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提一个建议：自定义触发键时，能否支持单键而非强制组合键？以及能否区分左右控制键？以及能否支持长按和短按开始再按停止这两种模式？
子安Zan: 我最近在负责推广的产品，智谱AI输入法。 我用了一段时间之后，我就决定要推广它，他真的会让我有一种想丢掉键盘的感觉。 不过现在他还有很多不足，欢迎大家使用，然后给我提意见。
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在AI开发中过度强调TDD，和在公司管理中过度强调结果导向，有类似的问题，就是考核指标很容易被执行者hack，结果和数据很好，但做法和过程却是捞偏门。未被测试和考核到的过程，多数都是糊弄。
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让 Claude Code 带着它的一群小弟开发，每次能连续开发 2.5h 左右，然后就会遇到 100 美元套餐的限制。CodeDAG v0.0.3 版本，让 Claude Code 接续开发了 6 次，一共 15h 左右。要是买 200 美元的套餐，或许能一口气开发 15 小时，直接搞定。
不过，整个过程的瓶颈不在于 AI 写代码，瓶颈在于我写文档、核查文档。
毕竟，一行错误的文档描述，就会造成 10 行错误的代码实现，影响 100 个用户的使用体验。不得不慎重。
不过，整个过程的瓶颈不在于 AI 写代码，瓶颈在于我写文档、核查文档。
毕竟，一行错误的文档描述，就会造成 10 行错误的代码实现，影响 100 个用户的使用体验。不得不慎重。
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当谈及人类的注意力时，如果将其与AI的注意力机制进行对比，我们通常只关注人类注意力的能力和效果，却忽略了其使用成本。
实际上，一个人在一天之内的注意力总资源似乎是有限的。我们可以在一段时间内集中注意力，但时间过长，注意力就会开始分散，无法集中。
这似乎意味着人类的注意力依赖于某种资源，这种资源会随着使用而逐渐消耗，只有通过休息和睡眠才能逐渐恢复。但是，这种资源与普通的体力或能量还不太一样。有时候，即使人还具有相当多的力气，也不饿，大脑血糖浓度可能也还充足，但依然存在注意力资源被耗尽的情况。
如果不仅仅是能量问题，对应于机器学习来说，不仅仅是算力问题。那么，人类注意力消耗背后所对应的那个资源，对于机器去模拟来说，大概率是某种空间的存储。这似乎意味着在机器的注意力机制中，采用某种以牺牲空间来提升推理效率或推理效果精度的方法，与人类也是类似的。
实际上，一个人在一天之内的注意力总资源似乎是有限的。我们可以在一段时间内集中注意力，但时间过长，注意力就会开始分散，无法集中。
这似乎意味着人类的注意力依赖于某种资源，这种资源会随着使用而逐渐消耗，只有通过休息和睡眠才能逐渐恢复。但是，这种资源与普通的体力或能量还不太一样。有时候，即使人还具有相当多的力气，也不饿，大脑血糖浓度可能也还充足，但依然存在注意力资源被耗尽的情况。
如果不仅仅是能量问题，对应于机器学习来说，不仅仅是算力问题。那么，人类注意力消耗背后所对应的那个资源，对于机器去模拟来说，大概率是某种空间的存储。这似乎意味着在机器的注意力机制中，采用某种以牺牲空间来提升推理效率或推理效果精度的方法，与人类也是类似的。
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绝大多数有效的组织首先具有稳定的结构，其次在稳定的基础上，又可以不断地更新、生长与迭代。
阿晓Ocean: 多智能体应该是关于组织的，而非关于角色的。
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