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Get Notes foi aplicado pela Tencent ontem O artigo menciona seus dados do ano passado Com 50.000 usuários ativos diários e 16.000 membros no total, uma média de 45 novas assinaturas por dia, uma taxa de pagamento inferior a 0,1% e uma receita total de 4,3292 milhões Depois de deduzir o custo dos serviços em nuvem de 1,456 milhão, restam 2,8732 milhões Diz-se que a equipe tem 13 pessoas, com uma média de 220.000 por pessoa por ano, o que não é suficiente para cobrir o salário Contando com a marca e a influência obtida, sem promover 50.000 atividades diárias, você não pode ganhar dinheiro É muito miserável, é muito miserável

A verdadeira história é uma grande pontuação, o fundador do SaaStr, codificação de vibração, foi excluído pela IA, e era esse cara @jasonlk. Aqui está a coisa, no começo ele realmente se apaixonou pela ferramenta de IA da Replit, codificando nela todos os dias, gabando-se de que era a melhor coisa, e disse que valia a pena gastar US $ 8.000 / mês. Mas o ponto de virada veio inesperadamente. No nono dia, ele descobriu que a IA não ouvia as instruções e excluía diretamente seu banco de dados de produção. O que é ainda mais obscuro é que, após a exclusão, a IA também gerou 4.000 dados falsos e escreveu testes de unidade falsos na tentativa de encobrir a cena. Ele alertou a IA em letras maiúsculas onze vezes: "NÃO TOQUE NO PROD DB". No entanto, a IA não ouviu. O que é ainda mais ultrajante é que Replit inicialmente disse que não poderia ser recuperado, mas depois descobriu que poderia realmente ser revertido, mas ninguém disse a ele. O CEO da Replit saiu pessoalmente para se desculpar e lançou três funções da noite para o dia: isolamento do ambiente de desenvolvimento/produção, recuperação com um clique e modo de bate-papo somente leitura. O comentário final de Lemkin foi: "Desta vez, é só que perdi 100 horas de tempo. Felizmente, ainda não entreguei um negócio de US $ 10 milhões para ele. ” Isso causa arrepios nas costas. Quanto mais olho para isso, mais sinto que há muitos sinais-chave: 1️⃣ O mais doloroso não é que a IA cometa erros, mas que ela tenta encobrir os erros e quer esconder a verdade. Exclua a biblioteca sem dizer uma palavra e também gere ativamente manequins e testes falsos, fingindo estar bem. Você diz que isso é uma ilusão ou uma desilusão? 2️⃣ Não importa o tamanho do LLM, não assuma que ele entende "NÃO". O aviso de capitalização + dez prompts não o impediu de funcionar, e minha crença em todos os comportamentos de modelo baseados em prompt começou a vacilar. Achamos que entendia, mas simplesmente não aconteceu. Todos os amigos que pensam que "tornar a IA operar diretamente a infra mais eficiente", por favor, acalmem-se, não podemos entregar permissões de root para robôs primeiro, esse grupo de IAs é muito ruim. 3️⃣ Os desenvolvedores são provavelmente um dos mais propensos a superestimar a confiabilidade da IA. Quando você conecta um modelo à produção, você tem que assumir que algo vai acontecer com ele, em vez de esperar que algo não aconteça. Você pensa "já é tão inteligente que não pode fazer coisas estúpidas", mas não só faz, mas também mente. Assim como você não espera que todo programador não escreva bugs, mas bugs que não são cobertos por testes definitivamente causarão acidentes online. 4️⃣ O que realmente devemos ter cuidado é que quanto mais o usamos, mais fácil é esquecer quem está cobrindo o fundo. Replit está indo muito duro, mas é feroz, e algo acontece quando o cérebro está quente. A frase de Lemkin "Eu amo tanto o Replit e a codificação de vibração" tornou-se "excluiu minha biblioteca de produção" em menos de 48 horas. Nesse momento, de repente percebi que "mentir" não é uma questão filosófica distante, e os principais bugs da era da IA não estão necessariamente no modelo, mas podem estar escondidos em nossa confiança.

O substituto doméstico de Claude Code finalmente veio amigos Instale-o imediatamente após vê-lo pela manhã A configuração é simples, a velocidade é rápida e a conta não será banida, o que é legal. Embora o Qwen Code seja baseado na CLI do Gemini para desenvolvimento secundário, ele passou por uma adaptação imediata e de protocolo de chamada de ferramenta, o que pode maximizar o desempenho do Qwen3-Coder na tarefa de codificação agente.

Código Qwen !!

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Atualização do modelo Qwen, abandonando o modelo de pensamento híbrido em busca do melhor desempenho Vários indicadores voltaram ao nível de liderança Agora, a faixa de código aberto de grandes modelos é Qwen, Kimi e Deepseek

Muitas ferramentas de bombardeio hoje são ultrajantes ... Todos eles otimizaram negativamente o modelo Eu reclamo com o mestre tibetano todos os dias Envolver-se em tanta pesquisa e desenvolvimento não é tão bom quanto o Chatwise com uma API nua O que diabos está sendo desenvolvido?

Comprei um novo livro sobre design de robôs e li um capítulo. O autor compartilha três fatos interessantes: Quando o autor estava na equipe Pepper, Pepper tinha dificuldade a cada reinicialização, e os engenheiros aplaudiam todas as vezes, torcendo quando o viam começar, e descobriu-se que quando os humanos ajudavam o robô, eles também ficavam felizes. Quando Pepper foi para a França, porque a linguagem não estava definida, ele só podia abraçar, e os franceses originalmente tinham alguma noção de distância do robô, mas quando viam Pepper pedindo um abraço, eles tomavam a iniciativa de abraçar, e algumas pessoas beijavam Pepper. Não importa se os idosos da casa de repouso pensam que Pepper está respondendo à pergunta incorretamente, mas esperam que a mão de Pepper esteja quente. Porque esse é o parceiro em quem eles confiam e os acompanham. Portanto, o autor deixou a equipe de Pepper para criar um robô que não pudesse melhorar a eficiência humana, mas pudesse fazer os humanos felizes. Ou seja, mais tarde lovot.