Forwarded from 厘米碎碎念
人不能一天到晚总是研究模型，推理，harness，产品，商业。
会让自己失去对生活，对很多东西的感知。最后没一样做的好。
https://x.com/wwwgoubuli/status/2109147749702906305
会让自己失去对生活，对很多东西的感知。最后没一样做的好。
https://x.com/wwwgoubuli/status/2109147749702906305
Forwarded from duangsuse
#bash #TIL
错误被发现、介入，这几个小时的冗余OS资源，是必须有弹性的，这也是为何bitrotten和rootkit这样的攻击方式如此强大。 这也反映出软件的默认设置，对需求方面的无知。
<<
前辈：rm /var/reserved-space
前辈：配系统就做了 fallocate -l 10G /var/reserved-space
>>
听起来非常脏hack
我的意思是，为什么tmpfs需要磁盘空间，为什么恢复工具需要硬盘
这太荒谬了，日志是aop行为
- 如果需要audit，必须有一键开关容许降级，而不是修改side行为。fallocate 空间应该是sd自带的，而不是经验
- Linux 的 ext2/3/4 文件系统在格式化时，默认会把 5% 的空间划为“仅限 root 用户使用”的预留块（Reserved blocks）。
理论上，当普通用户把磁盘写满到 100% 时，root 用户还能靠这剩下的 5% 登录并删文件。这个机制不适合服务器，所以被关闭了。 systemd-journald 又没有做/dev/full容错
错误被发现、介入，这几个小时的冗余OS资源，是必须有弹性的，这也是为何bitrotten和rootkit这样的攻击方式如此强大。 这也反映出软件的默认设置，对需求方面的无知。
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前辈：rm /var/reserved-space
前辈：配系统就做了 fallocate -l 10G /var/reserved-space
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听起来非常脏hack
我的意思是，为什么tmpfs需要磁盘空间，为什么恢复工具需要硬盘
这太荒谬了，日志是aop行为
- 如果需要audit，必须有一键开关容许降级，而不是修改side行为。fallocate 空间应该是sd自带的，而不是经验
- Linux 的 ext2/3/4 文件系统在格式化时，默认会把 5% 的空间划为“仅限 root 用户使用”的预留块（Reserved blocks）。
理论上，当普通用户把磁盘写满到 100% 时，root 用户还能靠这剩下的 5% 登录并删文件。这个机制不适合服务器，所以被关闭了。 systemd-journald 又没有做/dev/full容错
Forwarded from Dejavu's Blog
怎么感觉 yetone 被盯上了，这群人嘴上「技术交流」，实则是疯狂要人家去进行「自证」
软件和想法没有护城河了已经，magpie 是 AI 辅助的全自动收集/解答问题、PR、发版、更新。
我很好奇这背后的工作流，好想玩，感觉好有意思。
以及 X 中推上还在吵……
但是 magpie 真的很好用，我已经放弃 CC Switch 了🤓
软件和想法没有护城河了已经，magpie 是 AI 辅助的全自动收集/解答问题、PR、发版、更新。
我很好奇这背后的工作流，好想玩，感觉好有意思。
以及 X 中推上还在吵……
但是 magpie 真的很好用，我已经放弃 CC Switch 了🤓
duangsuse::Echo pinned «>>大人，时代变了 https://x.com/matthewberman/status/2108245653843509415?s=46&t=rA_7EMcK9LnAsVTcD4VODA 二进制即发布 = 源码即发布 这个等式被坐实了。以前大家默认有一道模糊的墙，现在墙没了。这对靠信息不对称活着的软件是末日 #reveng #ai 软件末日论？ 逆向不能免费创造油猴这样的AOP环境 Neil Wood 和 Matthew Berman 都在拿 Napster 做对比：工具让“复制”变得极容易，行…»
Forwarded from Sukka's Notebook
Make Bilibili Great Than Ever Before 发布 1.9.0 版本，推出「Thread Ripper」功能，无需进行任何手动配置，自动评估 Bilibili 的多个 CDN 节点的质量（TTFB 和带宽）、选出最优的数个 Bilibili CDN 节点、多线程并发并行 缓冲 视频分片。该功能默认关闭，需手动打开。
该功能受 MrTangLuyao/Bilibili-thread-ripper 项目启发，但是仅使用了 不到三分之一的代码量（不包含代码注释）实现了 接近甚至更好的视频播放缓冲速度 和 启播用时。
具体取舍和实现细节参见 https://github.com/SukkaW/Make-Bilibili-Great-Than-Ever-Before/pull/31
该功能受 MrTangLuyao/Bilibili-thread-ripper 项目启发，但是仅使用了 不到三分之一的代码量（不包含代码注释）实现了 接近甚至更好的视频播放缓冲速度 和 启播用时。
具体取舍和实现细节参见 https://github.com/SukkaW/Make-Bilibili-Great-Than-Ever-Before/pull/31
GitHub
GitHub - SukkaW/Make-Bilibili-Great-Than-Ever-Before: A fork of the userscript "Make Bilibili Great Again", but with some experimental…
A fork of the userscript "Make Bilibili Great Again", but with some experimental features - SukkaW/Make-Bilibili-Great-Than-Ever-Before
duangsuse::Echo
但是跳跃能用！场景可复现！无限世界和生物正常生成！时间和天气也能调！
#ai对比
太权威了克总，替换400行代码，直接从白板单页变成这样……
https://codepen.io/duangsuz/pen/yyMvvvK
它手搓了一个DDA光栅+AO，连带hmTex体素量化的部分，另外写了mipmap八叉树剪枝，确保性能在手机上也够用。 这个质量都有光影感了
太权威了克总，替换400行代码，直接从白板单页变成这样……
https://codepen.io/duangsuz/pen/yyMvvvK
它手搓了一个DDA光栅+AO，连带hmTex体素量化的部分，另外写了mipmap八叉树剪枝，确保性能在手机上也够用。 这个质量都有光影感了
duangsuse::Echo
它手搓了一个DDA光栅+AO，连带hmTex体素量化的部分，另外写了mipmap八叉树剪枝，确保性能在手机上也够用。
#game #vibe
图为《迷你世界》2026 DLSS 画质。 许多人可能最初以为AI不能负责深奥的部分（比如向量几何，许多人以WebGL为“前端护城河”），实际上，vLLM最擅长的，反而就是这些部分！何况 shadertoy.com 上类似的训练数据是一大堆了（会者不难）
那么，真正的护城河是什么呢？ 可能是【时尚】，但更多在于那些错误的主流实践。 这些【自以为对】的事情，比想象中多太多了，以至于从0开始足够可以成为一种特殊的【工程师精神】。 取代人的不是vibe和Agent，而是那些理解设计与数据流的主创。（他们依旧是少数）
#algor https://t.me/dsuse/23035
XZP, X2V, Blk.xyzb'mat 这些概念，在做这个端到端无限体素viewer的过程中，仍然有效，只是AI五分钟把 facestrip(X2V) 和区块采样并加载(XZP) 这些过程写完了（就好像不存在这些节点），我负责打磨了下动感和dblcheck，过程中有微妙的加成…… 退一步说，具体的算法网上几乎没有资料，所以人类本来就应该【会念咒】即可，即用即学。
（事实证明prompt准确可以提升A\的智商，哪怕两次它会选择相同路径，明确决策后AIGC仍然会更牛逼）
图为《迷你世界》2026 DLSS 画质。 许多人可能最初以为AI不能负责深奥的部分（比如向量几何，许多人以WebGL为“前端护城河”），实际上，vLLM最擅长的，反而就是这些部分！何况 shadertoy.com 上类似的训练数据是一大堆了（会者不难）
很多人要么直接做完整 3D 体素（内存爆），要么就做纯高度图地形（不是体素感，不含洞穴、悬空建筑、复杂室内），两边都没走到这个折中点。光线步进（DDA raycast）在2010性能完全不够看。 我这里也支持了传统mesh，确实比DDA微分还快30% ，这里是端到端只读，工程复杂度并不高。 现代移动 GPU里，这种准光追平衡性还好
那么，真正的护城河是什么呢？ 可能是【时尚】，但更多在于那些错误的主流实践。 这些【自以为对】的事情，比想象中多太多了，以至于从0开始足够可以成为一种特殊的【工程师精神】。 取代人的不是vibe和Agent，而是那些理解设计与数据流的主创。（他们依旧是少数）
#algor https://t.me/dsuse/23035
XZP, X2V, Blk.xyzb'mat 这些概念，在做这个端到端无限体素viewer的过程中，仍然有效，只是AI五分钟把 facestrip(X2V) 和区块采样并加载(XZP) 这些过程写完了（就好像不存在这些节点），我负责打磨了下动感和dblcheck，过程中有微妙的加成…… 退一步说，具体的算法网上几乎没有资料，所以人类本来就应该【会念咒】即可，即用即学。
（事实证明prompt准确可以提升A\的智商，哪怕两次它会选择相同路径，明确决策后AIGC仍然会更牛逼）
duangsuse::Echo
取代人的不是vibe和Agent，而是那些理解设计与数据流的主创。（他们依旧是少数）
#statement
🤔 许多人会用各种新闻学（比如Jev和果蝇的各种夸大/不实宣传）把LLM们吹的无所不能，IQ至高，【不可战胜】，可实际上，它们仍然只有一份上文，一把探照灯。因为屏幕外边的最终用户是这样的。
软件创作者的本来任务，就是多见识一些东西，哪怕不求甚解，做个深广的'T'型人才。 尽管，Agent比人更擅长活在操作系统里不知疲倦，所以不需要人替它们烧脑、剪枝，但用户，却不是如此。
机器长了轮子，不需要护膝，可是人机界面、人际平台，始终需要人来理解。
总是有人试图用美容药和垄断的“资源堆砌法则”，来夺走每个人天赐的好处，但结果却是被【偶然性】次次打脸。 所谓手搓、工匠精神，与AIGC的关系，也应该如此。 📚
那么，【品味】难道不是可以生成和【一键继续】的吗？ 理论上，未来+1年的AI，可以顶你一辈子ID吧？
答案或许是：我不怕有人当copycat，因为我的“正确”应该是他们忍受不了的风格。
隐藏层的复杂性没有上限，但是，接口是由人来声明的。 我学的编程，更多是一种面向接口、强类型、正交组合的思维的哲学，而不是数学或“Excel的三种写法”（表单 class sql）。
其实，画师商单的弊病，本来就很明确：
- 高度任意性（缝石块），产品可以凑合，一幅画基本就是另外两幅换脸换笔刷，做个风格迁移
- 无个体差异，一个单子让什么人画，只有<5%的人能在不破坏的前提下融入风格
- 小众冷门，本身就（不像动漫原画）受主流待见，商业模式还在70年前
- 绝杀： 人手只能一笔笔画，AI能按图块和风格“绘画”， IO 模态的降维打击。 就像是还没有【以图搜图】【以图荐图】时手打的标签系统，到【谷歌识图】那样的绝杀。
编程里通过声明式框架，AI和人站是在一个模态上继续编程，并且方便压缩。 你很少用过【无法言喻】的软件，但软件逻辑本身，是丰富且开源的，作者和最终用户边界并不明确
通俗的说，IT 知识接受过更多【大众化考验】，所以努力更能看到成果
🤔 许多人会用各种新闻学（比如Jev和果蝇的各种夸大/不实宣传）把LLM们吹的无所不能，IQ至高，【不可战胜】，可实际上，它们仍然只有一份上文，一把探照灯。因为屏幕外边的最终用户是这样的。
软件创作者的本来任务，就是多见识一些东西，哪怕不求甚解，做个深广的'T'型人才。 尽管，Agent比人更擅长活在操作系统里不知疲倦，所以不需要人替它们烧脑、剪枝，但用户，却不是如此。
机器长了轮子，不需要护膝，可是人机界面、人际平台，始终需要人来理解。
总是有人试图用美容药和垄断的“资源堆砌法则”，来夺走每个人天赐的好处，但结果却是被【偶然性】次次打脸。 所谓手搓、工匠精神，与AIGC的关系，也应该如此。 📚
向量几何、着色器、网格遍历，看起来专业，但其实就是【风格迁移】类任务。 与其说是AI足够聪明了，不如说是【反馈循环】、低噪音、高信息交叉的机器学习模式，降维打击了【瞪眼法】的deadfish传统CV/CG领域。
那么，【品味】难道不是可以生成和【一键继续】的吗？ 理论上，未来+1年的AI，可以顶你一辈子ID吧？
答案或许是：我不怕有人当copycat，因为我的“正确”应该是他们忍受不了的风格。
隐藏层的复杂性没有上限，但是，接口是由人来声明的。 我学的编程，更多是一种面向接口、强类型、正交组合的思维的哲学，而不是数学或“Excel的三种写法”（表单 class sql）。
《软件工程》会和“绘画圈”一样出问题吗？
其实，画师商单的弊病，本来就很明确：
- 高度任意性（缝石块），产品可以凑合，一幅画基本就是另外两幅换脸换笔刷，做个风格迁移
- 无个体差异，一个单子让什么人画，只有<5%的人能在不破坏的前提下融入风格
- 小众冷门，本身就（不像动漫原画）受主流待见，商业模式还在70年前
- 绝杀： 人手只能一笔笔画，AI能按图块和风格“绘画”， IO 模态的降维打击。 就像是还没有【以图搜图】【以图荐图】时手打的标签系统，到【谷歌识图】那样的绝杀。
编程里通过声明式框架，AI和人站是在一个模态上继续编程，并且方便压缩。 你很少用过【无法言喻】的软件，但软件逻辑本身，是丰富且开源的，作者和最终用户边界并不明确
通俗的说，IT 知识接受过更多【大众化考验】，所以努力更能看到成果