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这我还真没有这个想法，我的确有一些生活的小痛点。 比如我觉得花大把时间买合适的衣服 让我感觉非常难受。 所以我想把我的个人琐碎的生活， 全部外包或托管出去。 我们一家日常的开销全部托管给了山姆和盒玛。 但是我们家里的穿戴之类的琐事，就没有这样的托管服务。
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最近不少国产模型在主打Claude 平替，性价比确实高，但我自己是站在 SOTA 一边的。 尤其在 coding 场景，别省这点钱，否则很容易陷入不必要的内耗。 我做两个类比： 1. 选模型，就像买东西 贵的你用了出了 bug，只会怪自己写得不行；便宜的哪怕同样的 bug，你都会忍不住想是不是模型不行？ 然后就开始质疑，怀疑人生，调包试别家…… 其实根本没必要陷入这种情绪回圈。 2. 选模型，也像招人 花便宜的钱招来个不靠谱的，干活各种出问题，执行慢并且沟通拉垮，最后还得自己兜底，最后成本一算，可能还不如当初直接上个贵的。 特别是在 AI 帮你干活的场景里，稳定出活永远是第一优先级。 最主要在代码这个场景里，实现效果完全不等于底层质量。 同样的功能，一个工程师写 100 行就搞定，另一个写 1000 行。 看起来都能跑，但你说选哪个？ 不是说一定要用最贵的模型， 但做模型选型的时候一定得知道： 到底是在省钱，还是花时间用一堆补丁去补个本不该选的低价。
行道途中。非求速成，惟求通达。 2023 年扎进AI ，打通Know-How，不少赚钱项目，踩过坑，也见过光。 围城里待得够久了，出来聊聊世界，聊聊技术、聊聊赚钱。
RT @okooo5km: HiPixel v0.4.2 发布🚀 新增菜单栏入口，支持隐藏 Dock 图标，静默启动选项。 这是一款开源的 macOS AI 图像超分辨率工具，基于 Upscayl AI 模型，支持 GPU 加速、批量处理、文件夹监控、快捷指令集成。 立即…
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RT @jiqizhixin: This paper from Tsinghua University and Shanghai Jiao Tong University received perfect scores (6, 6, 6, 6) at NeurIPS 2025!…
Professor at NYU. Chief AI Scientist at Meta. Researcher in AI, Machine Learning, Robotics, etc. ACM Turing Award Laureate.
详细介绍：https://t.co/v6vHiHo7U7 作者：@AcboxLiu GitHub： https://t.co/ShTf4vRTHz
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当前版本为 v0.1，已实现核心教学画布、AI交互和绘图功能。 未来版本计划包括： 多学生会话支持（多人教学模式） 语音输入与语音讲解输出； AI课堂记录与复盘分析系统 知识评测模块（Assessment Agent） 课程体系化（Curriculum Framework）
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