统计学模型最容易发挥优势的地方就在于“统计”。

也就是“规则复杂维度多，基础数据庞大检索困难，难以通过人力归纳总结收敛最优解，甚至需要制定一些反效率的框架与流程来束缚一线从业者能力上限，从而提高生产成功率”的领域。

比如编程就是上述描述的典型场景。

对应的，医疗、法律建议，科学研究，合同分析，新闻解析等，也都如此。目前 AI 沁润比较深的也都是以上行业。

2 days ago

Replied to a topic by kkth › 游戏开发 › AI 开发游戏，关于素材方面有什么好的思路吗？

你通过什么手段进行的结果审核？如果没有 result review ，会大幅度的消耗你的精力。

你是否通过提示词指导了 AI 如何生成素材？游戏里的视觉效果，五成靠骗，四成凑合，一成靠画。如果你是业余的前提下，主观客观上指导了 AI 如何实现视觉效果，其实绝大多数情况都是误导。

2 days ago

Replied to a topic by sq892246139 › 分享发现 › HackerNews 上一个有趣的 1d chess 谜题，你能找到答案吗

花了一点时间，几乎是穷举，吧八格的必胜法走出来了……

1 、开局走马。
2 、通过移动车，逼对方马前跳
3 、让对方的王吃掉自己的马，否则会逼和。
4 、车吃掉对方前跳的马。

2 days ago

Replied to a topic by kisshere › Apple › 现在哪里还能花最便宜的方式买到正品的 mac(mini|studio) 64GB 的装备？

@SteveRogers 要等 M5 Max 版本的 studio 出来才行。M4 MAX 的性能比这代低很多，另外，mac 的统一内存是够放满血版本（非量化）的 qwen3.6 27B 的，但是因为内存带宽，所以性能很差。

2 days ago

Replied to a topic by kisshere › Apple › 现在哪里还能花最便宜的方式买到正品的 mac(mini|studio) 64GB 的装备？

@hello365 目前的话，qwen3.6-27B 4bit 量化的 mlx 版本模型，M5 MAX 128GB 的 macbookpro ，decode 输出可以跑到 30t/s ，prefill 输入可以跑到 700t/s

如果是 moe 模型，比如 qwen3.6-35B-A3B ，能到 100t/s 的输出。

2 days ago

Replied to a topic by skuuhui › 程序员 › 在 AI coding 上的困境，想做个调研

@skuuhui 这个直觉没错的，但是对应的账应该反过来算。
1 、你降低了你自己的心智负担，你就更有时间、精力来给模型兜底。
2 、目前主流的 Agent 思路是 loop + 审核抽卡，所以误差的积累很大程度上可以靠增多多抽卡次数来抹平。也就是靠烧更多的 token 来换你更少的干预。
3 、目前模型的能力更强了，最优解的统计学优势更明显，即便上下文有一系列错误，也会无视或者自行纠错。

2 days ago

Replied to a topic by skuuhui › 程序员 › 在 AI coding 上的困境，想做个调研

btw：使用大模型，核心矛盾点，就是你需要投入多少精力来进行控制。这和企业管理的底层逻辑相通。

你给员工更大的自由，他就更能发挥上限，代价就是捅娄子的能力也更强。
你越依赖微操，你的员工的能力就越难以发挥，也就越难以突出你的人力优势。这里要 @蒋委员长

2 days ago

Replied to a topic by skuuhui › 程序员 › 在 AI coding 上的困境，想做个调研

1 、我会干预其架构设计。不是别的，是因为我要为我的 Agent 兜底，他的技术选型我看不懂我就兜不了……
2 、看心情，所以我目前在尝试可能的情况下，让 hermes 接管我的代码仓库和文档，让他帮我去调用 claudeCode/openCode 。我只提需求和把控设计。
3 、同理，hermes 可以大幅度降低人工提供上下文的心智负担。

3 days ago

Replied to a topic by AIgogo › 随想 › AI 大模型的能力边界越发清晰

@ZX16815 但现实就是，因为 LLM 的不透明性，导致普遍的头部供应商都“无良”。

一个商业逻辑不成立的领域，讨论其理想情况如何如何，在我看来是没有实际意义的。

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