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VictorHong
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让 AI 干活,让人类思考.
未来是无序的;智能是预测.
It's different, I like at!
VictorHong
5天前
越来越觉得,Computer Use 才是 AI 最强的通用接口。

不用等每个软件开放 API,也不用先配一堆插件。人能在界面上完成的事,AI 就有机会照着做,指哪打哪。
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VictorHong
7天前
Codex 的上下文压缩,比 Pi 和 Claude Code 强在哪?

不是「总结得更好」,而是把压缩做成了 状态迁移。✅ 双路径:本地 handoff summary + 服务端 opaque item

✅ 模型被训练过专门吃这个压缩结果
✅ Item 有身份,支持 thread/fork,坏路径可折叠、好前缀不丢
✅ 长会话多次压缩后连续性更稳

Pi 胜在透明极简,Claude 胜在少装+缓存。Codex 胜在「压缩后还能接着干」。
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VictorHong
13天前
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VictorHong
14天前
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VictorHong
15天前
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VictorHong
15天前

莫唯书Mark: Muse不一样 如果让你问AI一个问题,它洋洋洒洒给你写了几千字,结尾还要反问一句“请问你还需要我帮你做点什么吗?” 你大概率会在心里骂一句我要是知道,还用得着问你? AirOps统计了Meta的Muse、ChatGPT、Gemini和谷歌AI Mode的数据,结果除了Muse其他几家全都在把用户当“情绪垃圾桶”和“阅读理解题”。 ChatGPT在回答里反问用户的概率高达73.6%,谷歌AI Mode更是丧心病狂的91.5%。这就像你雇了个助理,你问他今天下午开会吗,他不直接回答而是反问你:“您指的是哪场会?参会人是谁?需要我帮您订会议室吗?” 现在的头部大模型为了显得自己特别聪明、特别有逻辑,硬生生被逼成了话痨。超过95%的回答都要给你列个1、2、3的排比句,平均回答字数全在几千字。 你上了一天班脑子早就转不动了,只想要个最简单的答案,结果AI还要给你交一份精美的PPT报告。这哪是提供服务,简直是赛博加班。 反观Meta的Muse在这张图里简直是一股清流,或者说它才是真正把用户当“人”看的产品。它的回答平均只有777个字,用列表或排比的概率仅11.4%,最关键的是它几乎从不反问你。 为什么Muse敢这么干?它每次回答虽然短,但去全网抓了25个以上的信源,查阅了上万个独立域名,甚至连普通网友的真实评价都翻出来了,占比远超其他大模型。 它根本不想跟你谈一场漫长的赛博恋爱,也不想教育你。你问什么,它就给出一个极其精炼的结论,附上最真实的证据,然后闭嘴。 这其实是所有AI产品未来的分水岭,现在的ChatGPT们陷入了深深的“自恋”,它们总觉得要把思维链展示出来、要把逻辑盘清楚、要不断引导用户多聊几轮,仿佛不聊够就体现不出它的价值。 但真正的工具是什么?是电灯一拉就亮,是水龙头一拧就出水,谁TM需要一个电灯在亮之前给你念首诗? 用户的耐心早就被切碎了,没有人愿意在一个对话框里做阅读理解。你问一句,它一秒给出一个准确、干净、不废话的答案,这就够了。 而那些喋喋不休、疯狂反问你、动辄甩给你几千字长文的AI,迟早会被用户无情地关进小黑屋。

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VictorHong
15天前
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VictorHong
16天前
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VictorHong
16天前
整理下面 X 列表最近 24 小时的高质量内容,重点挖掘 有价值的新信息、独到观点、深度思考、实用技巧和有趣发现。

按价值排序,每条用简洁中文概括核心观点、价值所在,附原帖链接。宁缺毋滥,避免流水账式总结。

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排版:

- 开头放「今日主线」,3 条短句

- 每个人单独一节,写上名字和 @,节和节之间加分隔线

- 每节 2 到 4 条要点,格式是「加粗主题:内容 + 原帖链接」,每条写两到四句,讲清楚他说了什么、关键细节和背景

- 每节最后用一句话写你的看法

- 零碎工具放到最后的「小工具」一节

- 大约 10 到 15 节,不写破折号,少用句号,不要有 AI 腔,简单清晰就好
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VictorHong
17天前
ASD-STE100(全称:AeroSpace and Defence Industries Association of Europe - Simplified Technical English,即欧洲航空航天和国防工业协会简化技术英语标准)是国际上最具影响力的受控自然语言(Controlled Natural Language, CNL)标准之一。它最初专为航空航天和国防领域的维护、维修和操作手册而设计,如今已被广泛应用于全球各高技术行业的 (technical) 文档编写中。

ASD-STE100, Simplified Technical English for aerospace and defense

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