屏幕问题，我就是用 air5 平时开一半亮度，满亮度和一半亮度续航几乎能差出一倍时间

所以作者道歉了半天还是闭口不谈扫邮箱的事儿，这可以比那个“玩笑”还要严肃的错误。 独立开发就是作者和用户之间的信任问题，你今天能扫我邮箱，明天就能删我文件，哪怕实际并没有这么做过，删文件也只是一句玩笑

claude 的安全对齐应该是三家里做的最严格的，你要他按截图复制一份网页 ui 他也会拒绝，像这种不能说明模型的水平只能说明对齐的策略如何(当然过于严格的对齐也会让可用性下降)

以我的经验来看的话最好不要在一个对话里完成整个流程，一旦开始错误/偏离方向就重开对话然后把“快照”搬过去, 他的准确度是在 gpt4 的最大 token 窗口内最准确，然后超出窗口的内容也是 rag 的形式实现，只不过 openai 的实现比较高级，召回率比较高

发帖那老哥就是 trolling 而已，越多人喷他在底下越开心，他在另外一个帖子里上串下跳表示“哈哈哈你们这伙程序员好生气我好开心，我就想看你们被我恶心到的表情”
别理他，别给他流量就好了

慎重+1 加拿大现在不景气+1 以及虽然买雇主移民非法我身边朋友好几个都是买雇主拿 pr 的

bard 的 pro 应该就是 ultra, 谷歌认识的说 ultra 已经上线了

苹果的 llm in a flash 论文了解一下？

想法很好，但是以目前 llm 的能力来说，做不到。哪怕你用 gpt4 的 api 也做不到你 demo 演示的效果(除非真的只是生成一个 demo)，以及 multi-agent 过于消耗 token, 不管是烧你的钱还是烧客户的都烧不起

我觉得现在大模型最大的问题还是在于每次对话都是无状态的上面:
想要更全面的让他了解你的需求 =
更多的 token 消耗，
更多的 prompt input(包括 history)，
更慢的响应，

想要更快速的响应，更少的 token =
使用各种 cache 技巧，
使用各种 RAG 技巧
但是信息是有损的，可能无法明白用户的意图

我觉得这两点还挺难平衡的

谷歌这个当然是造假阿，视频里展示的是实时的，不仅限于图片识别的多模态能力。然后他文章里是展示的是，依然基于多轮文字/图片对话，要人工进行 prompt 提示，要人工帮他进行思维链的非实时的产品。最后告诉你那个视频是展望一下我们未来的能力，实际产品请参照实物

支持下，关注了

notion 把我以前账户弄丢了，而且客服也没人理，从此再也不用任何在线服务笔记
obsidian+icloud

@spoor v2 这不都算好了，至少还肯讲道理，墙内的其他论坛你敢聊这种话题不说删不删，先想想会被扣几顶帽子再说吧

现在这种 llm ai 的关键不是怎么开发，开发已经很简便了 基本都是 no code/ low code 拖拽可以生成一个 app, 关键是怎么获取和处理数据然后 RAG ，如果是前端 sdk 那基本就只能读 dom 和 css 这局限性太大。

nextjs 官方网站有一个 template,里面基本都是 github 上开源模板，你可以选个自己喜欢的模板然后参考他。https://vercel.com/templates/next.js