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有一种缺少人类 context 的空洞感
殷悦Melody: 我现在已经可以快速识别同事文档里 AI 生成的内容了
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今天和前同事一起吃饭，他说离职之后就一直在家躺平。
他妈妈很开心，说这段时间是他成年之后在家呆的最长的一段时间。
并且总结到：如何判断是不是合格的父母呢？看孩子愿不愿意回家
他妈妈很开心，说这段时间是他成年之后在家呆的最长的一段时间。
并且总结到：如何判断是不是合格的父母呢？看孩子愿不愿意回家
23 00
今天有个 3 分钟就结束的面试：
我：为什么想来这个岗位？
候选人：因为我想去深圳，女朋友在深圳
我：可是我们这个组只能 base 上海和北京
候选人： 我看 JD 写的深圳北京上海杭州
我：隔壁组已经招满了…
看他一副很失落的样子，我说 xxx 这些在深圳有岗位，可以看看。他说已经看了不是很感兴趣这些方向，就想做 AI 相关的
我也不知道咋继续聊下去，就祝他未来找到合适的机会并结束了会议
我：为什么想来这个岗位？
候选人：因为我想去深圳，女朋友在深圳
我：可是我们这个组只能 base 上海和北京
候选人： 我看 JD 写的深圳北京上海杭州
我：隔壁组已经招满了…
看他一副很失落的样子，我说 xxx 这些在深圳有岗位，可以看看。他说已经看了不是很感兴趣这些方向，就想做 AI 相关的
我也不知道咋继续聊下去，就祝他未来找到合适的机会并结束了会议
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今天刚好和同事聊 Token per day 的指标已经过时了，现在流行单位美元任务完成率（每花1美元，模型能完成多少SWE任务/解决多少价值的工程问题）
陈知新: 过去 4 个月，我们一直用「token 消耗」作为基准来对齐增长。按同样口径回算，最近一周日均 token 消耗已经接近 3000 亿。 最新的一个版本里，有工程师主动重写了请求结构，在不影响效果的前提下，把单次请求的 token 消耗降低了 40%+。团队开始自然关注结构效率，而不是简单增加 token。 规模上来之后，一个很直观的变化是：一些过去需要我们自己工程化绕过的问题，会在模型的新版本中被直接解决。模型厂商会针对真实负载中暴露的问题持续优化。某种意义上，产品本身也在参与模型的优化过程——这种应用层与模型层相互强化的关系，之前季逸超（Peak）在聊 Manus 时也提到过。 现在回头看，token 更像电表读数——它反映规模和成本结构，但不再适合作为我们的核心指标。 更重要的是：用户是否持续把 context 交给产品，以及我们是否能用更少的 token 完成同样的事情。 我们还在早期，还有很多可以重写的部分。 也在继续找人：增长 / 设计师 / 后端 / 前端🙋♂️
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