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1 day ago
Replied to a topic by zhy0216 分享创造 vibe 了个飞船幸存者
@GeruzoniAnsasu 通关了两次…… 做得还是挺用心挺有游戏性的,甚至做了心理节奏控制

不过这种割草游戏 js 写还是优化压力太大了,vampire survivor 后来不也重写了。

还有就是……这武器合成是否难了点,能不能让我合出个满装飞船爽爽
1 day ago
Replied to a topic by 1300296933 职场话题 诚心求教,求大佬们给点建议
听起来是某种软硬件结合的项目。这种玩意就是这样的,越底层邪门的知识就越多。

看你的描述也不好判断到底是什么状态,只能有些宽泛的建议:

- 你说的 mentor ,他可能只是个普通的小组 leader —— 「他知道自己是 mentor 吗?」
- 想象一下你要把自己的项目交接给下一届的学弟,你会只甩他一个文档从不交流你的项目怎么用吗? —— 哪怕只参与过学校的作业项目你也知道软件项目的设计你讲一句话远比看一小时前人智慧文档要有用得多。所以你应该想办法先观察复制别人处理项目的方法,实在不行找他把环境原样复制一份,都远比你从头 bootstrap 一个祖传项目要容易得多
- 教你一个偷取项目经验的捷径:你找小组里看起来最被人吹捧,天天有人夸他点赞的那个老哥,先跟大家一起附和吹他,然后找他问。这个人往往是小组里最好说话也能搞定最多事情的人,他肯帮你的可能性比你的直属 leader 要大
- 还有一个偷鸡的方法,找个借口从组里别人手里交换一个他正在用的设备过来。这个设备的状态一定处于他重新跑一行命令就重新烧录的状态。你把他用到的那几个命令搞清楚怎么回事就可以干活了,等有产出之后再慢慢弄清楚其它机制和底层逻辑


潜规则 1: 应届生啥怨言都不敢有,当牛马苦力最合适了😋
潜规则 2: 活本来就不可能干完,怎样让自己显得能干完 => 只定能轻松完成的工作量目标

而且你不妨直接把遇到的问题问出来,初期最痛苦的、最容易踩坑的,往往也没什么保密性,反而是那种每个要拿这个方案起项目的团队都会遇到的普遍问题。
1 day ago
Replied to a topic by zhy0216 分享创造 vibe 了个飞船幸存者
转向的语义在左右脑互搏,又有转弯半径和转弯速度的设定,那左右键就应该是相对转向,如果是朝视口指定方向移动就不该做转向半径,不然例如从指向第四象限时按个 A ,要先经历朝下走再朝左走,非常难控制。这个操控容易劝退……
快跑,360 智能体卫士要打过来了😱

🤔agent 插件安全或将成为近半年安全厂商的新蚊子腿业务
上半年只有论文差 5 分,原因是上来先把概念写偏了,总共花了两周,真正看书也就看了一周左右,论文练过两篇


经验是
1. 这个考试有 15 到 20 分左右是专门给特殊从业群体开小灶的,遇到你反正随逻辑蒙就行。上半年的选择题里有 10 分左右考了个火箭工程的架构问题,你细品。
2. 至少有 30 分是语文考试中的诗词默写题。这种题与你的工作经验和学科经验完全无关,就是区分看没看书的门槛。集中在软件架构分析等理论章节,一定要背,但不难背,花一周左右背个七七八八够了。有一道选择题的 options 是 4 个 4 字英文字母缩写,你细品。
3. 初考最难过的是案例分析,这玩意很看运气,除了第二点提到的背过才能拿的分外,还很有可能涉及行业细分知识,你基本可以理解为简答,重点突击这个
4. 一定会有留给 JAVA EE 的一套案例题和一道作文题,如果你其它什么行业经验都没有,那么直接把 redis 八股问答和 java 八股问答全背一遍最有效。尤其是 redis 八股,也是明显给互联网民工开小灶的题型。
5. 论文也一定要准备好自己的万能案例和模板,时间其实很紧,2000 字我写到了最后 3 分钟,但我旁边考系分的哥们一个小时就写完了,我瞟了一眼他的作文几乎就是那种再考 100 次还是能那样写的模板。
@shaneee 不应该算,毕竟那个节点是指主题内容 AI 反刍

但你这个站点进去华为云排第一赫然在目有点令人难绷
想写的自用的 harness 已经受限于高昂的 token 成本和其它「能更快搞定的 idea 」停滞了一个月了(
1 day ago
Replied to a topic by xiaopanzi 分享创造 一个类 overleaf 的 latex 写作平台
最近刚好无聊让 gpt 搞了一篇「猫科动物分布式计算系统」,本来想投 S.H.I.T 发现他们要用固定模板,丢 overleaf 上还要想办法重写就没搞

看了下 OP 的项目,怎么没接最最最最重要的 LLM 帮写功能🤣

作为一个 self host 平台,我感觉如果能快速加载本地项目模板+对接 LLM 协作,还是很有使用意愿的。另外就是 latex 的后端对接方法还是再考虑一下,一般也不愿意把那一坨都直接装裸机,如果是前后端一起打包成 docker 成品镜像反而更易用些
@KedaArray 那么想象给未开智的小学生一台超级电脑和一个能教他任何事物的前沿 LLM ;与一个学者,但他只能通过 curl 给 LLM 发请求来交互。


聪明的模型足够发明工具,但傻子模型连自己是傻子都不知道,怎么知道要用约束约束自己。
先严格化你想讨论的「框架」是指 harness engineering 还是项目代码的组织框架。

- 蠢模型写不了好(代码)框架
- 好的 harness 和工作流能最大程度 enable 模型的潜力
- 截止到 Fable 5 这个时期,有经验的人类工程师定下的代码结构仍明显优于 AI 自由发挥。因为 prompt 所含的信息量不足以包含人类工程师脑中的所有考虑,AI 不可能凭空想象出业务真实形态
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