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RT @michlimlim: “If you put a salesperson in front of a group of engineers, it should take 10 minutes to realize they’re not a PM.” This h…

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Deeply researched product, growth, and career advice

avatar for Lenny Rachitsky
Lenny Rachitsky
Wed Dec 03 03:05:24
RT @dwarkesh_sp: New post: Thoughts on AI progress (Dec 2025) 1. What are we scaling?

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🏗️ Love to build (@runwayco @sandboxvr @zynga) people love 💸 Investor @amplitude_hq @mercury @owner @elevenlabsio @meetgamma @sfcompute @turingcom++

avatar for Siqi Chen
Siqi Chen
Wed Dec 03 03:04:42
谢谢 @LipuAIX 整理的翻译提示词，分享一些我用 AI 翻译文章的心得。虽然我认为这提示词太复杂了一些，但其中思想是没问题的，我以前也分享过类似的观点： 1. 最好的翻译就是重写 2. 好的翻译效果要分成几步来做 但也要分场景，普通翻译场景，重写一次就足够了，以现在大语言模型的能力，尤其是 Gemini 3 Pro 这样的，一次重写质量已经相当高了。 如果真要做专业翻译，第一遍重写之后，再让 AI 去校对润色是有必要的。 但是校对和润色不要放在一个提示词里面来做，除非内容很短。 主要原因就是我昨天提到的：大模型可以输入很长，但是输出太长就会偷工减料，幻觉严重。 想象一下，如果你翻译一篇 2 千字的文章，按照提示词这样三遍下来，输出就要 5-6 千字了，到后面输出质量就不高了。 所以翻译、校对、润色最好是独立做。 先说翻译，翻译的提示词不需要原推那么复杂，简单的让它“重写”即可，重点是说明： - 文章风格 - 常用的翻译词汇对照表 - 目标读者（可选） 校对，校对需要原文、和译文，检查遗漏、错误的地方。如果对翻译精度要求不高，这一步也可以省略。 润色则不需要英文原文，只需要译文就够了，这时候只需要让模型去检查翻译后的结果语句是否通顺，是不是符合中文表达习惯。已经不需要英文原文了。 另外，文章如果太长，还是需要分块，分块最好按照自然章节和段落，通常段落一级就够了。 至于每一块和上一块怎么衔接，一个简单有效的办法就是把上一块的原文、翻译结果加到上下文中，这样翻译下一块就可以参考上一块的内容和风格。 至于保留多少块的历史，取决于模型和分块大小。通常上一块的原文和翻译就足够了，不用太多，甚至不加历史结果也没问题。 这个过程可以写个程序用 API，也可以手动去模型做。比如我个人就是用 Gemini，不同的提示词做成不同的 Gem，需要用就把内容贴到 Gem 就好。

谢谢 @LipuAIX 整理的翻译提示词，分享一些我用 AI 翻译文章的心得。虽然我认为这提示词太复杂了一些，但其中思想是没问题的，我以前也分享过类似的观点： 1. 最好的翻译就是重写 2. 好的翻译效果要分成几步来做 但也要分场景，普通翻译场景，重写一次就足够了，以现在大语言模型的能力，尤其是 Gemini 3 Pro 这样的，一次重写质量已经相当高了。 如果真要做专业翻译，第一遍重写之后，再让 AI 去校对润色是有必要的。 但是校对和润色不要放在一个提示词里面来做，除非内容很短。 主要原因就是我昨天提到的：大模型可以输入很长，但是输出太长就会偷工减料，幻觉严重。 想象一下，如果你翻译一篇 2 千字的文章，按照提示词这样三遍下来，输出就要 5-6 千字了，到后面输出质量就不高了。 所以翻译、校对、润色最好是独立做。 先说翻译，翻译的提示词不需要原推那么复杂，简单的让它“重写”即可，重点是说明： - 文章风格 - 常用的翻译词汇对照表 - 目标读者（可选） 校对，校对需要原文、和译文，检查遗漏、错误的地方。如果对翻译精度要求不高，这一步也可以省略。 润色则不需要英文原文，只需要译文就够了，这时候只需要让模型去检查翻译后的结果语句是否通顺，是不是符合中文表达习惯。已经不需要英文原文了。 另外，文章如果太长，还是需要分块，分块最好按照自然章节和段落，通常段落一级就够了。 至于每一块和上一块怎么衔接，一个简单有效的办法就是把上一块的原文、翻译结果加到上下文中，这样翻译下一块就可以参考上一块的内容和风格。 至于保留多少块的历史，取决于模型和分块大小。通常上一块的原文和翻译就足够了，不用太多，甚至不加历史结果也没问题。 这个过程可以写个程序用 API，也可以手动去模型做。比如我个人就是用 Gemini，不同的提示词做成不同的 Gem，需要用就把内容贴到 Gem 就好。

好的翻译就是重写

avatar for 宝玉
宝玉
Wed Dec 03 03:03:00
though frankly, given how good DeepSeek is (ie they always do everything that makes sense to do), they almost definitely trained on Erdos problems. V3.2 can prove it because it *has already proven it* as part of that RL stage worth $600K

though frankly, given how good DeepSeek is (ie they always do everything that makes sense to do), they almost definitely trained on Erdos problems. V3.2 can prove it because it *has already proven it* as part of that RL stage worth $600K

We're in a race. It's not USA vs China but humans and AGIs vs ape power centralization. @deepseek_ai stan #1, 2023–Deep Time «C’est la guerre.» ®1

avatar for Teortaxes▶️ (DeepSeek 推特🐋铁粉 2023 – ∞)
Teortaxes▶️ (DeepSeek 推特🐋铁粉 2023 – ∞)
Wed Dec 03 02:56:08
…I need to pay more attention to who I'm talking with that's some high praise for V3.2 folks

…I need to pay more attention to who I'm talking with that's some high praise for V3.2 folks

though frankly, given how good DeepSeek is (ie they always do everything that makes sense to do), they almost definitely trained on Erdos problems. V3.2 can prove it because it *has already proven it* as part of that RL stage worth $600K

avatar for Teortaxes▶️ (DeepSeek 推特🐋铁粉 2023 – ∞)
Teortaxes▶️ (DeepSeek 推特🐋铁粉 2023 – ∞)
Wed Dec 03 02:54:13
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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 Dec 03 02:52:39
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