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6 小时 12 分钟前

回复了 Chihiro316 创建的主题 › 程序员 › 我用 deepseek 逆向了小米运动的卡路里算法，绷不住了

其实从信号学的角度讲，任何模拟信号的数字化都是一种信号损失的过程，关键就看你怎么取舍。

一般器械采集这端就有很大误差，你量化转换的层面再精确，采集端精度就很低又有什么意义。

所以很多生理指标即便是高端专业仪器也都只能看趋势，不能看绝对数值。
医院等机构不愿意依据第三方检查结果，除了利益和责任原因，以上也是原因之一。

1 天前

回复了 liuluxu1989 创建的主题 › 程序员 › 刚 Tibo 说 codex 支持会话的永久缓存，有懂技术的解释下这可能吗

我的理解，就是 openAI 给你的账单适度的优惠一些。

就像是你用的到底是什么模型你不知道一样。依然是 GPT Omakase

1 天前

回复了 iorilu 创建的主题 › 随想 › 我发现一个讽刺的现实, AI 爆发随手可以搞软件, 但是软件的需求却没了

我理解其实恰恰相反。目前这波 AI 解放的其实是过去的伪需求。
相当于是，过去没有软件去实现的一些不合理的，微不足道的，没有商业价值的需求被非从业者二次释放了。

举个最现象级的例子，你说真正重度使用 adobe 全家桶的企业有可能切换去 photocraft 全家桶吗？
换句话说，你认为采购 adobe 全家桶的企业，是看中了 adobe 的功能性吗？

同理。
你一两句话能够和 LLM 解释通透的需求，即便没有 AI ，你也赚不到钱。
实际盈利的软件，其功能也只是必要条件，而不是充分条件。

2 天前

回复了 cjkcjkcjk 创建的主题 › Local LLM › 本地机器能跑 DeepSeek v4.1flash 或者 Qwen3.8 得多少钱？

我目前的机器市场价是 8 万左右。rtx pro 5000 48GB + 128GB DDR5 6000

目前的性能是 strata 跑 qwen3.8-flash-next-nvfp4 ，prefill4000 ，decode 130 。256k 上下文能温 5 个会话。

sglang 跑 qwen3.8-27B-nvfp4 ，256k 上下文，4 并发，配合 Hicache 能热 3~4 个会话。单路 decode 120 ，prefill 5500 到 3000 。

2 天前

回复了 1300296933 创建的主题 › 职场话题 › 感觉自己的人生好失败

我理解，一个人只要过的问心无愧，就已经非常成功了。

没人能定义别人应该怎么过，以及别人怎么选更好。而且蝴蝶效应在个人选择上也依然存在。
人生就像双色球，你以为是你没选对号码才和特等奖失之交臂，但谁知道呢？

3 天前

回复了 florentino 创建的主题 › 程序员 › 我宣布,thinkrail 就是我心目中,最好的 AI coding agent App

我目前给他的定位就是个 pi 内核版的 copilot

3 天前

回复了 florentino 创建的主题 › 程序员 › 我宣布,thinkrail 就是我心目中,最好的 AI coding agent App

对于 thinkrail ，我觉得最可靠的是他是 pi 内核。这也就让我对于其 ReAcT 的效果有了一个最基础的信心。

对于尝鲜 harness 工具来讲，其实对于整个提示词逻辑以及 agent loop 的不信任我觉得是最大的门槛。

3 天前

回复了 layxy 创建的主题 › OpenAI › 国庆后 Codex 越更新问题越多，是我环境问题吗

codex desktop 的优化确实很奇葩。无论是从各种功能的正常程度，还是其进程本身的资源占用。