^-^来次魔术戏法，怎么样？

^-^感觉还是玩具，基本上相当于GPT3.5这样

对啊豆姐有抖音应该是全世界视觉数据最多的公司了，seeddance这么叼视觉肯定不赖啊，说明多模态水平蛮高的

豆姐现在好像打通trae和飞书还有豆包了，所以强的一，小Gemini了已经是

大城市套路多，我想回村里了，我想的是Ai真能解放生产力是想学技术，老板是想造概念骗补贴骗贷款，感觉自己像小丑

感觉还是宣传占主要，那到底是我没踩到风口还是我是猪，怎么感觉掉下去了 ^-^

^-^企业找个啥也不懂的hr在那筛技术的简历，只懂看几个关键词，筛选精度不如豆包，然后公司领导智力堪比2B大模型，现在的企业也是该死，太多靠运气完成原始资本积累的有点气人了

^-^国企可以看公众号国资小新，国企简历感觉就写项目，研究型单位写论文

^-^开始想集成就错了，我建议是先梳理SOP，然后切分任务，再根据人的使用经验链接，应用间打不通是正常的，只要想着开始做成ALLinone全自动那就别做了我说实话领导鸡毛不懂，早点避祸，正在看云栖大会的直播刚好讲到这里，阿里都没干完的智能体协调问题，老板让你解决有点抽象的

首先一个认知要区分开人是项目或者岗位维度区分的，他是解决一类问题，信息化和这个是契合的把一类问题干到一个系统里，智能化是不一样的他是任务维度的，比如说读文件和写文件是两个任务，就需要设计两个应用，然后还要设计一个连接器才能打通，连接器设计也很复杂

^-^多到定价混乱，广告写的38一个月飞书AI进去是68超级豆包，说明书写的可以单独产品购买进去是企业版2000块升级，混沌初开

^-^不懂java谈一点我的感受啊空太多了排版一点怪感觉像AIGC直接沾进来了，至于分类:这样写也不能说有问题只不过我不懂，万一有懂得你分类写错了也很怪不如写一坨大概分一下保险一点。再一个没看出来你想求职的目的性在哪里，是想找Java还是Agent开发，还是说想展示自己是一个懂java的agent开发，感觉根据要投的岗位尽可能的把有关联的信息写上能好一点毕竟面试官的时间也是宝贵的

^-^我之前试着搞过一个就是中转站+openwebui，领导给我来了句这不和豆包一样吗，然后说什么只能内网使用（穿透我怕没实力维护安全性）早就弃用了，不如让他们用豆包

^-^有没有可能选1然后接点兼职搞点副业创收呢，直接全都要

其实不是，这是一种结果导向付费的尝试，token只是模型层面的计费单位，如果你是一个基于模型的智能化应用，那肯定还有你自己的内部编排，Saas服务费，软件授权费各种东西其实就已经不只是涉及到模型了，相当于整合计费的一个方式，推荐你看看You are not a model. Don’t price per token. | Andreessen Horowitz

带协调的话感觉那还是飞书之类的了

最近挺火的恩格斯停顿好像是说的就是这个现象，工业革命以后部分产业的飞速发展带来了看起来的经济繁荣，全局来看工厂压榨没跟上时代的所有人，而工厂内部资本家压榨工人，一直以来讨论的分配问题我感觉都局限于工厂内部这一个层级了，没有扩展到全人类，有个观点说这个现象叫社会肌少性肥胖，按我的理解他想说的就是类似于文中这个观点，是AI产生的动力没法传导到全社会，这已经不是一个分配问题，总不能让多数人压榨少数人这样

你导师大概率想做的是小模型吧，大模型你最多也就是RAG这种上下文检索工具，跟专家知识融合有点远，感觉不如看text to sql这种小任务然后在上面写一个小模型+专家知识干翻大模型的论文 ^-^，再补充一下就是找个开源模型比如qwen8B然后在子任务上调参这样冻结某些层重新训练，再一些就是知识表示方法研究知识图谱之类的发论文倒是挺好发的，这种领域纯编数字不公开数据集完全发现不了

你有能力可以开个奢侈品店主打百分百手工制作 ^-^

家里有钱有闲去读个研改善下民办本科，家里一般就认真考个四六级到时候期望低一点总能找到班上的，感觉现在就学学基础知识然后大三看看实习或者刷刷新八股应该是可以的，锻炼锻炼为996做准备，再找个对象感觉就把现阶段该做的事情做好就好了。技术大佬就当我啥都没说按你的节奏来以你为准 ^-^

^-^我思考其实是大家没有真正去适应ainative和ai能力不够强 云原生的区别在于微服务和虚拟化跑到本地“私有云”哪怕allinone你几乎是无感切换的，和物理机时代上也许有一些工作形态的切换但是影响范围没这么大，但是ainative是颠覆性的，所以旧知识我觉得都是阻力（虽然现在模型能力和配套设施不健全看起来旧知识还是更有价值一点）

^-^agent相关开发门槛说实话比较高，也比较宽泛大部分我看了一段时间其实是营销号在主导的而不是市场需求主导的，我觉得比较刚性的可能有针对特定任务的小模型微调，垂直领域原生的一些工具开发比如说文件的生成和实时编辑或者所谓的知识图谱加成的graphRAG（我只能讲我见过的成熟案例已经被做烂了，没被做烂的我也不可能想到）就是类似的东西，或者你像大型基础设施数据库啊ERP之类的也不可替代性，或者就往后

^-^Hermes现在区分了bot，你应该可以分别设置他们的角色和模型就可以达到你要的效果了

你是否在找cursor的auto ^-^

AI教育类嘛那听着就有点坑感觉再找找好了

80人如果是AI领域或者是软件公司的话规模已经有点大了分工应该很明确，你最多也就只能学到业务相关的一小块能力很难学到横向拓展的能力了，除非你想转正不然感觉真很难学到东西（当然不排除带你的人是带善人真教你东西只能说概率比较小，大概率把你放旁边让你自己看也不管你）

没多少人不才更容易学到东西吗，第一份实习还是小公司多吃点苦啥也干干看看自己真想干什么，然后随时准备跑路更进一步，如果第二家公司业内没什么影响力感觉去小公司当牛马也不错

可以试试Hermes只是安装比较难然后比较费token，配好llm就什么都不需要你管了他什么都能干 ^-^ 看你已经装好了work Buddy和codex你可以让这俩帮你装Hermes然后给他中转站的url和key还有模型id啥的让他们配

^-^我觉得省token是一个工程问题应该不算文科范畴，我觉得要不换个研究方向好了，比如ai时代我上传我的skill或者蒸馏给公司是一次性付费的永久剥削生产资料归属这种问题讨论可能更有意义 或者我看文章有一句FDE有点像给你的奶奶用iPhone需要你来帮他设置一样，对于年轻人来说iPhone已经足够易用，但是对老年人可能有无法逾越的鸿沟这是时代导致的，可能已经脱离了软件易用性的范畴，这种易用性问题

^-^忙着在看番茄小说，在看股票大盘