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I remember in early days when I thought these things were important: Schema markup for SEO OG Meta images Google Lighthouse scores NONE OF THAT SHIT MATTERED. Just fancy distractions for developers.

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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
Fri Dec 05 23:34:33
The EU slaps X with a $140m fine for "confusing users with blue checkmarks" while its citizens choose to trust X as their news source. Meanwhile, traditional media outlets there will write befuddled stories about the mystery of falling trust in the old institutions.

The EU slaps X with a $140m fine for "confusing users with blue checkmarks" while its citizens choose to trust X as their news source. Meanwhile, traditional media outlets there will write befuddled stories about the mystery of falling trust in the old institutions.

Father of three, Creator of Ruby on Rails + Omarchy, Co-owner & CTO of 37signals, Shopify director, NYT best-selling author, and Le Mans 24h class-winner.

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DHH
Fri Dec 05 23:34:14
RT @dominiksumer: you're down the whole time and dare to send me an invoice?! I mean it's $0.00 ... but still!!! /s

RT @dominiksumer: you're down the whole time and dare to send me an invoice?! I mean it's $0.00 ... but still!!! /s

building @VemetricHQ & @snappify_io

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Dominik Sumer ✨
Fri Dec 05 23:30:36
重量级乐子：OpenRouter 对大型语言模型（LLM）在真实世界中如何被使用的深度实证分析 基于 OpenRouter 上超过 100 万亿 token 的真实调用数据，对 2024–2025 年全球 LLM 使用情况做的实证研究，重点回答“模型到底在被谁、拿来干什么、怎么用”。 核心要点： - 该研究由风险投资公司 a16z 和 AI 推理服务商 OpenRouter 联合进行，分析了超过 100 万亿个 token 的真实 LLM 交互数据。 - 数据来源于 OpenRouter 平台，该平台连接了超过 60 个供应商的 300 多种模型，覆盖全球用户，其中超 50% 来自美国以外。 - 分析基于匿名的元数据，不涉及用户的提示或模型生成内容的具体文本，以保护隐私。 核心发现： - 开源 vs. 闭源： 开源模型的市场份额稳步增长，到 2025 年末已占据约三分之一的token使用量。 特别是来自中国的开源模型（如 Qwen 和 DeepSeek）增长迅猛，重塑了全球 LLM 的竞争格局。 - 报告里一半的篇幅都在说，咱们用开源模型，干得最多的事是角色扮演（Roleplay），懂的都懂，开源模型没那么多条条框框。 - 还整了个新活，叫“灰姑娘玻璃鞋效应”，意思就是某个新模型一出来，正好戳中一小撮人的G点，解决了他们的“刚需”，然后这帮人就焊死在上面了，怎么都赶不走。 - 未来是“AI套娃”的时代，报告还说，现在越来越多人不跟AI聊天了，而是让AI自己去调用一堆工具干活，这叫“代理式推理”工作流 https://t.co/j9wpZNRs6X

重量级乐子：OpenRouter 对大型语言模型（LLM）在真实世界中如何被使用的深度实证分析 基于 OpenRouter 上超过 100 万亿 token 的真实调用数据，对 2024–2025 年全球 LLM 使用情况做的实证研究，重点回答“模型到底在被谁、拿来干什么、怎么用”。 核心要点： - 该研究由风险投资公司 a16z 和 AI 推理服务商 OpenRouter 联合进行，分析了超过 100 万亿个 token 的真实 LLM 交互数据。 - 数据来源于 OpenRouter 平台，该平台连接了超过 60 个供应商的 300 多种模型，覆盖全球用户，其中超 50% 来自美国以外。 - 分析基于匿名的元数据，不涉及用户的提示或模型生成内容的具体文本，以保护隐私。 核心发现： - 开源 vs. 闭源： 开源模型的市场份额稳步增长，到 2025 年末已占据约三分之一的token使用量。 特别是来自中国的开源模型（如 Qwen 和 DeepSeek）增长迅猛，重塑了全球 LLM 的竞争格局。 - 报告里一半的篇幅都在说，咱们用开源模型，干得最多的事是角色扮演（Roleplay），懂的都懂，开源模型没那么多条条框框。 - 还整了个新活，叫“灰姑娘玻璃鞋效应”，意思就是某个新模型一出来，正好戳中一小撮人的G点，解决了他们的“刚需”，然后这帮人就焊死在上面了，怎么都赶不走。 - 未来是“AI套娃”的时代，报告还说，现在越来越多人不跟AI聊天了，而是让AI自己去调用一堆工具干活，这叫“代理式推理”工作流 https://t.co/j9wpZNRs6X

🧠在家居士 | 🥦素食者 | 🏃🏻马拉松爱好者 | 💰省钱小能手 | 搭🪜技术资深学者 | 👨‍💻科技宅 | 🆕更新狂 | 🆅 六边型战五渣

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Geek
Fri Dec 05 23:24:00
> ate steak yesterday > tasted fishy > left it outside for the dogs > dogs didn’t eat it

> ate steak yesterday > tasted fishy > left it outside for the dogs > dogs didn’t eat it

Laying low

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Danny Postma
Fri Dec 05 23:21:54
Overheard in SF: "Weekends are the only time I can get any real work done."

Overheard in SF: "Weekends are the only time I can get any real work done."

Host of @dwarkeshpodcast https://t.co/3SXlu7fy6N https://t.co/4DPAxODFYi https://t.co/hQfIWdM1Un

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Dwarkesh Patel
Fri Dec 05 23:19:36
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