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@deeptech123Public Channel

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工程 (Engineering)中文中国

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Channel Name黑科技资源分享 黑科技 黑客 社工库 资源分享
Username@deeptech123
Category工程 (Engineering)
Language中文
Country中国
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Created2026年4月8日
Last Updated2026年10月15日 • 7天前
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  1. #1用游戏程序逻辑解读物理现象，比单纯背知识点更容易看懂。光速上限好比显卡渲染上限，普朗克长度是世界像素。双缝干涉类似引擎视锥剔除，不观测就不完167
  2. #2用确定性算法穷举门店菜单与全部可用优惠券的合规组合，算出总价最低的点餐方案。164
  3. #3企业现在学的 AI 实操技巧，会随大模型快速迭代快速贬值。各家大模型能力差距不大，落地成败关键在自有知识库与数据积累。AI 只是业务杠杆，不164
  4. #4表格、文档、Photoshop、AutoCAD、Slack 这些日常被商业软件占住的工具，Puter 想用 MIT 许可从零写一份开源版本，161
  5. #5苹果特努斯上任仅一月推出三项改革，打破苹果沿用十余年运营逻辑。取消 15 年固定季度新品节奏，产品就绪即可发布；精简中层，裁撤 Siri、V159
  6. #6给 iTerm2 和 Ghostty 换上一套半透明玻璃外观，颜色都按窗口压在真实桌面上的样子算过对比度。156
  7. #7我的 mac mini 部署在我的中国大学宿舍，挂着美国的家庭宽带节点，启动 TUN 模式，时区选择美国西部，系统语言为英文，用华氏度，使用134
  8. #8只要人的注意力是有限的，就一定有某种机制在替人排序。133
  9. #9🦞国内镜像站，由火山引擎赞助129
  10. #10牛，马斯克的特斯拉Roadster能飞！127

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2026年10月17日 05:40

用游戏程序逻辑解读物理现象，比单纯背知识点更容易看懂。光速上限好比显卡渲染上限，普朗克长度是世界像素。双缝干涉类似引擎视锥剔除，不观测就不完整渲染；量子纠缠如同同一文件的不同快捷方式。高速下时间变慢，看作算力挤占造成进程卡顿。费米悖论、曼德拉效应等现象也能解释的通.
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2026年10月16日 20:20

企业现在学的 AI 实操技巧，会随大模型快速迭代快速贬值。各家大模型能力差距不大，落地成败关键在自有知识库与数据积累。AI 只是业务杠杆，不是救命良方，要做好人机协同、数据沉淀，养成团队 AI 应用文化。等基础操作普及，企业比拼的还是业务认知。
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2026年10月16日 16:20

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苹果特努斯上任仅一月推出三项改革，打破苹果沿用十余年运营逻辑。取消 15 年固定季度新品节奏，产品就绪即可发布；精简中层，裁撤 Siri、Vision Pro 团队多名管理岗，决策权下放工程师。设计负责人直接向他汇报，他深度参与设计。这场改革最终效果，仍有待市场检验。
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2026年10月16日 12:18

只要人的注意力是有限的，就一定有某种机制在替人排序。
一个有力的反对意见是：注意力并不是一桶固定的水。
好的搜索工具可以让你用十分钟找到过去要一小时才能找到的东西；
好的推荐可以让你把同样的时间用在更适合的内容上。
如果分发技术不断进步，人的"有效注意力"会扩大，稀缺就会缓解。
这个反驳是对的，但它不改变结论，只改变结论的形式。
分发技术越好，每单位注意力能处理的选项就越多，分发也就越重要。
高效的匹配不是让分发消失，而是让分发更深地嵌入人的每一次选择。
你越依赖推荐，推荐者的权力越大。
——《大分发时代》
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2026年10月16日 09:43

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牛，马斯克的特斯拉Roadster能飞！
用大功率风扇加推进器，让车冲倒挂坡道、空中转一圈再落地，行驶中靠推进器把车身抬起来
量产目标 2028，马斯克称这是最后一批人类驾驶车里最好的
#teslaroadster
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2026年10月16日 09:18

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ChatGPT 的 Chrome 浏览器扩展更新了，网页总结等功能非常好用，就像把整个 ChatGPT 直接搬进了浏览器一样， NB。
不过现在怎么只能登录 OpenAI 官方账号，无法调用本地 Codex 了？难道也和 Claude 一样不支持第三方 API 了？
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2026年10月16日 08:31

大模型开源阵营现在的排名下滑，比半年前大家预想的要严重不少。Artificial Analysis 榜单前十全是闭源模型，第一名 Claude Opus5.5 拿到 58 分，开源最好的小米 MiMo-V2.6-Pro 排第 11，只有 46 分。
半年前智谱 GLM-5 还以 50 分冲到全球第 5，头部开源模型的分数和名次都明显回落。Meta 即将开源 Muse Spark 权重，跑分 48 分，发布后就能登顶开源第一。国产下一代大模型该怎么应对闭源模型的强势挤压？
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2026年10月16日 07:53

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同一个 Fn，换不同的语音输入法。
补一段声选 SpeakSwitch 的实拍演示：首次接好后，点 Fn 开始说，再点一下结束。想用哪家就切哪家，应用保持后台运行。
今天这家顺手，明天额度用完，后天又有新工具——工具随时换，Fn 不用换。
常用人名、术语也能集中维护成共享词表，手动导入导出给支持的输入法。
原生 macOS，代码 MIT 开源。源码和下载：
https://github.com/lizheyong/SpeakSwitch
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2026年10月16日 07:37

马斯克的一番话，直接点透全球内存产能分配的核心矛盾。AI 行业大量消耗高端 HBM，抢走了普通内存条的产能，造成普通内存供货变少、价格上涨。
国内合肥长鑫存储存储正在加速扩产、追赶技术，预计 2028 年前后释放大规模产能。韩国行业专栏预警，等这批新产能全部落地，2029 年内存很可能产能过剩、价格大跌，韩系存储将迎来周期反转。目前内存的涨价幅度，已经明显放缓。
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2026年10月16日 07:03

航空业拥有世界上最严格的软件认证标准之一：DO-178C。
它根据软件故障可能造成的后果划分安全等级，并要求提供相应严格的验证证据。
每一项需求都必须能够追溯到代码和测试，测试必须充分覆盖程序的决策逻辑。对于安全关键软件，验证工作还必须由开发者之外的独立人员完成。
波音 737 MAX 的 MCAS 也经历了这套流程。
为了让安装了更大更靠前发动机的 737 MAX 保持与旧款 737 相似的操纵特性，波音引入了 MCAS。
这个系统仅依赖一个迎角传感器的数据，自动推动机头向下。开发过程中，MCAS 的控制能力被增强，但安全分析未能得到充分更新。
2018 年和 2019 年，错误的传感器读数触发了 MCAS，导致狮航 610 航班和埃塞俄比亚航空 302 航班相继坠毁，346 人遇难，而软件只是严格执行了它收到的指令。
现在，想象一下，如果当年的 MCAS 是由 Coding Agent 开发的。
一位工程师输入：“增强 MCAS 的控制权限，并允许它在低速状态下启动。”
十分钟后，修改完成。
需求文档更新了，测试用例重写了，代码覆盖率达到 100%。Agent 完美执行了任务，速度比任何人类工程师都快，交付结果也更加整洁规范。
但系统依然只依赖一个传感器，因为没有人要求 Agent 质疑这个设计。
当然，也有另一种可能。
Agent 主动发出警告：
“这个功能依赖单一传感器，没有交叉验证机制。请确认这是预期设计吗？”
接下来的问题是：团队真的会停下来重新评估设计，还是直接点击 Approve，继续推进？
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2026年10月16日 06:26

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坐不住了! Meta 把 Muse Spark 开源了!
Meta 刚刚开源了 Muse Spark Open 大模型! 1M上下文, 支持全模态输入!
模型参数量816B-A42B, 说实话这个激活数量可不小, 尤其是对比 DeepSeek-v4.1-flash (552B MoE 主干 + 196B Engram 查找表) 这种 prefill 只激活 8B 的神奇玩意. 我还把 DeepSeek 的测试得分整合进了官方表格, 目前来看, 这个模型应该是个 Agent 能力特化模型, 不是一个编程能力很强的模型. 任何一个国产旗舰应该都能超过它的编程能力.
当然激活大除了推理更吃硬件导致速度慢以外, 还是有优点的, 一般来讲大激活对多步任务(Agent Loop)的稳定性更有帮助, 更不容易出现上下文漂移和逻辑崩溃.
不过 Meta 也补救了一手, 跟这个模型一起放出了用 PyTorch Helion DSL 编写的算子 (RoPE、RMSNorm、量化等), 在 NVIDIA GB300 上比手写的 CUDA/CuTe 算子快 1.03x～3.95x, 同一套代码直接移植到 AMD MI350 上也有类似的算子级提升 (端到端吞吐 +3%). 另外 SGLang 里还有实验性的 Helion megakernel, 把注意力、MoE 等整层操作融合成单个持久化核心 (Persistent Kernel), batch=1 的 decode 大概能快 10%.
但是这个激活量立刻让我想起了之前的 Llama 4 Scout (109B-A17B), 吹能支持10M上下文, 结果实际部署巨耗费显存, 这次更是激活参数量翻了2.47倍. 好消息是这次用了混合局部注意力, 62 层里有 46 层是 2048 token 的滑动窗口, 只有 16 层全局注意力需要存完整上下文的 KV Cache.
我试算了一下, NVFP4 权重 + 官方推荐的 FP8 KV Cache, 跑满 1M 上下文时 KV Cache 大概 34.6GB (如果 62 层全是全局注意力的话要 133GB), 加上权重 537GB 就是约 572GB, 再算上激活值和运行时开销, 官方建议至少 700GB 显存, 也就是单台 4 卡 Blackwell (比如 4×B300) 起步.
呃...总之跟我无缘了... 速报测试一会给大家放出,
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2026年10月16日 05:51

一位有 15 年研究经验的 AI 安全专家提出的判断，预估 2027 年会到 AGI 关键节点，到 2030 年，全球绝大多数现有岗位都存在被替代风险。先是代码、设计、写报告这类电脑上的工作，五年后人形机器人还会顶替水管工这类体力活。
靠学新技能自保这条路已经不好走，就连提示词工程师都被 AI 超越。最后剩下的少数岗位，靠的是人与人之间的信任和情感。比起失业，更大的麻烦是 AI 发展太快，安全层面的缺口越拉越大。
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2026年9月07日 21:00

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腾讯、阿里、字节 AI 办公智能体实测横评来啦！到底谁才是最强“打工替身”？
腾讯 WorkBuddy：生态最全的“办公全能王”！内置超 8 万种技能，支持 13 种大模型与 API 自定义。最厉害的是能用微信小程序远程操控桌面，把文档直接甩微信群里！
字节 TraeWork：逻辑最严的“硬核干活神器”！继承代码基因，自带云端沙箱，不仅数据纠错精准零失误，连视频关键帧都能看懂，还可选 14 种模型！
阿里千问办公：绑定钉钉的“极速高性价比玩家”！2 分钟搞定文件整理，积分消耗最低，非常适合企业内部流转和轻量文档处理。
三家免费额度都够用，你会拉哪个 AI 进群帮你分担打工压力？
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2026年9月07日 21:00

Blender 值得学，但别盲目跟风。Astra 在 computer use、browser use 上能力大幅提升，可挖潜力其实更大。
我已经解锁一些过去不可能的用法，建议把更多时间花在这上面。
理论上，智力+computer use可以替代人类操作电脑了（实际不可能）。
47000

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