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Not investment advice! But any dip in $AMD might be a buying opportunity. In the short run, time to train and CUDA dominate. In the longer run, token per watt and total cost of ownership are the metrics to watch, especially as inferencing takes over as the most common workload. AMD architecture presents a serious challenge to Nvidia dominance.
Wonderer. Amor fati. Scaling trust.
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微软发布快速修复程序解决已经注册 ESU 的 PC 和 Windows 10 LTSC 仍然显示当前版本已经停止支持的错误消息。当然 LTSC 版本身也没有结束支持用户压根不需要执行任何配置，出现错误提示纯粹是微软部署问题，目前微软已经发布修复程序。
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Cognition Labs 推出 CodeMaps：全新的代码表示方式 软件工程中有一个普遍痛点：理解复杂代码库很难！这不仅仅是新手工程师的困扰，即使资深开发者也常常花费大量时间在代码引用导航跳转上。根据 Stripe 研究，遗留代码维护已成为生产力最大的拖累，而现有 AI 编码工具往往依赖“通用智能体”，这些智能体能快速生成代码，但缺乏精准的上下文导航，导致工程师与代码的“脱节”。这种方法虽高效，却可能削弱人类的责任感和对系统的深刻理解，尤其在调试、重构或架构决策等高价值任务中。 核心概念：CodeMaps 是什么？ CodeMaps 是一种“首创的 AI 标注结构化代码地图”。它不是简单地生成代码，而是为特定任务创建“即时映射”，帮助工程师可视化和导航代码库。想象一下：当你打开一个代码库并输入提示（如“追踪客户端-服务器交互”）时，CodeMaps 会生成一个快照式的地图，标注文件、层级和系统间的关系，让你能直观地“跳跃”到精确的代码行。 与传统代码表示（如纯文本或基本图表）不同，CodeMaps 强调 人类-AI 协作。它使用 SWE-1.5 或 Claude Sonnet 4.5 等模型生成，确保输出尊重“零数据保留”（Zero Data Retention）原则，即不存储用户数据。地图支持两种视图：绘图式概览（便于快速浏览）和文本式“追踪指南”（提供深入解释），用户还能在提示中引用它（如 @ {codemap}），提升后续 AI 响应的准确性。借用 Paul Graham 名言强调：“你的代码是你对问题理解的体现。只有当代码在你脑海中时，你才真正理解问题。” CodeMaps 正是为了“开启你的大脑，而不是关闭它”。 如何构建 CodeMaps？ 构建过程相对简洁，但依赖代码的结构化分析： 1. 输入：在 @windsurf 中打开代码库，输入自然语言提示或选择自动建议。 2. 模型选择：快速模式用 SWE-1.5（适合日常任务），智能模式用 Sonnet 4.5（处理复杂场景）。 3. 生成：AI 分析代码结构（如文件间依赖、数据流），输出嵌套分组的地图。例如，在调试认证问题时，它会突出相关模块，并链接到具体代码行。 4. 交互：用户可展开节点获取更多上下文，或切换到线性文本视图。 和传统表示的区别 传统代码表示（如静态文档或基本 IDE 导航）往往静态且碎片化，而 CodeMaps 是动态的、AI 驱动的： · 精准 vs. 泛化：通用智能体给出答案，但不解释“路径”；CodeMaps 提供端到端的导航链条。 · 可视化与可解释：它融合图形和文本，减少认知负担，避免“vibeslop”（AI 生成的超出人类理解的低质代码）。 · 协作导向：促进工程师对 AI 输出保持问责，确保“理解即问责”。 帮助：提升代码智能任务 CodeMaps 在实际应用中表现出色，尤其在： · 入职加速：新工程师从 3–9 个月的“爬坡期”缩短，快速掌握遗留系统。 · 调试与重构：轻松追踪数据管道或安全漏洞，节省每周 5+ 小时的指导时间。 · 生产力提升：释放工程师专注于高价值工作，如架构设计，而非低价值导航。 · AI 增强：在 Devin 或 Cascade 等智能体中引用 CodeMaps，能显著提高任务解决准确率。 未来展望与开放问题 CodeMaps 被视为“人类可读的自动上下文工程”一步，未来可能演变为开放协议（如 .codemap 文件），允许其他工具集成，促进团队协作和学习。团队指出，它能“增强工程师的高价值工作，缓解低价值负担”。然而，潜在挑战包括大规模代码库的扩展、模型准确性保障，以及动态代码变更的处理，这些仍待探索。 文章地址
专注 - Context Engineering, AI(Coding)Agents. 分享 - AI papers, apps and OSS. ex Microsoft MVP 合作 - 私信/邮箱：shaomeng@outlook.com 📢 公众号/小红书: AI 启蒙小伙伴 🔗 信息卡提示词 🔽
在人工运营mvp的阶段里 只要是我靠内容引流的渠道 我从不做免费试用，也不做解答 有几个原因： 1、人工拉群消耗大量时间 2、一个产品还需要靠自己解释去寻找客户，说明人群出错了，真正付费的人是当下在使用其他解决方案，一眼看到了一个价值，而对它产生了期待。需要解释的用户绝对不是内测阶段应该要找的那波早期试用者 3、付出成本本身就是一种筛选，可以筛选掉很多没意义的用户，尤其是那些好奇的“竞争对手” 4、从这些付费用户里能检测产品满意度，他们认为有机会发展，大概率就会继续续费，因为门槛价格对于他们而言不是多少负担，所以你不需要担心因为用户没钱而导致续费差，从而质疑自己的产品不行 内测阶段只有一类人群会免费 那就是我主动定向邀约的测试 这是我对内测运营的理解 可以没多少人 但需要筛选机制
Believing is seeing