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RT @staticmaker1: "boring" online marketing agency for plumbers.

niche business.

run by a couple.

monetization via retainer service.

ge…

RT @staticmaker1: "boring" online marketing agency for plumbers. niche business. run by a couple. monetization via retainer service. ge…

Discovering "boring" businesses at https://t.co/VrB2vWopEc. Sharing "boring" business opportunities at https://t.co/1qQOVZrUXW.

avatar for staticmaker
staticmaker
Wed Nov 26 01:04:31
TODAY HAS BEEN A LESSON

Never trust any platforms, ever.

So, with that being said, what is the best platform for self-hosting your own content?

I've heard good things about Wistia but open to other platforms.

I'd love to have something extensible so I can build our videos into https://t.co/zSf5Z2H78P and do some cool integrated features with it - which is not possible with iframes etc.

Silver lining but... I think we could build something dope!

I probably wouldn't stop posting on YouTube, but our "original" content would be fully owned by us going forward.

TODAY HAS BEEN A LESSON Never trust any platforms, ever. So, with that being said, what is the best platform for self-hosting your own content? I've heard good things about Wistia but open to other platforms. I'd love to have something extensible so I can build our videos into https://t.co/zSf5Z2H78P and do some cool integrated features with it - which is not possible with iframes etc. Silver lining but... I think we could build something dope! I probably wouldn't stop posting on YouTube, but our "original" content would be fully owned by us going forward.

https://t.co/zSf5Z2H78P https://t.co/ryMAyS77qn https://t.co/Gm6gdHaLgp On a mission to inspire 1B people to build stuff!

avatar for Pat Walls
Pat Walls
Wed Nov 26 01:01:45
最近试着从0去vibe coding一个项目,效率很低

对比起来,基于模板去vibe coding效率就高多了

并不是因为卖模板所以夸模板效率高,事实是大模型很擅长阅读项目已有代码,在此基础之上新增功能只要之前有类似的,那效率叫一个高!

比如,我实现了用户管理,支持搜索、筛选、分页、排序、编辑等功能,那么要实现其他的管理,比如积分管理,那就是一句提示词就能搞定。

而如果是从0开始,我要加tanstack table实现丰富的表格能力,加tanstack query实现数据请求的缓存,加nuqs实现请求参数与URL的一致性,加data table组件实现分页和筛选,还得考虑数据库请求的构造和优化,每个搞起来都费劲 😂

下次再也不从0开始vibe coding了😅

最近试着从0去vibe coding一个项目,效率很低 对比起来,基于模板去vibe coding效率就高多了 并不是因为卖模板所以夸模板效率高,事实是大模型很擅长阅读项目已有代码,在此基础之上新增功能只要之前有类似的,那效率叫一个高! 比如,我实现了用户管理,支持搜索、筛选、分页、排序、编辑等功能,那么要实现其他的管理,比如积分管理,那就是一句提示词就能搞定。 而如果是从0开始,我要加tanstack table实现丰富的表格能力,加tanstack query实现数据请求的缓存,加nuqs实现请求参数与URL的一致性,加data table组件实现分页和筛选,还得考虑数据库请求的构造和优化,每个搞起来都费劲 😂 下次再也不从0开始vibe coding了😅

🔥 The best AI SaaS boilerplate - https://t.co/VyNtTs0jSX 🚀 The best directory boilerplate with AI - https://t.co/wEvJ1Dd8aR 🎉 https://t.co/bh1RxeERuY & https://t.co/zubXJCoY92 & https://t.co/tfQf8T7gGF

avatar for Fox@MkSaaS.com
Fox@MkSaaS.com
Wed Nov 26 01:00:12
RT @PeterHotez: 5 unvaccinated children have died this year in America bc they were unvaccinated: 2 from measles, 3 from pertussis. This is…

RT @PeterHotez: 5 unvaccinated children have died this year in America bc they were unvaccinated: 2 from measles, 3 from pertussis. This is…

Market Design/Entrepreneurship Professor @HarvardHBS & Faculty Affiliate @Harvard Economics; Research @a16zcrypto; Editor @restatjournal; Econ @Quora; … | #QED

avatar for Scott Kominers
Scott Kominers
Wed Nov 26 00:59:40
AI 与芯片结合,可能出现的新应用场景

1. 具身智能

现在AI都是在屏幕里,未来AI要走进物理世界。

如机器人、无人机、自动驾驶。

芯片必须能实时处理视觉、决策、控制,且功耗要很小。

比如,特斯拉的Optimus机器人,还有Figure、1X这些人形机器人公司,都在自研AI芯片。

通用芯片满足不了"边走、边想、边做"这种实时性要求。

未来3-5年,如果具身智能芯片成熟了。

可能会看到AI保姆、AI工人、AI快递员,这是万亿级的市场。

2. 端侧多模态,手机、汽车、眼镜都能跑大模型。

现在大模型多数在云端。

未来会下沉到我们的手机、汽车、AR眼镜里。

要求芯片能在几瓦功耗下,同时处理文字、图像、语音、视频。

高通、联发科、华为都在押注这个方向。

这个场景如果实现,会催生新一代的智能硬件。

就像当年iPhone开启智能手机时代一样。

3. AI原生科学计算

以前超算是用来算天气、算核爆炸。

未来 AI 芯片会成为科学计算的主力。

很多科学问题,用AI的方式算比传统方法快几千倍。

比如 AlphaFold 预测蛋白质结构,就是用AI芯片算出来的。

未来如有专门针对科学计算优化的AI芯片。

可能几天就能设计出一个新药、一个新材料。

这个方向国内其实有机会。

国内有大量的科研需求,且不太受国际算力限制的影响。

4. 边缘智能网络,让万物智能。

当前,物联网设备都是"哑终端",数据传到云端才能分析。

未来每个设备都会有 AI 芯片,能本地运行。

比如可能出现 智能工厂。

每台机器都有AI芯片,能自己判断什么时候该保养、什么时候该调参数,机器之间还能互相协同。

一些国产芯片公司在做这个方向,比如地平线的征程系列。

预测未来3-5年后。

半导体和 AI 的关系会从"AI用芯片"变成"AI重新定义芯片"。

谁能在专用架构、存算一体、软硬协同这些方向上突破。

谁就能抓住具身智能、端侧多模态、科学计算、边缘智能这些新场景。

---
硬头皮答应了一个关于AI与芯片的讨论圆桌,实在不懂,让AI总结的。

AI 与芯片结合,可能出现的新应用场景 1. 具身智能 现在AI都是在屏幕里,未来AI要走进物理世界。 如机器人、无人机、自动驾驶。 芯片必须能实时处理视觉、决策、控制,且功耗要很小。 比如,特斯拉的Optimus机器人,还有Figure、1X这些人形机器人公司,都在自研AI芯片。 通用芯片满足不了"边走、边想、边做"这种实时性要求。 未来3-5年,如果具身智能芯片成熟了。 可能会看到AI保姆、AI工人、AI快递员,这是万亿级的市场。 2. 端侧多模态,手机、汽车、眼镜都能跑大模型。 现在大模型多数在云端。 未来会下沉到我们的手机、汽车、AR眼镜里。 要求芯片能在几瓦功耗下,同时处理文字、图像、语音、视频。 高通、联发科、华为都在押注这个方向。 这个场景如果实现,会催生新一代的智能硬件。 就像当年iPhone开启智能手机时代一样。 3. AI原生科学计算 以前超算是用来算天气、算核爆炸。 未来 AI 芯片会成为科学计算的主力。 很多科学问题,用AI的方式算比传统方法快几千倍。 比如 AlphaFold 预测蛋白质结构,就是用AI芯片算出来的。 未来如有专门针对科学计算优化的AI芯片。 可能几天就能设计出一个新药、一个新材料。 这个方向国内其实有机会。 国内有大量的科研需求,且不太受国际算力限制的影响。 4. 边缘智能网络,让万物智能。 当前,物联网设备都是"哑终端",数据传到云端才能分析。 未来每个设备都会有 AI 芯片,能本地运行。 比如可能出现 智能工厂。 每台机器都有AI芯片,能自己判断什么时候该保养、什么时候该调参数,机器之间还能互相协同。 一些国产芯片公司在做这个方向,比如地平线的征程系列。 预测未来3-5年后。 半导体和 AI 的关系会从"AI用芯片"变成"AI重新定义芯片"。 谁能在专用架构、存算一体、软硬协同这些方向上突破。 谁就能抓住具身智能、端侧多模态、科学计算、边缘智能这些新场景。 --- 硬头皮答应了一个关于AI与芯片的讨论圆桌,实在不懂,让AI总结的。

喜欢摇滚乐、爱钓鱼的PM 网站:https://t.co/vnUpLt752o

avatar for 向阳乔木
向阳乔木
Wed Nov 26 00:57:45
RT @starter_story: I GUESS I'LL START POSTING FULL VIDEOS HERE?

Here's one with @kelechisp who immigrated from Nigeria & built 2 iOS apps…

RT @starter_story: I GUESS I'LL START POSTING FULL VIDEOS HERE? Here's one with @kelechisp who immigrated from Nigeria & built 2 iOS apps…

https://t.co/zSf5Z2H78P https://t.co/ryMAyS77qn https://t.co/Gm6gdHaLgp On a mission to inspire 1B people to build stuff!

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Pat Walls
Wed Nov 26 00:57:34
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