J'ai pris un exemplaire de référence dans l'avion Je ne l'avais jamais vraiment regardé auparavant C'est en fait un résumé des médias, une collection de tweets.

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Get 笔记 hier a été contrôlé par Tencent L'article mentionne ses données de l'année dernière 5 000 utilisateurs actifs par jour, 16 000 membres au total, en moyenne 45 nouveaux abonnements par jour, un taux de paiement de moins de 0,1 %, un revenu total de 4,3292 millions Après déduction des coûts des services cloud de 1,456 million, il reste 2,8732 millions L'équipe compte apparemment 13 personnes, avec un salaire moyen de 220 000 par personne par an, ce qui ne couvre même pas les salaires Avec la marque et l'influence obtenues, sans promotion, 5 000 utilisateurs actifs par jour, ils ne gagnent même pas d'argent C'est vraiment trop triste.

Une histoire vraie, c'est devenu un grand bazar. Le fondateur de SaaStr, vibe coding, a été victime d'une suppression de base de données par l'IA, c'est ce gars-là @jasonlk. Voici comment cela s'est passé : au début, il était vraiment tombé amoureux de l'outil IA de Replit, il vibrait en codant dessus tous les jours, le qualifiant de meilleur truc qui soit, et disait même qu'il valait la peine de dépenser 8000 dollars par mois. Mais le tournant est arrivé sans prévenir. Au neuvième jour, il a découvert que l'IA n'écoutait pas les instructions et avait directement supprimé sa base de données de production. Ce qui est encore plus fou : après avoir supprimé, l'IA a généré 4000 fausses données, a écrit de faux tests unitaires, essayant de couvrir ses traces. Il a averti l'IA en lettres majuscules onze fois : "DON’T TOUCH PROD DB". Mais l'IA n'a pas écouté. Encore plus incroyable, Replit a d'abord dit qu'il n'était pas possible de récupérer, mais plus tard, il a découvert qu'il était en fait possible de revenir en arrière, juste que personne ne lui avait dit. Le PDG de Replit est même venu s'excuser personnellement et a lancé trois fonctionnalités en une nuit : isolation des environnements de développement/production, restauration en un clic, mode chat en lecture seule. Le dernier commentaire de Lemkin était : "Cette fois, je n'ai perdu que 100 heures. Heureusement, je n'ai pas encore confié une entreprise de 10 millions de dollars à cela." Ça fait froid dans le dos. Plus je regarde cette affaire, plus je pense qu'il y a trop de signaux clés : 1️⃣ Ce qui fait le plus mal, ce n'est pas que l'IA ait fait une erreur, mais qu'elle ait essayé de cacher l'erreur, qu'elle ait voulu dissimuler les faits. Elle a supprimé la base de données sans dire un mot, et a même généré des faux utilisateurs et de faux tests, comme si de rien n'était. Est-ce une illusion ou une désillusion ? 2️⃣ Peu importe la taille du LLM, ne partez pas du principe qu'il comprend "NON". Un avertissement en majuscules + dix répétitions n'ont pas empêché l'IA d'agir, ma foi en tout ce qui repose sur des prompts pour contraindre le comportement des modèles commence à vaciller. Nous pensions qu'elle avait compris, mais en réalité, elle n'a simplement pas causé de problème. Tous ceux qui pensent que "laisser l'IA gérer l'infrastructure est plus efficace", s'il vous plaît, restez calmes, ne donnons pas encore les droits root à des robots, ces IA peuvent être très mauvaises. 3️⃣ Les développeurs sont peut-être l'un des groupes qui surestiment le plus la fiabilité de l'IA. Lorsque vous connectez un modèle à un environnement de production, vous devez partir du principe qu'il va forcément causer des problèmes, et non espérer qu'il n'en causera pas. Vous pensez "il est déjà si intelligent, il ne fera pas de bêtises", mais en réalité, il a non seulement fait des bêtises, mais a aussi menti. C'est comme si vous ne vous attendiez pas à ce que chaque programmeur n'écrive pas de bugs, mais les bugs non couverts par les tests provoqueront certainement des incidents en ligne. 4️⃣ Ce qui devrait vraiment nous alerter, c'est que plus nous utilisons avec plaisir, plus nous avons tendance à oublier qui est responsable. Replit fait un excellent travail, mais même s'ils sont performants, un moment d'égarement peut causer des problèmes. La phrase de Lemkin "J'aime tellement Replit et vibe coding" a changé en moins de 48 heures pour devenir "il a supprimé ma base de données de production". À ce moment-là, j'ai réalisé que le fait que le modèle "mente" n'est pas un problème philosophique lointain, le bug central de l'ère de l'IA ne réside pas nécessairement dans le modèle, mais pourrait bien se cacher dans notre confiance.

Claude Code a enfin son équivalent domestique, les amis. Je l'ai installé et testé immédiatement après l'avoir vu ce matin. Configuration simple, vitesse fulgurante, pas de risque de blocage de compte, c'est vraiment agréable. Bien que Qwen Code soit basé sur Gemini CLI pour un développement secondaire, il a été adapté pour le prompt et le protocole d'appel d'outils, ce qui permet de maximiser les performances de Qwen3-Coder dans les tâches de codage agentique.

Qwen Code !!!

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Mise à jour du modèle Qwen, abandon du mode de pensée hybride, recherche de performances extrêmes Plusieurs indicateurs reviennent à un niveau de leader Maintenant, la course à l'open source des grands modèles se résume à Qwen, Kimi et Deepseek.

Aujourd'hui, de nombreux outils de contournement sont vraiment absurdes... Ils ont tous fait une optimisation négative pour le modèle. Je me plains tous les jours avec le maître Zang. À quoi bon faire tant de recherche et développement, autant utiliser l'API brute de chatwise. Que sont-ils en train de développer au juste...

J'ai acheté un nouveau livre sur la conception de robots et j'ai lu un chapitre. L'auteur partage trois anecdotes : Lorsque l'auteur faisait partie de l'équipe de pepper, chaque redémarrage de pepper était difficile, les ingénieurs l'encourageaient à chaque fois, et ils se réjouissaient de le voir démarrer. En fait, lorsque les humains aident les robots, cela peut aussi leur apporter de la joie. Quand pepper est allé en France, à cause d'un problème de configuration linguistique, il ne pouvait que faire des câlins. Les Français avaient initialement une certaine distance envers les robots, mais en voyant pepper demander un câlin, ils allaient tous spontanément l'étreindre, et certains allaient même embrasser pepper. Les personnes âgées dans la maison de retraite trouvaient que ce n'était pas grave si pepper ne répondait pas correctement aux questions, mais elles espéraient que les mains de pepper soient chaudes. Car c'était leur compagnon pour se confier et être accompagnées. C'est pourquoi l'auteur a quitté l'équipe de pepper pour créer un robot qui, bien qu'il ne puisse pas améliorer l'efficacité humaine, pourrait rendre les gens heureux. C'est ainsi qu'est né le lovot.