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a week ago

不能这样养女孩👧 因为这个世界上这么多的 小仙女🧚‍♀️ 小仙女🧚‍♀️老了以后 还是小仙女🧚‍♀️…… 年龄都改不了职业！😂

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不能这样养女孩👧 因为这个世界上这么多的 小仙女🧚‍♀️ 小仙女🧚‍♀️老了以后 还是小仙女🧚‍♀️…… 年龄都改不了职业！😂

沸点 • 视频 @BreakPointChina

2 weeks ago

因两件小事对女儿彻底失望，再也不会无条件无底线包容她了！

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因两件小事对女儿彻底失望，再也不会无条件无底线包容她了！

1995年，医生们告诉一个家庭，该说再见了。 布丽尔（Brielle）正在迅速衰竭。她体重 只有两磅，氧气水平急剧下降，皮肤开始发蓝，ICU里的每一台机器都在尖叫，表明她那颗小小的心脏正在放弃。 然后，一名护士打破了规则。 她无视医院严格将早产双胞胎分开的规定，相信直觉胜过机器。她轻轻地抱起布丽尔更强壮的姐姐凯瑞（Kyrie），把她放进同一个保温箱里。两个脆弱的小身体并排躺着，就像她们在子宫里一起成长时那样。 接下来发生的事情让整个房间陷入寂静。 几分钟之内，警报声停止了。布丽尔的氧气水平飙升。她急促的脉搏稳定下来，喘息的呼吸放缓，温暖重新涌回她的皮肤。 随后出现了让资深医生们都跪倒的瞬间：凯瑞慢慢抬起她那细小脆弱的手臂，完全环绕住正在垂死的妹妹——把她锚定在这个世界上。 那一个拥抱不仅拯救了一条生命，还永远打破了标准医疗规范，开创了世界各地新生儿病房“共同安放”（co-bedding）双胞胎的做法。 那天晚上，科学救不了她。是姐姐的触摸救了她。 永远不要低估单纯拒绝放手的力量。

@grok 以《让咱来拆穿：诡辩者的套路与伎俩》为题目……把这篇中文文章，替我母语为英语的、在加拿大🇨🇦生活的娃们……翻译成地道、且通俗易懂的英语

Li Mengbai @lvjin1993

2 weeks ago

小孩问庄子，什么是诡辩。庄子反问：我家来了两个客人，一个很干净，一个很脏。我请他俩洗澡，你觉得谁会洗？ 小孩脱口而出；肯定是脏的那个! 庄子摇摇头：不对。干净的人爱干净，脏的人不在乎脏，应该是干净的人洗。 小孩赶紧改口：那就是干净的洗。

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全世界只有一支军队，轰炸前会先给对手发短信。 不仅发短信，还打电话、空投传单。 动手前，甚至先往目标楼顶扔一枚小炸弹，只听响，不拆楼。 这套战术有个专属名字，叫"敲屋顶"。 怎么敲？ 以军先发射一枚没有高爆战斗部的小型警告弹，精准砸中楼顶。 整栋楼毫发无损，只在楼顶炸出一声巨响和一团烟尘。 目的只有一个：把警告砸在眼前，告诉里面的人真正的打击马上就到，抓紧跑。 美军不这么干，英军不这么干，俄军不这么干。 对面的哈马斯更不可能这么干。 那天哈马斯向以色列倾泻了500多枚火箭弹，全奔着平民区去，连半句预警都没有。 他们最擅长的，就是把武器库和指挥官藏在居民楼里，拉整栋楼当肉盾。 而以色列要拔掉这些据点，却得先给楼里的平民留足逃生时间。 加沙现场的半岛电视台直播，正好拍下了这一幕。 记者尤姆娜正穿着防弹背心连线，身后的大楼顶上突然腾起烟雾。 她吓得本能弯腰躲避。 但爆炸过后，整栋大楼依然完好屹立。 这就是敲屋顶的全部意义：警告送到了，大楼没塌，人该走了。 荒诞的是，这段直播随后传遍了全世界。 它被掐头去尾，作为以色列犯下战争罪的现场铁证。 那枚用来催促平民逃命的警告弹，在舆论场里变成了屠杀的罪证。 x.com/MorEdge_Insigh…

司机真是飞来横祸！公路不是自家院子，怎么能让孩子在路上乱跑？孩子不懂事，家长难道也不懂吗？一旦发生事故，受伤的是孩子，遭殃的还有无辜司机。家长的疏忽，凭什么要别人来承担后果？管好孩子是责任，不是选择。

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2 weeks ago

《一九九一年，单位分房》 单位分房本来和俺没关系……我叫卜建国(人称不捣乱），二十六七，车间技术员，四人一间集体宿舍，一个月工资四百出头，身上一件旧夹克，心眼儿比车间的砂纸还粗。她叫林晓梅，二十七八，财务科，干了六年，账算得比谁都清，就是房本轮不上——因为未婚，所以就得靠边站。

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有人建了个 GitHub 仓库，把一人 AI 公司的整套配置都做好了。 工程师、设计师、增长营销、产品经理，全都有。 拆解得连新手都能看懂。 现在已经有超过 15.5 万 star。 赶紧收藏。 链接：github.com/msitarzewski/a…

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劲爆： 潘石屹在美国讲出任志强被抓事件，信息量超大 网传的都是55秒的删减版！ 看看这个未删减版的视频，信息含量更大 这次他为任志强发声， 是彻底激怒习近平了 堵死了回国的最后一条路 这个视频在墙内全网紧急封杀

一个本来去买显卡的客户，打了个电话，三周后账上多了两百亿美元。 这是 Groq 创始人 Jonathan Ross 最近在播客里，亲口讲出来的一个内幕。 当时的情况很多人可能不知道。 Groq 那会儿手里握着做推理最快的 LPU 芯片，靠片上超大 SRAM 把 token 生成速度拉到起飞，被整个硅谷当成英伟达最可怕的挑战者。 但硬件创业是个无底洞。 当时 Groq 的账面资金，已经紧张到只够再撑三周。 他们想了个自救的办法：必须把自家的 LPU 跟英伟达的 GPU 串起来，做一套混合架构，放进自己的数据中心里去接大客户。 所以 Jonathan Ross 直接把电话打给了黄仁勋。 他问老黄： 能不能卖给我们十万张 GPU？ 十万张顶级 GPU，放在任何一个芯片巨头眼里，都是一张能让销售部门狂欢两个季度的超级大单。 但黄仁勋接到电话，第一反应根本不是去查库存，也不是算能赚多少利润。 他直接问 Jonathan： “你们拿这些卡去干什么？你们到底把什么做出来了？” Jonathan 没藏着，把他们做出来的东西拿给老黄看— Groq 是怎么把自己的超高速 LPU，和英伟达的 GPU 在底层打通、做互补推理的。 GPU 负责吞大模型庞大的参数和灵活计算，LPU 负责把首字延迟和生成速度榨到极致。 黄仁勋看完，瞬间就懂了。 换成一般的巨头 CEO，这时候脑子里会有两种算盘： 要么，把对方当竞争对手，卡着显卡不卖，看着你在资金链断裂里慢慢耗死； 要么，当成普通客户，公事公办卖你十万张卡，让你去建自己的护城河。 老黄两样都没选。 他看着那个 demo，当场对 Jonathan 说了句话： 把这套方案锁在你们自己的机房里，太可惜了。 它应该属于英伟达全球所有的客户。 然后，硅谷商业史上最疯狂的一幕就发生了。 从打这通电话、提出这个想法，到双方团队把协议敲定、两百亿美元现金趴在账上，整整只用了三周。 刚好是 Groq 资金链断裂前的最后那三周。 播客主持人 David Senra 听到这里，整个人都愣住了，脱口而出： “Jensen moves fast.”（黄仁勋动手也太快了。） Jonathan Ross 的回答极其平静： “当然。否则你以为他凭什么一直站在最前面？” 很多人只看到了两百亿美元这个吓死人的数字。 但如果你真在科技行业或者投资圈里待过，你就会明白三周敲定两百亿是个什么概念。 在传统的巨头公司里，两百亿的交易要走什么流程？ 战略部门要做半年的竞品尽调，财务团队要做三个月的估值模型，法务要来回扯皮九个月，中间还要开几十次管理委员会、向董事会层层汇报。 等流程走完，黄花菜都凉了，外面的技术路线可能早就迭代了两轮。 但英伟达完全没有这套官僚包袱。 黄仁勋手下有六十多个直接汇报的高管，公司内部不搞传统的一对一汇报，所有核心信息全员实时拉齐。 更关键的是，老黄自己就是个写代码、懂芯片底层架构的技术狂人。 他坐在第一线，看一眼 demo 就知道这套软硬件架构能不能打、能不能给英伟达现有的 CUDA 生态补上最后一块短板。 当他确认价值存在，决策就是毫秒级的。 而且老黄下手的手法，极其老辣。 这笔交易不是传统的全资收购。 它是一笔非独占的永久技术授权，加上 Groq 绝大部分核心技术团队的整体引入。 Jonathan Ross 带着近九成的工程师直接加盟英伟达，出任首席软件架构师； 同时，Groq 的云服务实体继续独立运营。 这一招既给嗷嗷待哺的创业团队结结实实续了命，又彻底绕开了反垄断监管机构的审查大棒，顺手还把市面上最具威胁的推理硬件架构，变成了英伟达自己的武器库。 这就是为什么英伟达能跨越好几个算力周期，把每一个潜在的颠覆者都甩在身后。 商场上所有人都知道速度重要。 但大部分人在面对利益、风险、自尊心和官僚流程时，速度都会被一点点磨碎。 当你的潜在对手拿着自救方案敲门，你不仅没想掐死他，反而用光速把两百亿砸过去，把对方的王牌变成自己的护城河。 动作比所有人想的都快，下手比所有人想的都狠。 所谓的一骑绝尘，拆开来看，其实就是这一通电话里的三周。 x.com/davidsenra/sta…

AI 圈又变天了，你还在傻乎乎地手动点网页、手动填表？GitHub 上这一波挂着 Jev 名字的项目已经杀疯了，10 个全是真能干活的，我给你换个顺序捋一遍 最近翻 GitHub 我是真被吓到了，一堆带 Jev 的项目集体爆火，star 一个比一个离谱。套路都差不多：决策交给 Jev，打字和执行分开干。我按我自己的排序讲，看完你大概就懂差距在哪了 1️⃣ jev-ultrafast，15k star 浏览器操作 Agent，也是这波里最能打的。给它一个目标，Jev 负责决定下一步点哪、选哪，小模型只在真要打字的时候才出手。苏黎世飞伦敦在 Google Flights 上订票，7.1 秒搞定，连加载等待都算进去了，这速度是真离谱 🔗 github.com/browser-use/je… 2️⃣ jev-trader，1.7k star Monad 链上做市机器人。每个区块出一次 Jev 买卖决策，延迟压到 81 毫秒左右。搞链上的兄弟应该秒懂，这个是真能上场的那种 🔗 github.com/jarrodwatts/je… 3️⃣ pg-jev，272 star Postgres 插件。直接 WHERE jev(...) 对着数据库说人话查数，不用再憋 SQL。star 虽然垫底，但这脑洞我是真服 🔗 github.com/realZachi/pg-j… 4️⃣ fast-jev-compaction，5.8k star 专门给 Claude Code 的上下文瘦身。Jev 给每个工具调用打分，垃圾直接扔，干货原封不动留下。上下文老是爆的，赶紧看这个 🔗 github.com/tamaratran/fas… 5️⃣ typesafe-computer-use，719 star macOS 上直接操作电脑，单步只要 0.0002 美元。屏幕 OCR 完，交给 Jev 决定怎么操作再执行。这价格基本约等于白嫖 🔗 github.com/awlevin/typesa… 6️⃣ agent-desktop，1.4k star 桌面自动化，走的是辅助功能树。点哪个按钮、填哪个框，全由 Jev 说了算 🔗 github.com/lahfir/agent-d… 7️⃣ skills，1.5k star TypeSafe 官方出的 Agent 技能包，给 Claude Code 和 Codex 用。内置 Choice、Score、Noul 几种模式，官方亲儿子，用着踏实 🔗 github.com/typesafe-ai/sk… 8️⃣ hermes-jev-skills，360 star 给 Hermes、Claude Code 和 Codex 一整套 Jev 路由、记忆、压缩、技能挑选加电脑操作，缝合得挺全乎 🔗 github.com/kerpopule/herm… 9️⃣ jev-review，457 star 带本地面板的分阶段代码审阅。在你烧掉最贵模型的额度之前，先让 Jev 把风险筛一遍，省钱又省心 🔗 github.com/devagrawal09/j… 🔟 foreman，454 star Agent 监工。盯着写代码的 Agent 别在软件工厂那套循环里跑偏，靠的还是 Jev 来做判断 🔗 github.com/thruwire/forem… 一圈看下来，Jev 这套玩法算是真站住脚了：难决策丢给它，打字和干活各归各。哪个戳中你了，评论区告诉我

鸟哥 | 蓝鸟会🕊️ @NFTCPS

a month ago

以前盯盘是自己盯，现在直接甩给一群 AI 替你盯，PanWatch（盯盘侠）这开源项目属实有点东西。 自己部署一个 24 小时 AI 盯盘助手，A 股港股美股都覆盖，持仓自己管： 1️⃣ 盘前给策略、盘中盯异动、盘后帮你复盘，MACD、RSI、KDJ、K 线形态全集成进去了 2️⃣ 最狠的是接了 TradingAgents 那套 9-Agent

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🔥速码！谁的 Codex 还没装上 Jev 批量必杀技？这波真能起飞 ！ Jev 不写长文、不瞎规划，专门干一件事：选择、分类、打分。Agent 给上下文、自己干活。大规模数据清洗、自循环分类、长程任务里替你拍板，比把 Codex / Claude 当 judge 更便宜、更快、更能并发。 亮点先看： 🔹开源 9 个技能 + 90 个场景，MIT 🔹适合 inbox、文档、代码审查、浏览器动作、工具路由、上下文压缩 🔹社区已经做出：自己选下一步的浏览器、概率版 Tetris、鲸鱼上的城市、MIDI 作曲 关键操作： 1️⃣打开 Codex / Claude Code / OpenCode 2️⃣把这段话丢给 Agent：
「帮我给当前 Agent 安装 Jev Skills，包括通用技能和全部场景技能。请读取并按照这份安装指南操作，完成后验证安装是否成功：raw.githubusercontent.com/wuyoscar/jev-s…」 3️⃣Agent 会按宿主复制到对应目录：
Codex → .agents/skills/
Claude Code → .claude/skills/
OpenCode → .opencode/skills/ 4️⃣装好后直接点名技能，例如：分类用 jev-triage，路由用 jev-route，审查用 jev-code-review，长程检查点用 jev 5️⃣先小样本核对判断质量，再放开批量和预算 别再让大模型一遍遍当昂贵评委了。 给 Agent 装上 Jev，放手让它自己判、自己跑。 GitHub：github.com/wuyoscar/jev-s… #Jev #AgentSkills #Codex #ClaudeCode #开源 #AIAgent #TypeSafe #OpenCode

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SuSu_酥酥👅 @NFT_Chen

a month ago

还有谁？！Astra + Jev 打配合，8 分 43 秒杀末影龙，总成本不到 1 美元！ 要知道以往 GPT-6 Astra 自己打 Minecraft 需要 141 小时，被苦力怕清档，然后种了好几小时土豆。 这才是现在最猛的 Agent 形态——不是更大的一个模型，是两种脑一起上： 🔹Astra

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收集整理了60个Jev典型案例，同时重点列出了12个最值得关注的案例合集 这些案例对我们理解与应用，能带来不少帮助和启发 包括GEO，也有一些可以值得尝试的场景 这些案例，基本的逻辑：生成模型负责写作与复杂推理，Jev承担分类、筛选、评分和选择，代码执行后续动作，关键节点保留人工复核 60个Jev应用案例合集：doc.laoyao.cn/j61zgy 12个典型应用案例： 1、Notra：AI回答中的品牌提及识别 在GitHub已开源，GEO模块已有调用Jev评估品牌提及的代码，适合参考自动化监测如何接入业务流程 github.com/usenotra/notra 2、TypeSafe：实体对齐与去重 来自官方示例，判断两条商品记录是否对应同一实体，并将模糊情况交给人工。可借鉴到品牌别名归一、同名机构消歧和知识库去重 docs.typesafe.ai/cookbooks/enti… 3、TypeSafe：RAG信源筛选与冲突检测 在生成回答前，检查检索段落的相关性、可用性、矛盾和提示注入风险。适合研究知识库问答中的证据筛选 docs.typesafe.ai/cookbooks/clas… 4、TypeSafe：文章论断与引用核验 让Jev判断引用片段是否支持文章论断，再由代码检查引文是否存在。可借鉴到GEO文章、研究报告的引用审核 docs.typesafe.ai/cookbooks/cita… 5、Browser Use：网页操作决策 将网页元素整理成候选项，由Jev选择点击、输入、滚动等动作。适合理解“模型做判断、工具执行操作”的协作方式 github.com/browser-use/je… 6、TypeSafe：为Agent选择合适的Skill 先对技能目录筛选，再读取少量候选的详细说明，判断使用哪个技能或不使用技能。适合工具、插件和Skill数量较多的系统 docs.typesafe.ai/cookbooks/skil… 7、LangChain：工具执行前的风险检查 将Jev接入Agent中间件，在工具执行前检查并拦截风险操作。适合研究AI后台管理、代码执行等场景的安全审核环节 langchain.com/blog/building-… 8、Vercel：客服工单自动分流 一次判断工单所属部门、严重程度和退款意图，信息不明确时转人工。适合学习从模型判断到业务分支的完整实现 vercel.com/kb/guide/types… 9、ReplyNodes：SaaS官网表达检查 检查官网的产品清晰度、目标受众、价值主张、差异化、信任依据和行动指引。可参考其检查维度，评分不能直接当作SEO或GEO排名 github.com/replynodes/jev… 10、Paper Trellis：论文引用验证 将引用句与论文证据配对，由Jev判断支持关系，保留人工最终裁决。适合研究长文章、白皮书和研究报告的审校流程 github.com/MarissaFamular… 11、TypeSafe：结构化信息抽取的级联校验 小模型先抽取字段，Jev检查结果，困难样本再交给更强模型。可借鉴到网页采集、资料入库和文档字段抽取 docs.typesafe.ai/cookbooks/sde_… 12、TypeSafe：把文本变成可建模的数据特征 由生成模型提出特征问题，Jev将文本转成数值特征，再交给CatBoost预测。可借鉴到问句意图特征提取、内容标签和线索分析，迁移效果需要单独验证 docs.typesafe.ai/cookbooks/auto…

卧槽，Jev直接全面开放了，人人都可以注册使用，一个邮箱就可以拿到5美金额度。 这不被羊毛党薅死啊？😂

TypeSafe AI @typesafeai

a month ago

Jev is now available to everyone. No waitlist. Start using it here: console.typesafe.ai

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上瘾了！JEV 全自动干活又测通一个——全自动高速创建 API Key 我给JEV一个完全陌生的AI中转站网址--B.AI ，全程零人工干预：20 秒一次性建完 10 个 API Key，并全部复制保存下来，没停顿、没点错页、没弹确认框卡死 以前把这套流程丢给大模型，它每点一下都要先想半天，慢得完全没法看，现在配合JEV毫不费力了.... 孙哥 @justinsuntron 你的 @BAI_AGI 中转站什么时候再搞个免费活动，我现在可以高速自动化薅秃你了🤣🤣

梭哈.AI @SUOHA_AI

a month ago

太爽了！终于找到了JEV的最强应用场景之一--全自动化 Browser use 我用JEV全自动填完 TypeSafe AI 的申请问卷，我只给它丢了一个完全陌生的网址，让它全自动帮我完整填完：38 秒一次性刷完 16 道题，全程没停顿、零人工干预 具体的逻辑是： 我看到 @typesafeai 文档里一句话很有启发：“将 AI

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建议所有试图走出低谷或者想彻底换一种活法的朋友, 把 Dan Koe 刚发出的这套长文系统连看三遍。 很多人都有过同一种令人窒息的经历: 下定决心要早起、健身、做副业, 结果两到四周之后一切又悄无声息地滑回了原点, 甚至被同一个恶习生生困住整整十年。 绝大多数人以为这是自己意志力不够, 但从物理学上看, 你的起步策略从第一天就选错了。 火箭升空需要把总重量 85% 到 90% 的燃料在短短几分钟内全部烧光, 才能挣脱地表引力; 但只要冲破大气层进入既定轨道, 后续飞行的燃料消耗几乎就是零。 启动你人生的燃料, 和维持你人生的系统, 根本就不是同一种东西。 很多人最大的误区是用温吞的微习惯去对抗十年的重力惯性。 在最脆弱的启动阶段, 你需要的根本不是心平气和的自律, 而是极度浓烈的战术压力。 对自己所处现状的极度厌恶, 或者是主动把自己逼进不可退缩的绝境, 才是能点燃 90% 推进剂的脏燃料。 真正让我觉得有意思的是他指出的高手真相。 顶级创业者和运动员每天工作 16 个小时不觉得痛苦, 不是因为他们每天都在咬牙坚持, 而是因为卓越早就成了他们的出厂设置, 让他们去过平庸的生活反而像下地狱一样难受。 一旦火箭被推上了轨道, 就要立刻丢掉脏燃料, 切换到极简的环境自动回路。 输入端必须戒掉智力肥胖, 把每天刷几百条无用碎片的习惯直接掐死; 输出端则把行为拆解成最小可识别动作, 进健身房只承诺做一组硬拉, 坐到桌前只承诺写一行文字, 并在行为发生后立即绑定确定性的奖励。 痛苦和强厌恶负责把火箭暴力推离地面, 极简环境和最小动作负责让系统在轨道上零阻力滑行。 回看你过去经历过的最好的一次蜕变, 当时把你推离地面的到底是一次具体的暴击, 还是慢慢积累的顿悟? 我先说, 以前逼我彻底戒掉熬夜拖延的, 就是一次因为精力涣散当场丢掉核心客户的惨痛教训。 输入端节食与输出端四步回路的完整操作清单, 我整理好沉在一楼了。

DAN KOE @thedankoe

a month ago

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普通人怎么靠Jev赚钱？ 可以看看下面一些我觉得可行的方向~

Smartpig @Smartpigai

a month ago

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