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apparently it also managed, in another tab, to fully port parallel-mode from the old HVM to the new one? that is a COLOSSAL task. I didn't even bother to try asking an AI before, because it shouldn't work. back on my mind I knew it should take days. but it did in... an hour? seems like this model just keep working and never loses track crazy times
Kind / Bend / HVM / INets / λCalculus
作为企业的掌舵人，创始人更应像优秀的编辑而非亲自执笔的作者。 编辑并非包办所有内容创作，而是通过筛选、指导和把控方向来成就优秀作品。 企业管理同理，创始人不必事无巨细，关键在于学会有效授权，但需时刻牢记：授权不等于放任不管。 毕竟，无论规模大小，创始人永远是所有决策最终的责任承担者，这一点不容回避。 关于如何做到有效授权，两位行业领袖的智慧或许能提供启发。 英特尔联合创始人安迪·格鲁夫曾提出“任务相关成熟度”的概念，这一理念简单却深刻：判断一个人能否被委以重任，关键看他是否具备相关经验。 经验越丰富，可给予的自主权就越大；反之，对于尝试新领域的员工，则需要更多的指导和过程监督。这意味着，没有放之四海而皆准的管理模式，真正的管理者会根据员工特点灵活调整——对经验不足者适当“紧盯”，对能力成熟者充分信任。 另一位值得关注的思考者是彼得·蒂尔，他提出的“信念-后果”二维矩阵同样具有现实指导意义。当一件事后果可控且自己的判断尚不坚定时，不妨放手让团队去尝试，允许他们在实践中学习成长；但如果后果重大且自己的决策有十足把握，就必须亲自把关，避免因他人失误造成损失。更重要的是，在坚持己见时，耐心解释“为什么”至关重要。忙碌时虽然容易忽略这一点，但这恰恰是维系团队信任的纽带。若总是不经解释便推翻下属的方案，久而久之，不仅会消耗宝贵的团队凝聚力，更会让信任的基石逐渐松动。 说到底，授权的本质是通过合理分配责任，让团队在各自擅长的领域发光发热，同时创始人始终掌握方向的校准权。这既需要对人的精准判断，也需要对事的理性权衡，更离不开对团队信任的悉心维护。唯有如此，才能在放权与负责之间找到平衡，带领企业稳健前行。
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just left GPT-5.2 optimizing HVM4 for ~2h new record: 215m interactions/s (single core!) up from 190m interactions/s (+13%) confirmed to work on all cases (including SupGen!) no idea what it did, I'll go to bed and commit / understand tomorrow good night!
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apparently it also managed, in another tab, to fully port parallel-mode from the old HVM to the new one? that is a COLOSSAL task. I didn't even bother to try asking an AI before, because it shouldn't work. back on my mind I knew it should take days. but it did in... an hour? seems like this model just keep working and never loses track crazy times
AK 写了一篇播客回顾 2025 年的 AI 发展，它评价 nano banana 是 2025 年最具革命性的模型。 它的意义不止是个卓越的绘图模型，而是一种以图像为媒介的沟通方式。 🍌是图像版的 LLM。 未来还会有的视频版的 LLM。它会是什么？ 🍅🥔🌶🍋？ AK 原文的翻译： Google Gemini Nano Banana 是 2025 年最令人惊叹、具有范式转移意义的模型之一。 在我的世界观里，大语言模型（LLM）是继 20 世纪 70、80 年代个人电脑之后的又一个重大计算范式。因此，基于本质上相似的逻辑，我们将会见证类似的创新浪潮： 我们将看到个人计算的重生、看到微控制器的等价物（认知核心）、看到互联网的进化（智能体网络）等等。 特别是在用户界面与体验（UI/UX）方面，目前与 LLM 的“对话”模式，其实有点像 80 年代向计算机控制台输入命令行。 文本虽然是计算机（以及 LLM）最原始、最偏好的数据表现形式，但它并不是人类偏好的格式，尤其是在输入端。 事实上，人类并不喜欢阅读长篇累牍的文字——这既缓慢又费神。 相反，人类天生喜欢以视觉和空间的方式来摄取信息，这也是为什么传统计算领域会发明图形用户界面（GUI）。 同理，LLM 也应当以我们偏好的方式与我们交流 通过图像、信息图、幻灯片、白板、动画/视频以及 Web 应用等。 这种趋势的早期雏形当然就是表情符号（emoji）和 Markdown，它们通过标题、加粗、列表和表格等方式对文本进行“装饰”和排版，使其更易于阅读。 但究竟谁能真正构建出 LLM 时代的 GUI？ 在这种视角下，Nano Banana 为我们展示了这种未来形态的初步端倪。 更重要的一点是，这种能力的显著之处不在于单纯的图像生成，而在于模型权重中将文本生成、图像生成和世界知识深度交织在一起所产生的“共生能力”。
英文原文地址：https://t.co/qMUleOwWtM 期待明年的 https://t.co/XjLWDYEwoe 能成为 nano banana 模型的最佳载体。
Someone on stream mentioned that they had to help a friend with a subversion issue. Well that's your first issue, using subversion. All subsequent issues stem from there.
🥑 Developer Advocate at @GitKraken 👨💻 Somewhat Senior Software Dev 📹 Twitch: https://t.co/heAWl9dFFl 📽️ YouTube: https://t.co/uWnKkyc09Q