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董慧hui
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夸夸
在《晚点LatePost》写稿
好奇一切有意思的人和事
太好玩了以至于要学的太多，不如一起来玩😋
最重要的是满足好奇心，和观察人类
董慧hui
7天前
MasterPa: 都在发布新品，我也凑个热闹：和大家介绍下「梁柱之间」——它是关于中国古建筑最好的 App，现已可在苹果 App Store 全球各地区下载。 过去一年半以来我们拍摄了接近一千座中国古建筑，但我们始终有一个挑战：如何把这些美轮美奂的古建更好的呈现给大家？所以就有了「梁柱之间」，我们把基于真实建筑重建的 3D 模型、大量精心拍摄的图片和文献资料结合在一起，帮助各位更好地理解中国古建。 现在你可以在「梁柱之间」里用高精度三维实景、空间点位、建筑历史、构件说明、壁画、雕塑、碑刻、题记和现场细节，在手机上真正进入一座古建筑，并像阅读一部专业建筑图录一样理解它。 每一座「梁柱之间」上线的古建筑都具有独立成为一本专业古建筑图录的内容密度。我们会在现场拍摄上万张照片，尽力涵盖一座建筑的全部细节。并且收集几乎全部关于这座古建筑可信的一手文献，来为这些图片写说明。 今天第一批已经上线了：佛光寺、小西天、广胜上寺、广胜下寺与水神庙、金洞寺和南禅寺。更多的还在路上，下个月底应该能到十五座古建。我们也希望可以和更多古建筑相关方合作，并且诚邀更多专家学者一起撰写古建筑文档。 App刚刚上线，如同一个新生命，每天都在成长变化，希望得到大家的意见建议，让它更好地捕捉到中国古建的风采。
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董慧hui
8天前
harbuzi: 这是一个严肃认真的招人贴，我们想招几个真正对 AI 有热情、真诚、聪明的年轻人。 过去一两个月，我们开始做两个产品： 一个是生活方向的 AI Native App——朴素地相信用户价值驱动一切，也朴素地相信 AI 不只能提高效率，也能帮大家生活得更好。 另一个是组织本身——跟以前完全不一样的，效率和自由互相交织、理性与感性交相辉映、Agent 与人融为一体的小团队。 我们希望自己长期都是一个很小的团队，所以每个人都会有充足的机会，做足够重要的事，如果你想真正参与 build 一个 AI Native 新产品的过程，欢迎投递～ 👏 （工作地点：上海静安区 简历投递：ivy@heydori.life）
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董慧hui
10天前
做ai陪伴产品的人为什么总要高估人的本性呢，人是要陪伴，但没那么多人想要高度参与控制，自己写人设、写剧情、创作故事啊，是红果短剧、番茄小说不够看吗
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董慧hui
15天前
刷到一个帖子说想要回流拼多多，评论区也有人赞同说拼多多“纯粹”，大为震惊之余看到评论区的解释——“可能是大环境变差100倍而pdd不变”…
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董慧hui
16天前
搭配食用
姜汁猴: 可能是目前有最多数据支撑的去AI味skill 我最近做了一个“语言学研究”，想从大量的真实人类语料和AI语料对比中，量化到底什么是“AI味”，所以有了这个可能是目前最多数据支撑的去AI味skill。 这是一个基于 283 万字语料统计的去 AI 味 skill，以 629 篇文章（2,826,972 汉字，95,551 句，45,721 段）构建对照语料，检验了 26 项在公共讨论中被广泛认作"AI 文风"的特征，逐项计算生成侧与人类侧的频率比。 结果显示，11 项特征有明显的区分度，被认为是“AI味”的写作表现，其中区分力最强者为段首零回指评论（4.4 倍）。另有 15 项不具备区分力，部分项的方向与流行认知相反：人类使用比喻的频率为生成文本的 2.4 倍，正文设问句为 17 倍，句内同构排比亦高于生成文本。 研究同时发现，不同大模型的"AI 味"表现不同。例如破折号，DeepSeek 每千字 5.16 次、Claude 4.25 次，而 GPT 只有 0.11 次，极差达四十倍；提示性冒号最重的是 DeepSeek 与 Claude，问句小标题最重的是 Gemini。所谓"AI 文风"并非单一形态。 使用非常简单，在GitHub找到我的仓库 lieflat less AI tone，发给你的agent安装即可。 推荐大家在 moxt.ai 里使用！ 希望对大家有帮助～ #AI工作流
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董慧hui
16天前
一直很好奇模型 coding 能力和写作能力的此消彼长，如果说最顶尖的人类是文理兼修，目前大模型好像还没做好这一点。期待更多语言学的有趣分享耶
胡迪Hoodie: 如何 eval agent 产出的调研报告是否易读？ 分享我们 team 实践中用的一个简洁指标——「隐喻率」： 隐喻是常见的语言学现象，简单理解就是在句子中“悄悄”使用比喻。 来感受一个隐喻率很高的句子： “全栈 AI 帝国率领评估军团与标注大军，向全球 Tier 1 俱乐部发起冲锋，踏上下一阶段的马拉松。” 句子里的“率领”“发起冲锋”“踏上”都是明显的动作隐喻；“AI 帝国”“评估军团”“标注大军”“全球 Tier 1 俱乐部”“马拉松”共同构成了竞争与征战的意象。 但这句话其实完全可以写成： “全栈 AI 体系由评估团队和大规模标注团队组成，目标是冲击第一梯队，并参与下一阶段的长期竞争。” 隐喻让这句话变得更加抽象和复杂，你的大脑需要处理一下才能让句子返璞归真，这就降低了报告的易读性。 其实，隐喻的存在本身是希望通过把陌生、抽象的概念类比成更熟悉的概念，从而帮助理解。但 LLM 高密度、不适宜的隐喻使用，很可能把抽象的概念表达得……更抽象。 而且，从数学上讲，隐喻更本质的影响是：它作为一个把 x 词映射成 y 词的“语言函数”（y=f(x)），势必会带来信息的损失（y 的信息量一定小于等于 x）。 综上，我们构建了隐喻率指标（图1&2）：每一百句话中出现多少次隐喻表达。通过隐喻率指标，我们可以从一个视角来反映模型的写作特征——更高的隐喻率往往意味着这篇报告更难读，且会带来信息的损失。 我们衡量了来自 9 个主流模型、各自 36 篇不同主题的中英文研究报告的隐喻率。发现 GPT 5.6 系列模型在隐喻使用上更克制；claude-fable-5 毫无疑问地拿下了最高隐喻率的桂冠（图3）…如果你曾阅读过 fable 的作品，就会发现 fable 真的非常喜欢用“臂”“腿”等人体隐喻来指代“组别”的概念 (图4)。而 opus-5 在隐喻使用上反而比 fable-5 更加克制。 当然，隐喻率只是衡量报告易读性众多 signal 中的一个：隐喻率低也并不绝对意味着文章更易读。但如果构建出许多像隐喻率这样简洁、可操作的 signal，我们就一定能更好地把握 LLM 的本来特性。
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董慧hui
16天前
如果有了视频 agent 竞争的前车之鉴在前，会不会 h3max 出来之后应用竞争的强度和速度都会加剧，就等着看谁能跑出来一个 pmf，直接一步到位了
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董慧hui
17天前
如果实际结果都没做出来，但一堆人都有类似的判断，是不是共识出了问题...
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董慧hui
22天前
MasterPa: 一般团队里我是负责向大家介绍 FUNES 是干嘛的人，但我时常有一种无力感：FUNES 实在不是一个标准的项目，有太多暧昧的、似乎不可言传的内容尽在在其中。重轻在一席的这次分享是对 FUNES 最好的故事与介绍：那些模糊的遥远的事情驱动着我们在全世界探索，这是我们试图记忆一切的理由。 重轻的结尾特别好：「世界太大，我太小，我不会选择去过一种六经注我的生活。我选择向外看，而且我相信，只要我停下脚步，驻足停留任何地方，那里都有一个孔洞等着我。任何一个不起眼的角落，都牵引着深远的故事，连接着广阔的世界。」
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董慧hui
29天前
有些人说话乍一听很厉害，透过话语也看不清到底是怎样的人，语言是他们灵活组合、用来修饰加工自我的工具。还有些人的语言是透明的，能看到 ta 的本真，以及可能有些挣扎的复杂性，要珍惜和保护还愿意信任你并袒露自我、真实表达的朋友们
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