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RT @gumroad: Gumroad creators: Drop your Black Friday deals below. And if you set up a deal with the BLACKFRIDAY2025 discount code, we'll f…

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Father. Formerly @Gumroad. Working on something old.

avatar for Sahil Lavingia
Sahil Lavingia
Fri Nov 28 00:49:13
hmmm except the music which i can keep permanently in the background anyway, this can be implemented relatively easily. they should definitely add voice chat in codex and claude code.

hmmm except the music which i can keep permanently in the background anyway, this can be implemented relatively easily. they should definitely add voice chat in codex and claude code.

making models learn • eXperiments lab • memes and training lores

avatar for tokenbender
tokenbender
Fri Nov 28 00:47:39
realising i don't want to look at anywhere except just the file and interact purely by voice, not just voice type. and if the model goes for interleaved reasoning or web search, it should be playing something classical while i wait.

realising i don't want to look at anywhere except just the file and interact purely by voice, not just voice type. and if the model goes for interleaved reasoning or web search, it should be playing something classical while i wait.

hmmm except the music which i can keep permanently in the background anyway, this can be implemented relatively easily. they should definitely add voice chat in codex and claude code.

avatar for tokenbender
tokenbender
Fri Nov 28 00:42:27
NVIDIA 官方回应：祝贺 Google AI 进步，同时强调自身领先地位 Google 在 AI 领域的快速推进（尤其 Gemini 3 模型和 TPU 芯片优化），引发市场对 NVIDIA 主导地位的讨论。NVIDIA 以积极却自信的口吻回应，表面上赞扬对手，实则重申其 GPU 平台的无可匹敌优势。 对 Google 的致敬：NVIDIA 开篇表达“欣喜”（delighted），认可 Google 在 AI 上的“巨大进步”（great advances），并强调双方持续合作—— NVIDIA 仍为 Google 供应硬件。这显示出 NVIDIA 的战略成熟：不搞零和对抗，而是定位为生态伙伴，避免被视为“垄断者”。 NVIDIA 的核心优势：核心是宣示 “NVIDIA 领先行业整整一代”（a generation ahead）。其 GPU 平台是唯一能“运行所有 AI 模型，并在所有计算环境中部署”（runs every AI model and does it everywhere computing is done）的解决方案。相比之下，ASIC（专用集成电路，如 Google 的 TPU）虽针对特定 AI 框架或任务优化，但缺乏通用性。 性能对比：NVIDIA 突出其产品在“性能”（performance）、“多功能性”（versatility）和“可互换性”（fungibility）上的全面领先。ASIC 虽高效，但“专为特定用途设计”，易受模型迭代或框架变化影响，导致灵活性不足。这在 AI 训练/推理场景中至关重要，尤其当下模型多样化（如从 Transformer 到多模态）。 看完后的感受：GPU 是更通用的架构，对规模、用途的应用更广，个人也能用、超级大厂集群也能用；TPU 是 Google 专门做过系统和架构、工具链优化的，对大规模集群的性能优化更好，不过小量用户用不起来，像 Deepmind 和 Anthropic 这种体量才能体现优势。 所以感觉 GPU 和 TPU 不是直接的硬件销售竞争，TPU 会以 Google Cloud 对外提供，云端算力的竞争。

NVIDIA 官方回应：祝贺 Google AI 进步，同时强调自身领先地位 Google 在 AI 领域的快速推进（尤其 Gemini 3 模型和 TPU 芯片优化），引发市场对 NVIDIA 主导地位的讨论。NVIDIA 以积极却自信的口吻回应，表面上赞扬对手，实则重申其 GPU 平台的无可匹敌优势。 对 Google 的致敬：NVIDIA 开篇表达“欣喜”（delighted），认可 Google 在 AI 上的“巨大进步”（great advances），并强调双方持续合作—— NVIDIA 仍为 Google 供应硬件。这显示出 NVIDIA 的战略成熟：不搞零和对抗，而是定位为生态伙伴，避免被视为“垄断者”。 NVIDIA 的核心优势：核心是宣示 “NVIDIA 领先行业整整一代”（a generation ahead）。其 GPU 平台是唯一能“运行所有 AI 模型，并在所有计算环境中部署”（runs every AI model and does it everywhere computing is done）的解决方案。相比之下，ASIC（专用集成电路，如 Google 的 TPU）虽针对特定 AI 框架或任务优化，但缺乏通用性。 性能对比：NVIDIA 突出其产品在“性能”（performance）、“多功能性”（versatility）和“可互换性”（fungibility）上的全面领先。ASIC 虽高效，但“专为特定用途设计”，易受模型迭代或框架变化影响，导致灵活性不足。这在 AI 训练/推理场景中至关重要，尤其当下模型多样化（如从 Transformer 到多模态）。 看完后的感受：GPU 是更通用的架构，对规模、用途的应用更广，个人也能用、超级大厂集群也能用；TPU 是 Google 专门做过系统和架构、工具链优化的，对大规模集群的性能优化更好，不过小量用户用不起来，像 Deepmind 和 Anthropic 这种体量才能体现优势。 所以感觉 GPU 和 TPU 不是直接的硬件销售竞争，TPU 会以 Google Cloud 对外提供，云端算力的竞争。

邵猛，中年失业程序员 😂 专注 - Context Engineering, AI 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

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meng shao
Fri Nov 28 00:41:50
感谢立青精心制作的分享！！ 还有好多细节需要优化，下一步会先把X登陆后自动提取推文生成文风先处理了！ Copilot现在是一步到位的 但我更希望它能成为一个内容老师去启发创作，而不是直接改写成没有人格的冰冷ai文字 继续优化💪

感谢立青精心制作的分享！！ 还有好多细节需要优化，下一步会先把X登陆后自动提取推文生成文风先处理了！ Copilot现在是一步到位的 但我更希望它能成为一个内容老师去启发创作，而不是直接改写成没有人格的冰冷ai文字 继续优化💪

Believing is seeing

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Yangyi
Fri Nov 28 00:39:25
一个名为 Whisper Thunder (aka) David 的神秘视频模型 在 Artificial Analysis 排行榜上 击败了 Veo 3、Veo 3.1、Sora 2 Pro 和 Kling 2.5 等模型 排在了第一的位置 目前不知道是哪一家的...

一个名为 Whisper Thunder (aka) David 的神秘视频模型 在 Artificial Analysis 排行榜上 击败了 Veo 3、Veo 3.1、Sora 2 Pro 和 Kling 2.5 等模型 排在了第一的位置 目前不知道是哪一家的...

学AI找小互，找小互，上 https://t.co/4PVaHEr5r3 ... 小互AI日报 社群：https://t.co/LIEXfWUHv1

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小互
Fri Nov 28 00:38:27
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