TinkerDifferent
 
假设有这样的一种机制存在

利润的很小一部分自动进入一个存放的地方,然后当看到觉得不错的东西的时候,只需要按一下,就可以从这个地方转 $1 到创作者。

如果特别喜欢,那就多按几下。

这个过程中的每一个多余的确认步骤都会让这件事情不那么冲动。

如果完全 onchain 实现的问题:你要花 $1 和 $1M,需要同样的确认步骤和 gas fee。如果一个打赏系统是基于 WalletConnect 实现的,那初次的启动及每次的确认,就是巨大的心智负担。

理想的情况就像,口袋里装了一堆铜钱,看着觉得不错,就丢过去。

 
Post idea: why would you need a blog site
 
A Good Question

What are you trying to achieve here?

 
Node Emoji

V2EX 的每一个节点,除了之前的图片图标之外,还应该有一个独一无二的 emoji,尤其是那些流量最大的节点。

这样在移动操作的时候,会很方便第一时间找到对应的节点。

 
💡 用户想要的
  • 绝对稳定的 Check for Updates
  • 几乎实时的 Aggregation
 

目前一个可悲的现状就是,X 上几乎任何有流量的内容,下面都已经充斥了那类看起来无害但其实什么信息量都没有的 AI 回复。

 
一些买过用过之后觉得很糟糕的产品

Logitech MX Master 3

按键手感太稀烂了。但是同样是 Logi 的 Pro 系列的手感就好很多。

唯一的优点是充电接口是 USB-C 的。

Samsung Odyssey G9

信号检测非常不稳定,自带一大堆智能功能(看起来是个显示器,但其实是一坨电脑),但其实都用不到。

我为什么要为我不需要的东西花钱。不要再买任何 Samsung 的显示器。

UniFi U7 Pro

需要 PoE+ 供电,但是非常不稳定,隔几天就要重启,和 iPhone 15/16 的 Wi-Fi 7 有兼容问题。

 

如果你同时有 Mac 和 Windows,想要在 Windows 上把 Planet 用起来,现在已经完全跑通了。

 

软件项目的完成过程,就像一个大型游戏的通关。

这是一件我想 perfectionism 的事情。

 

一个故事如果自己能讲最确切的版本,就一定要尽早讲出来。

 
✨ What if: Planet + LM Studio?

Some exciting possibilities:

  • Rewrite
  • Check grammar
  • Summarize
  • Translate
  • Site Avatar based on Content
 

CUDA 能做一些很有趣的事情。同样的事情或许 Metal 也能做,但是就没有那么成熟的软件生态。

于是,那些事情如果要做到 Planet 里,不会是一件容易的事情。比如 FAISS,可能会是目前对体验提升最大的一种可能性。

 
自然语言编程

如何用自然语言把你想要的东西,完整清楚地表达,让机器能够完全理解你的需求,生成完全符合你需求的输出。

 
Balatro

https://www.playbalatro.com/

不仅提供了娱乐,还启发了思考。

  • 真正好的娱乐,用 potato 都可以运行,并不需要 5090 或者 PS5 Pro
  • 一个人的想法,加上他的设备,就可以做这个游戏,其他都是干扰
  • 一件好玩的,可以无限组合的事情
 

The richest man on Earth is also a gamer. He plays Elden Ring and Diablo IV.

 
____限制了想象力

稍微看了一下 NVIDIA 最近几代专业显卡的价格……

有些事情必须那样的成本,才能做出来。比如几千张那样的卡才能做出来 ChatGPT.

____会限制想象力。

再比如 Solana 要求节点必须有 10G 以上的网络带宽,而 Ethereum 没有这样的需求,甚至,Ethereum 在考虑的是如何能跑在个人电脑上。

托管在机房里的硬件,肯定能做一些普通的个人电脑做不了的事情。

 
LM Studio

如果你有一台配置不错的电脑,比如有 NVIDIA 显卡的 PC 或者 M1~M4 系列的 Mac,那么 LM Studio 是一个值得尝试的软件。

https://lmstudio.ai/

这个软件用图形界面包装了在本地运行一个类似 ChatGPT 体验的所有复杂性。你可以下载和尝试不同的模型,甚至可以提供一个 API 服务器给其他软件使用。

LM Studio

LM Studio 的图形界面里包裹的是一个叫做 Llama.cpp 的命令行项目。这让我想起 Planet 对 Kubo 做的事情。

之前尝试过另外一个叫做 exo 的方案,但是我很怀疑他们所宣称的群集到底有没有真的效果。用不足的硬件去试图运行特别大的模型,这件事情听起来 too good to be true。

LM Studio 和 exo 都提供了和 ChatGPT 类似的 API 接口,于是就可以接上像 open-webui 这样的 web 端使用界面。

一个全新的生态系统。

然后,明年会有一些更好的硬件(比如 M4 Mac Studio、RTX 5090)和更好的模型。

但是,如果 ChatGPT,Cursor 这些已经用得很顺,那么或许并没有必要去花时间尝试一些更差的模型。

 

能在本地运行的 LLM 基本上都没法回答关于 SwiftUI 的问题。

 
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