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夸夸
终日惶恐，碌碌无为，无动于衷，贪心又孤独
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00:11
我问🦋孩子衣服在哪里，她说在书本下面，说我眼神只会看直线，适合当狙击手😂
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3天前
林阿福Alfred: 今天我想聊聊我开发中的一个小插曲，以及我是作为一个AI Native Developer，是怎么通过做项目，迭代项目来学习的 事情是这样的，我把我开发的AI项目放到了Vercel上，开始了一波小范围内测，结果发现几乎所有人都会反馈，回答如果太长，大概10秒就会被突然切断。查了查日志，原来是因为Vercel的Serverless Function免费版有个10秒的执行时间限制，我的AI回答超时了，因此我让AI告诉我有几种解决办法： 1. 花钱升级到Vercel Pro，这样就能有60秒的时间。 2. 换成Edge Function，能有30秒的时间。 3. 优化一下代码，让助手回答得快点，或短一点 但其实在这之前我根本不知道什么是serverless function 和 edge function，因此我又通过AI叫他告诉我这两者的区别，以及对我的项目而言应该采用哪一种。（文末有简单的比较） 我最后选择了Edge Function，因为它不仅免费，而且还能减少延迟，对于需要即时反应的场景更合适。 接下来就是动手操作了，我把API路由改成了Edge Function，加了一些配置，改了改代码，还优化了错误处理。本地测试的时候，发现response header没有显示Edge Function的标志，清理了一下缓存，重新部署，问题就解决了。最后看到响应头里显示`x-edge-runtime: true`，我重新部署到vercel后，chat api router的执行时长一下子就拉到了21s，生成的回答更为完整，也不会出现截断的问题了。 我来简单说说Edge Functions和Serverless Functions的区别： - Serverless Functions就像共享厨房，你按需使用，按使用付费，不用自己打理厨房。 - Edge Functions就像在各地开的小外卖店，离顾客近，反应快，但功能相对简单。 对比一下： - Serverless Functions适合在数据中心处理复杂的任务，执行时间可以很长。 - Edge Functions适合在全球各地的节点快速响应，执行时间较短。 成本上，Serverless Functions按执行时间收费，Edge Functions通常按请求次数收费，适合高频访问。 如果你的项目需要快速响应，或者服务全球用户，Edge Functions可能更适合。如果项目需要复杂的计算，或者需要完整的Node.js环境，Serverless Functions可能更合适。 这次经历真的让我感受到在未来，学习的方式可能有巨大的变化，于我而言最重要的是我在解决了一个问题的同时还顺带学习了知识，这种学习过程的正反馈是及时的且高效的。
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5月前
Szhans: 这两天 Claude 接入 Notion、Canva 和 Linear 等第三方平台，越来越多人意识到这不是工具升级，而是人文与技术融合的里程碑。 以 Notion 为例。对重度用户而言，它早已不是静态知识库，而是承载思维轨迹的「外脑」。当 Claude 通过 MCP 连接这个认知空间时，三重力量开始交汇： 当下的思考 × 基于互联网的 AI 搜索 × 第二大脑 所有信息以你为中心，跨越时空和语言的边界重新编织。AI 不再是外部工具，而是内化为认知本身的放大器。 真正的分水岭正在形成：拥抱开放性和「人机共生」的终身学习者，获得了全新的认知脚手架。而 Claude 正在悄然编织一个开放生态——只有置身其中的创造者，才能感受到这片「看不见的森林」的隐秘力量。
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5月前
flash: 2023.5 ~ 2025.4 学过的还不错的大模型原理严选清单，不难，放心学习。 一、图书系列，历史，第一性原理 1.《深度学习革命》 https://item.jd.com/10066889590969.html 2.《ChatGPT：人类新纪元》 https://item.jd.com/10086355421479.html 3.《深度学习入门：基于 python 的理论与实现》 https://item.jd.com/13288842.html 4.《深度学习中的数学》 https://item.jd.com/10077403979865.html 5.《深入浅出神经网络与深度学习》 https://item.jd.com/12950464.html 6.《深度学习进阶 自然语言处理》 https://item.jd.com/12998842.html 7.《这就是 ChatGPT》 https://item.jd.com/10079352315868.html 二、视频系列 2.1）零基础提认知，快速入门 1. Deep Dive into LLMs like ChatGPT https://www.youtube.com/watch?v=7xTGNNLPyMI&t=548s 2. Andrej Karpathy Let's build GPT: from scratch, in code, spelled out. https://www.youtube.com/watch?v=kCc8FmEb1nY 3. Andrej Karpathy The spelled-out intro to neural networks and backpropagation: building micrograd https://www.youtube.com/watch?v=VMj-3S1tku0&list=PLAqhIrjkxbuWI23v9cThsA9GvCAUhRvKZ&index=1 4. Sebastian Raschka Building LLMs from the Ground Up: A 3-hour Coding Workshop https://www.youtube.com/watch?v=quh7z1q7-uc 5. 最好的致敬是学习：DeepSeek-R1 赏析 https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzAxNDMxMzQyNg==&mid=2650003373&idx=1&sn=5df0d9eb60d7bc250194c3f3e89c70a5 6. 深度学习之模型优化—理论实践篇 https://www.bilibili.com/video/BV1aF411v7Va/?vd_source=b0e02cfebae4c9e57248eccc0bff4fb0 2.2）系统性学习，需要花大量时间 1. coursera 吴恩达机器学习 专项课程 https://www.coursera.org/specializations/machine-learning-introduction 2. coursera 吴恩达深度学习 专项课程【5门】 https://www.coursera.org/specializations/deep-learning#courses 3. coursera 无监督学习、推荐器、强化学习 https://www.coursera.org/learn/unsupervised-learning-recommenders-reinforcement-learning#modules 4. 李宏毅 bilibili 系列视频 https://www.bilibili.com/video/BV1XS411w7qr?spm_id_from=333.788.videopod.episodes
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5月前
跃迁浏览器: 关于 MCP，这是我看到的最好的文章
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5月前
麦克雷: 卡兹克这篇写得好啊
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6月前
可以
Lovart 这样的设计 Agent 出现之后，我们距离超级个体还远吗？
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7月前
🐶又在我面前嘚瑟，我真是受不鸟男人不知从何而来的自信劲儿，我忍不住说，我天啊，🐶说，你是说我是你的神吗？
从此，我受不了了我就说你可真是我的神，他也乐得接受，竟然有两个人都可以的方法哈哈
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11月前
我奶08年走的，走的时候其实是81周岁吧，在今年以前，我每次在梦里遇见她，都会立马哭出来，总觉得她的离开不应该吧。大概从今年开始，梦见她不会哭了，会尽力在梦里的时间和她相处。可能因为算下来，如果她一直活着，也有98了，确实很难一直在了，心里可能就放下了吧。昨晚梦见她到我家，我就给她找牌和牌九，让她玩。奶啊，你来梦里来找我，是不是想我了啊
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11月前
难受，这种日子也快过去了吧，太痛苦了！不想做！！憋不出来！！
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