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易哈佛.小麦
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坐标宁波,东钱湖喝咖啡
易哈佛.小麦
5天前
​卧槽!!
《暗黑破坏神 2》网页版,纯粹Vibe Coding。角色、装备、套装、点数、技能系统、商人、背包、仓库、洗点、成就、任务!!传送门、随机地牢、怪物和Boss、技能树!!

https://github.com/vorojar/diablo-web

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易哈佛.小麦
15天前
nnd,不愧是是Windsurf的创始团队,原来的毛病原封不动直接[菜刀]继承到Antigravity了。💢
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易哈佛.小麦
16天前
一共两句话,让Kimi K2 Thinking(在Claude CLI中)做了一个非常精美的水印批量添加软件(Python)……

​1、写个有界面的python批量添加水印的程序吧,一是选择文件、文件夹,二是选择水印,三是预览(左上、右上、左下、右下,按比例,因为图片大小宽高可能不一样),四是开始批量处理(带进度条)。

2、非常棒,你把软件的界面重新布局一下,打开时有默认的宽高(确保都能优雅的展示)
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易哈佛.小麦
21天前
Htmx 是一个蛮有意思的东西,大家可以看一下。在 AI 编程时代,会有一种回归,回归这种轻量、极简。减少依赖,回归极简主义。
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易哈佛.小麦
22天前
今天一共三句口语prompt,使用K2-Thinking完成从一个mp3 到自动配图到生成mp4 的全流程。

不过也可惜K2-Thinking不是多模态,否则不必调用Whisper和无版权图库。

歸藏: 昨晚 Kimi K2 的训练团队在 Reddit LocalLLaMA 频道做了一次 AMA 看了一下海外用户对于 K2-Thinking 的评价和国内在我评论区的评价还是挺不一样的。 海外用户对价格相对没那么敏感,当然也提到了按调用次数而不是按 Token 这样有些问题,总体来说还是跟关注技术和质量,当然也跟 LocalLLaMA 这个频道的属性有关系。 他们昨晚也在 AMA 里面回答了很多问题,我整理了一些有信息量的: ---------------------------- KDA 会用在下一代旗舰模型 Kimi 吗?它的优势是什么? KDA 混合结构(KDA hybrids with NoPE MLA)比传统的 MLA + RoPE 表现更好。 它在预训练和 RL 阶段都更快、更经济、更高效。 可以更快预训练、更快上线,也能服务更多用户。 可能会用在 K3 的训练里面。 K2 会有视觉语言(VL)版本吗? 有的,正在做。 K2 明显不像其他模型那样讨好用户(不拍马屁),是刻意设计的吗?这是后训练的结果吗? K2 的非迎合式人格 是通过精心数据挑选设计出来的。 预训练和后训练都对这种风格有贡献。预训练编码了相关的先验,而后训练则为其增添了一些风味。 当前 Kimi for Coding 的计费方式按 API 请求数计算,极不透明,一次 prompt 可能多次请求,是否能改成按 token 或 prompt? 当前按请求数计费是因为:对用户可见;更符合他们的成本结构。但确实理解用户困惑,会考虑改进。 请问你认为 fp4 相比 int4 真的是一个很重要的改进吗?还是说 int4 已经足够好的编码了? 选择 int4 是为了对非 Blackwell GPU 更友好,同时利用现有的 int4 推理 marlin 内核。 K2 Thinking 模型比 GPT-5 Thinking 更强,但输出速度慢很多,是否刻意让它“思考更久”? 承认 K2-Thinking 在推理阶段更细致、更耗时,但优化正在进行。 专注于纯文本代理是为了在短期内以牺牲换取达到 SOTA 吗,还是一项长期押注? 要把视觉语言模型(VL)的数据和训练做对需要时间,因此我们选择先发布文本模型。 那个 460 万美元的 K2 Thinking 训练费用是真的吗? 不是官方数字。很难量化训练成本,因为很大一部分属于研究和实验。 在制作 K2 thinking 的过程中,你们遇到的最大挑战是什么?谢谢! 一个挑战是支持交错的“思考 - 工具 - 思考 - 工具”模式。这在 LLMs 中是相对新颖的行为,实现起来需要大量工作才能正确运行。 K2 thinking 在几个月来经过许多评测后,已经能抓到 Sonnet 4.5 和 Opus 4.1 漏掉的问题。说实话,感觉 K2 thinking 只差一点系统提示(system prompt)调整就能达到同等水平。这全都要归功于你们的新架构吗?还是你们的训练数据质量也有提升? 我认为拥有合适的评估方法和数据对性能至关重要。架构和优化器提高了样本效率。 你们训练堆栈的硬件是什么样的?想了解你们的基础设施如何与那些美国大型公司使用的堆栈相比? 使用带有 Infiniband 的 H800 GPU;它们不如美国的高端 GPU,而且数量也不占优势,但我们把每一张卡都充分利用起来

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易哈佛.小麦
1月前
以前一直觉得拼多多、京东等电商平台的支付成功页算法很蠢。
比如刚买完一个型号 X 的沙发,下面立马推荐同样型号、不同商家的沙发。

沙发都买完了,还推??难不成我会买两个沙发?不应该是根据我买沙发这个行为判断我家在装修推相关周边吗?

但经常会出现,刚付完钱就发现有更便宜的于是退款再买。

有一天突然就懂了——这不是蠢,这是逼着商家把商品定价极致压低,逼近边际成本,让市场自动滑向最低价。

一个极小的算法,就可以让商家根本不敢定高价。
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易哈佛.小麦
3月前
宁波政府给了小宇宙 1000 万,招商引资🌚
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易哈佛.小麦
3月前
其实老板们不能随着自己的喜好买便宜的车,比如su7……
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易哈佛.小麦
3月前
要面子,得花钱换。
要赚钱,得面子换。

既要又要还要,你想干嘛?
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