关于我
-
来自南部的一个小城市,个性不张扬,讨厌随波逐流。
💬 分享 才知道局域网下,iOS可以直接访问macOS上的文件 https://www.doubao.com/thread/a0d444d15e1ad
🍃 handsome主题 首页侧边栏的header样式的demo
📝 每日记录 两个晚上终于学会了钩针的这些概念:针目,起立针、短针(X),短针加针(V,即同一个针目里两个短针),钩完了两圈(╯‵□′)╯︵┴─┴
📝 每日记录 今天团建去的是九号温泉。📝 第一次 去温泉。去之前脑子里幻想的总是那种小资生活。实际去了之后,水的浮力好大,甚至有些晕水。水质自然没有家里干净,泡了一会就觉得有些头晕。去温泉馆的...
🥳 周末 [WEEK-09]
🤏 生活技巧 周六把四件套洗了一次,晚上被褥套被套的时候,想着之前每次都是先将四个角放到被套里,然后再抖很多次很累,于是网上搜索了有没有更简单的方法。于是真找到了。其实很简单:
周末把 🍅 TLog 项目重新打开了一下。前情提要: 三年前,我用 electron 写了一个番茄钟 (为什么是electron,因为它是跨平台...
因为是三年前,发现编译不起来了,一开始是/usr/bin/python找不到,最后通过alias python3 = python 解决了。其次dependencies中依赖版本号是~ 开头,所以重新yarn install,有些依赖升级版本后不兼容了。最后调整版本后终于编译成功了。
但是现在有一个比较严重的问题是,之前vue+electron 开发模式使用的vue-cli-plugin-electron-builder插件已经很久不更新了,而且只支持node 16版本。意味着我依赖的electron 也不能升级,否则node版本不兼容。同时之前使用ant-design-vue 还是1.7.4低版本,也无法升级了,并且简单看了一下新版本的 ant-design-vue 语法和之前似乎差异很大...未来是准备使用 electron-vite 替代vue-cli-plugin-electron-builder,不过先这样吧,毕竟没有阻塞性的问题。
🤖 AI 周日更多的尝试trae AI ide,因为公司有一次会议,有一个同事说AI让他提效了50%,感觉还是有些吃惊。虽然工作已经离不开AI 了,但是他在帮助我写代码上始终没有太多。
发现这类AI builder 软件比较适用于新的项目,一步步搭建,或者适用于代码里需要新增一个单独的独立模块。举个例子,你可以让界面上加一个新的按钮,实现新的功能,但是如果让他修改已有的代码,完善功能,有可能出现上下文不够导致功能实现有问题。作为个人开发者而言,我觉得ai builder 确实还是能提效不少的,但是生成的代码后都需要再仔细检查一下才行。
比如我让ai修改了点击音量按钮后的面板界面,增加了一个刷新音频列表的按钮和功能。同时在专注过程中增加一个“更多”按钮,按钮里增加了“延长”和“提前结束”两个按钮。虽然“延长”的功能实现有问题,但是总体上还是不错的了。
说起AI,本来想试一下kimi的200万上下文,但是不知道怎么申请。于是尝试了 Google AI studio 中的 Gemini 1.5 pro,免费,并且支持200万token的输入。但是缺点是输出最高只支持8000多的token,感觉有点少。
我分别把我博客的所有文章(40多万token)和所有的说说(20多万token)导出到两个文件里,让它分析一下金句,下面是截图:
有点意思,不过总结出的“金句”有些是引用的内容或者歌词,而非我自己的个人经历,感觉对内容理解上并没有完全理解透。其次我尝试让他从日志里给我分析一下成长的过程,还是不够深入细致,有机会再多尝试一下。
🤖 AI 👀 产品观察 今天看到有人分享腾讯ima 知识库,有点吃惊,腾讯居然除了腾讯文档以外又出一个一款to c 的文档桌面端软件,而且主打AI结合。
当看到下载包600MB的时候,就知道又一个基于chromium的“定制化”客户端。虽然我也不喜欢电脑里的所有软件一启动就一堆Helper进程,但是似乎越来越多的AI桌面客户端都是基于chromium,原因也不言而喻,首先AI必定要打开网页,基于chromium就有完整的网页浏览能力,而且chromium提供了丰富的基础库,在原有基础上上稍微改改就能变成一个新的客户端,同时还支持跨平台(Windows/Linux),无疑是成本很小的一种方式。
刚打开的第一眼有点惊艳,背景是毛玻璃,还算有些特色。稍微用了用,感觉还是做了不少的开发工作。最主要的文档编辑能力感觉有些弱。后续再体验一下,目前没有感觉到特别大亮点。
个人是希望有一款真正的AI 笔记软件的,它不仅仅是根据用户输入生成文本,而是在真正的理解知识库的所有文本基础上,智能给出知识库的文档分类、标题修复建议,能够将文档串联起来,同时在写作过程中,因为有更多的用户上下文,可以更好的进行内容输出。AI应该是润物细无声的辅助,而不是AI变成主角。
📝 每日记录 北京的天气没那么冷了,是时候开始每天吃早饭了 →_→
🤖 AI 晚上本地部署了deepseek R1 7B 和llama3.2 感觉可玩性不是很高,尤其是llama3.2 对中文支持不是很好,再加上参数比较少,中文感觉说不太流畅...如果是想试试角色扮演,感觉R1不是很适合,因为它的思考时间太长了,而且看到思考过程反而对于这一场景不真实了
🤖 AI 社交配比建议:理想的人际关系应由三部分组成:
○ 40%独处(自我滋养)
○ 30%弱连接(同事、邻居等浅层社交)
○ 30%强连接(家人、挚友等深度关系)
💼 工作记录 职场不是学校,没有人有义务为你的努力打分,除非你能证明它值钱。
👀 产品观察 春节这段时间,DeepSeek大火,其中一个原因就是deepseek的思考过程以及回答的内容都非常通人性,从最初的一些传播度高的截图就可以看出。
我自己也试了很多内容,确实体验比之前的AI有明显的提升,甚至到了令人惊叹的地步!同等内容测试 GPT-4o或者GPT-o1,回复的内容都是官话、套话、空话。只不过deepseek深度思考经常性的服务器繁忙,希望早日可以解决ddos或者扩容问题。
下面是一些deepseek的摘要,与君共赏:🤖 AI
👀 产品观察 第一次被AI逗笑,DeepSeek有点东西的

🤖 AI
👀 产品观察 🤖 AI chatgpt4 发布了,我认为目前这种对话式的AI仍然不能取代很多工作。原因是人类的工作大部分靠的是主观能动性,而不是一次一次的对话来获取工作结果的。老板雇佣一个员工,是为了把工作交给他。因此对话型的AI 尽管越发的智能,但也有所形式的局限性。
是否可以用来减少人力,提高工作效率,如果足够智能我觉得是可以的。以前一个人一天干三件事情。也许现在可以做的更多。
chatgp3 使用了一段时间,日常工作也经常用了。一个感受是,浅显的问题,它可能做的比搜索引擎来的更直接和更快。复杂的问题,它可能会浪费你的时间,并且误导你的思考。一个技术问题直接看技术文档也许比问它更靠谱一些
如果把技术文档当作语料库接入chatgpt,那不是更方便问跟技术文档相关的技术问题了,这种私人定制语料库微软已经在卖方案了,相信很快这种模式会更受欢迎。
👀 产品观察 🤖 AI 【new bing比chatgpt 还要拉跨】 今天中午查看邮件发现通过了new bing 白名单,试了一下。原以为相对chatgpt 有不少提升,体验下来感觉更差。首先它加入了每句话的来源,实际上变成了对一些网页的总结,而不能像chatgpt一样感觉是它理解后再给你的回复。
事实上它的回复内容质量也没有chatgpt 更好。比如我想让它给我制定一个提升英语的计划,它只是给我一堆网页的总结,并且告诉我不能给我制定计划,因为它认为每个人学习计划不一样...
同时因为new bing 现在限制一个话题只能说5个回合.... 就基本上它的作用就是网页总结机器。
最后,不知道new bing 模型设定是怎么回事,它很容易暴躁,很容易就不回复对话,觉得你冒犯了它....
产品上的限制就更不用说了:每天只能聊50次,也没有多个session的记录... 目前比chatgpt 体验差很多
👀 产品观察 【chatgpt 能拯救我们对AI的信心吗?】🤖 AI 在chatgpt 之前,当提到ai,我最先想到了就是人脸识别、文本翻译、语音识别 等等实现单一能力的AI。而对话式的AI,如Siri,小爱等等一众智能语音助手彷佛还处在非常低级的阶段。
chatgpt 火热之前的AI绘画也是火了一阵子,然后过一段时间热度又降下去了,原因之一就是绘画功能只是一个玩具,就算真的画的很好,普通人也没有那个需求。另一方面就是并没有一个高质量的免费AI平台。能看到的要么是用的初级模型,要么就是积分收费,而且创作时间很长,体验性很差。
所以这也是chatgpt 能成为这么大热门话题的原因:
用了chatgpt 一段时间,对我的帮助最大的是找到某个知识点的方向,减轻获取知识的负担:
当然chatgpt 最为人诟病的就是它对虚假信息无法分辨,比如我前几天问它electron如何注册file association 协议以便双击文件打开electron软件,它反复告诉我的是protocol模块,显然这个不能满足我的需求,也就是它对你的问题会始终生成一个答案,但是它没有告诉这个答案的可信度有多高,以至于你还需要去花时间分辨是不是对的。
这样的例子还有很多,比如前一阵子问的内存概念,以及询问macos上如何根据pid 获取 task port,它的回答都有问题。
但是正如之前说的,chatgpt 对我最大的帮助不是帮助我完成工作,而是帮助我更快的找到方向。
除了在我的工作上,chatgpt 在各个方向上还有不少应用,比如写文章,润色文字,甚至学习英语。这些我尝试的都不多。就拿写文章来说,如果要让chatgpt 写一篇不错的文章,直接丢给它一个话题应该还不够,还需要不断的对话引导,同时还需要自己不少时间去修改。所以它在这一过程仍然是辅助者的程度。
当然如果只是用来糊弄事情,那么chatgpt 能做比现在的文本生成工具更好的效果。
还听说有一些利用chatgpt 来商业化发展,比如让chatgpt 写特定角色设定的微信公众号文章(比如萌宠风格),这些可能在某个群体还是有商业价值的,但规模应该不会太大。
总体来说,chatgpt 在各个方向上应该更多是辅助性的工作,不可否认,它能做到的比我们想象的更多,也比我们想象的更聪明,但是想让它直接替代某个行业方向的职位,可能还为时尚早。