GeruzoniAnsasu

交通=穿着铁皮衣服挤地铁。 人越少越礼让，你就看看早高峰的北上广东京谁跟你客气吧，能不主动推的都是圣人了😅

「 A\是 alignment 做得最好的公司」

「获取资讯」 已经是上上代互联网的思维模式了。
上代互联网是 filter 思维，处理信息的核心在于如何 filter 掉自己不关心的事件
这代（下代）互联网会全面进入「管家模式」，你的 LLM partner 完全有能力解决一切信息搜寻+过滤需求。

所以我都很难理解为什么 OP 能问出「如何不落伍」这种性质的问题 —— 未来的互联网形式决定了「落伍」这个概念会逐渐消失，只有兴趣和关注区域差异，而不会再有代际信息差（我本来想说「时效信息差」，仔细一想不对，时效是永远存在的）

算力这么闲置浪费了，不如共享出来，看看大家都拿你的号蹬什么👻

而且全拿来写工作代码岂不是浪大费了，在自己服务器上跑一个，它没事干就让它帮你写私活项目

自世界有互联网产业以来，从来没有没有一家公司的核心系统业务 SLA 性做不上两个 9 ，还从来没人骂没人指责服务不稳定，翻到要以惭愧懊悔的心态关闭自己的请求连接的 —— 对不起 A\大人，是我蹬得太用力把您服务蹬挂了

我看到 claude code retry 了 10 次最后失败了的时候是想骂街的，但一看 status.claude.ai 可用性 99.1 就顿觉释怀了

有没有一种可能：模型训练的重点不是语言，而是 **知识**。

Transformer 架构天然能抹平语言差异，还记得 ATTENTION IS ALL YOU NEED 吗？只要中文语料存在大量知识这个客观事实存在，任何可预测的仍采用 GPT 架构的模型代际就一定会拿中文语料训练，也就一定能完美支持中文。就算 A\这家公司足够反华到上了一个 censorship 模型专门屏蔽中文输出，底层模型也是必须用全语种训练泛化能力的。i.e.「支持中文」

https://www.v2ex.com/t/1209737?p=1#r_17591843

亦有记录。 我这个秒封的行为是新号+本机 agent 模式。只问答都没事，让 agent 动手第一分钟就无了

现在用 claude 只敢淘宝魔法+古法结对编程了

还想再发散一点：

现代和下一代的 AGENT ，早已不依赖模型的数理逻辑事实了，它们依赖的是「智能涌现猜想」—— 也同时是 scaling law 描述的事：只要模型持续进化下去（规模、复杂度 ……），模型就能表现出越来越高级的智能。只要这个假设还未证伪，就不需要为模型开发专门数理工具（不再需要「以机器的视角设计工具」），训练模型掌握人类工程工具即可。

而 RAG 是上一代的东西——试图重建模型的底层数学模型并在特定层加入特定的 bias 。不是没用，而是没必要了，模型的泛化能力成长远高于人为干预，最终能把数值调优都吃掉。

人是不需要把文本资料和知识向量化储存的 => 所以 LLM 也不需要。