是「算元」最稳。「元」这个字的双重身份——既是基本单位又是货币单位——别的字真的替代不了。 最后 Token 是 AI 时代的基础度量衡。每天被消耗万亿次的东西，值得一个好名字。 不需要三个字，不需要五段论证。 算元 计算的基本单元，也是算力经济的基本货币。 两个字，够了。

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梦忆昔仁
3月前

有趣的自律大人: 很受用的4大成事原则 1️⃣ Show up准时出现 不受当下情绪的影响、不受当下感受的影响，准时出现。 写不出来，就先打开文档，写3句话 不想看书，就打开书，看10秒钟 不想运动，就先站在镜子前，看着自己，蹦一蹦 跳过情绪，直接做事，先出现！ 2️⃣ Be pro（职业运动级思维） 无论你是什么身份，都用职业选手的态度对待当下的任务。 运动时，想象自己是职业运动员 写作时，想象自己是村上春树 当脑子里出现这些声音时，直接忽略： "你又不是运动员，没必要这么累" "你只是业余做博主的，做得差正常" "你不是专业的，不用这么认真" 职业选手不会和这些想法辩论，只专注做当下的事。 3️⃣ 不把结果与自尊心绑定 很多时候，我们不敢做一件事，是因为太在乎结果成败对自尊心的伤害。 一旦结果≠个人价值时，你的注意力就会切换到【我可以得到什么成长】。 4️⃣ 下一步是什么？ 很多得焦虑源于模糊和未知，如果把注意力切换至你下一步能做些什么出发，就会变得具体且行动迅速。 这个咒语在每次焦虑时都特别有用。 #草莓的干货仓库#

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梦忆昔仁
5月前

西里森森: 找工作，一定要去离钱近的地方。 最近经常会收到一些私信，一些刚毕业的同学会问到我关于找工作相关的问题，比如要不要考研考公，要不要留在大城市，不知道怎么选offer等等等等。 因为最近也回答了一些问题，所以综合性地说说我的想法。 如果说你以后，真的非常想赚钱，想够到更高的职业天花板，那么记住一点：找工作，一定要去离钱近的地方 原因很简单，并不是说因为钱本身多重要，而是因为在商业世界里，钱就是价值的最终量化形式。 你离钱越近，你的价值就越容易被看见，被认可，被放大。 那可能有人会问，什么叫离钱近？ 很多人听到这个说法会本能地抗拒，觉得太功利庸俗。但我们需要先搞清楚一件事，离钱近不等于唯利是图，它更多是一种职业判断的方法论。 具体来说，离钱近的地方通常包含三个维度。 第一个维度是行业。 当下的AI产业，高端制造业，都是钱在快速涌入的地方。同样的职业，在传统制造业可能年薪15万封顶，但在AI公司起薪就可能30万起步。 这个差距不是你的能力有两倍的差距，而是行业本身的价值密度不同。 行业的趋势会把你托举起来，即使你只是平均水平，行业红利也会推着你往上走，这远比在一个萎缩的行业里拼命挣扎要高效得多。 第二个维度是地域。 北上广深杭，这些一线和新一线城市的CBD，就是中国商业世界的心脏地带。 选择一个城市工作生活，其实就像买了这个城市的股票。你把时间、精力、金钱、家庭都投进去了，这城市的未来就是你的未来。 更重要的是，经济活跃的地方机会密度完全不同。在大城市，你跳槽有十个选择，在小地方可能只有一两个。这种选择权本身就是一种巨大的价值。 第三个维度是部门。 同一家公司里，销售部门、核心研发部门、投融资部门，这些都是直接创造收入或者决定公司生死的地方。 这个差别会直接反映在薪酬结构上，创收部门往往有更高的提成、更多的股权激励、更快的晋升通道。 因为公司很清楚，这些部门的员工是在帮公司赚钱。 那难道找工作就是为了钱吗？那人生的意义呢？价值观呢？ 这个问题其实问反了。 钱不是目的，但钱是达成目的的手段。更准确地说，钱是资源的具象化。 在离钱近的地方工作，意味着你身边的同事更优秀，你接触的项目更前沿，你的视野更开阔，因为资源密集的地方信息流动更快。 很多年轻人刚毕业的时候图清闲，去了一些边缘部门或者夕阳行业。 几年下来，不是他们变懒了，而是整个环境没有逼着他们成长的压力。同龄人在大厂经历了三轮业务迭代，他们可能还在用五年前的工作方法。 这种差距一旦拉开，就很难弥合，因为职业发展的底层逻辑是复利效应。你今天多学的一个技能，多认识的一个人，多参与的一个项目，都会在未来某个时刻发挥作用。 而这些机会，在离钱近的地方密度要高得多。 再说现实一点，职业生涯的黄金十年非常宝贵。从25岁到35岁，这十年是你精力最充沛、学习能力最强、负担相对最轻的阶段。 如果这十年能在高薪资的环境里打拼，你能更快完成原始积累。 这个原始积累不是让你炫富，而是给你自由。当你手里有了一笔钱，你才有资格说我想做点有意思的事情，才能在看到好机会的时候敢于去冒险。 财务自由不是目的，财务自由带来的选择权才是。而想要获得这个选择权，你需要在最短的时间内积累足够的资源。 但我必须说清楚一点：离钱近是一种职业选择的方法论，但不是唯一标准。 如果你真的对某个领域有热情，愿意为它付出十年甚至更久，那当然应该去追求。 但是，你要确保这份热情经得起考验。很多人以为自己热爱某个行业，其实只是还没遇到过真正的困难。 离钱近的地方给你的东西，不只是更高的薪水，更多的是可能性和选择权。 商业世界的规律很简单，价值在哪里，钱就在哪里，而你的时间和精力应该投向价值密度最高的地方。 当然，每个人的情况不同，选择也不同。但至少，你要确保自己是经过思考后做出的选择，而不是被惯性推着走。

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梦忆昔仁
7月前
real talk

今天没吃饱:

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梦忆昔仁
7月前
梦忆昔仁
7月前
梦忆昔仁
1年前
梦忆昔仁
2年前

常高伟_长山: 最近cursor很火，作为一个用了多半年的深度用户，快速谈下我的感受。 我是去年先付费买的github copilot，后来切换到cursor，我现在的代码八九成都是AI写的，做为一个程序员，说下我是怎么用AI辅助编程工具的： 1、自从有了AI编程工具，我基本上很少大块大块的亲自写代码了。最早的时候我是用github copilot+chatgpt，因为copilot补全能力还可以，但是大块代码的生成能力不行，还是用付费GPT4写的更好。而且同样的提示词，在copilot上写出来的效果就是没有chatgpt好。 2、代码补全是一个很重要的能力，cursor最早没有代码补全能力，所以我没有用。后来cursor单独拉了分支cursor++，新增了代码补全，所以我才有了尝试一下的动机。最近几天cursor新版本有bug，我们的代码补全一直有问题，搞得写代码都没有乐趣了。 3、尝试后发现cursor两个能力很重要：有GPT4、能够修改整块代码并且标注修改点。用了之后不错，所以就彻底切换到cursor了。 4、现在基本写代码都在cursor，基本不用chatgpt，因为cursor上代码生成的能力，和chatgpt差不了多少，并且cursor还有上下文，不用我把上下文拷贝到chatgpt上了。 现在在cursor上写代码，我的原则是，能用AI完成的，我绝对不动手，程序员一般都比较懒。现在我的代码，应该百分之八九十都是AI写的，包括一些小的调整，我现在也不动手，让AI来做。 5、大家都说claude的模型代码能力更强，官方默认也用了claude，但是就我自己的体验，代码生成能力两个差别不大，但是gpt4o对人的意图理解非常强。有一次一个修改，提示了三次claude都没理解我的意图，同样的提示词gpt4o立即就能够理解。 6、有些人说AI写的代码有很多的bug，就我自己的经验，AI写的代码bug数比人少。 7、为什么AI编程工具大家都喜欢？我一直在给我身边的程序员推荐用cursor，主要有两个原因： 一个是超值，之前要一两天完成的工作，特别是我不熟悉的领域，用AI几分钟十几分钟搞定； 另外一个，也是最重要的一个，就是心流，程序员都知道，写程序是一项让人沉浸其中、给人带来高质量心流体验的工作（否则就没有那么多人喜欢编程了），而AI编程工具的作用，是尽量的保护心流的连续性，不让他断掉。 8、AI编程工具对职业的影响：现阶段，我认为AI编程工具利好老程序/架构师、没有编程经验的人，而对初级程序员不怎么友好： AI编程工具现在还解决不了架构的问题，一个复杂项目，还需要有一个很好的架构师来把关。但是这个架构师可以用AI编程工具提高自己的生产力，或者就不需要那么多的程序员来辅助他了，毕竟增加一个人，沟通成本也会相应增加。 没有编程经验的人，比如产品经理、运营或者编程爱好者，都可以很快的用这个工具来做一个完整的应用，快速的验证demo，而之前他可能需要程序员的支持才可以。 对初级程序员，最直接的影响是岗位需求可能没有那么多了。这些人要想不被淘汰，要么赶快学习架构，要么赶快学习业务。 最后谈一下，我理想中的工具应该是什么样子的： 1、复杂工程的理解和支持​。用cursor来开发一个小项目是很爽的，但是对大型工程，特别是动辄几十万百万的代码，cursor发挥的作用就会降低​。做过复杂工程的人都知道，真正写代码的时间，是非常少的，很多的时候都是在分析、定位问题，写代码可能就​一会会。 2、全链路支持​。开发的链路其实非常长的，代码只是其中一环。从需求、设计、代码、测试到上线后的运维，每个环节都有大量的工作​。比如，增加一个需求，是否能够自动找到​相关的数据库增加字段？再根据数据库的处理代码修改代码逻辑？最后修改前端​展现。 ​对，我想说的是，相对于AI辅助编程，AI辅助软件工程更能解决问题，​同时难度也更大。期待未来会有这样的产品​。

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梦忆昔仁
2年前
之前收藏的淘宝男装应季的销量都很一般，现在大都开始打折以自选福袋的形式回血，还好打折还卖得出去。
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梦忆昔仁
2年前
很棒的活动，一直以来很 respect 张艺为中国街头篮球做出的贡献。
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