裴喜龙

2026-07-06 22:03来自 微博网页版

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向阳乔木开源的前端网页设计Skill 地址：github.com/joeseesun/qiaomu-design 特色功能： 1. 风格试衣间：一句话需求生成四个设计Demo，预览确认后开发。 2. 对抗AI味：紫蓝渐变、廉价大标题、无意义装饰。增加中文排版规范（海外Skill不重视） 3. 自进化机制：支持记录审美偏好，让 Skill 越用越懂你 ​

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裴喜龙

2026-07-06 20:47来自 微博网页版

CodeBuddy 干活过程中，我让它把根目录名改了（红1，改为红2），但 LLM 的上下文“不知道”这件事，于是它又生成一个老的目录名的目录，有些文件还是写在那里面了。 ​

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裴喜龙

2026-07-06 18:21来自 微博网页版

基于开放的知识（Linux、TSN、Sched_ext Schedulers and Tools），在上面提一些组合性的要求，借助 AI 生成代码。 从现在 CodeBuddy 生成的内容看，效果不错。

TSN-Aware OS Scheduler（TSN感知操作系统调度器）： - Capability State Bus（能力状态总线）：统一汇聚 TSN、CPU、内存、DDS、Voter 等运行时状态，不再把它们视为孤立的子系统。 - Job-aware Scheduling（面向 Job 的调度）：调度对象从 Linux 传统的 task_struct 提升为由多个 Task 组成、具有统一 ​

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裴喜龙

2026-07-06 17:34来自 微博网页版

TSN-Aware OS Scheduler（TSN感知操作系统调度器）： - Capability State Bus（能力状态总线）：统一汇聚 TSN、CPU、内存、DDS、Voter 等运行时状态，不再把它们视为孤立的子系统。 - Job-aware Scheduling（面向 Job 的调度）：调度对象从 Linux 传统的 task_struct 提升为由多个 Task 组成、具有统一 ​

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裴喜龙

2026-07-06 14:20来自 微博网页版

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学术圈，年轻人已经开始不玩了 ​

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裴喜龙

2026-07-05 19:06来自 微博网页版

//@马少平THU://@退而思之xyq:这个建议好：改横向直拉救生绳，为斜向拉救生绳。希望有关部门能看到//@夏天的陈小舒://@急诊科女超人于莺:这个得转，知识点又更新了一条

刚看到新疆头条水渠为了防止人员掉落溺水，在岸边拉了不少救生绳。但它一旦用上必死无疑，谁能联系到当地，赶紧要他们改一下，千万别出事了。#微博中长视频扶持计划##一分钟视频创作季##生存狂##新疆一水渠遍布救命绳##危险瞬间##意外# http://t.cn/AXSlXIir ​

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裴喜龙

2026-07-05 17:22来自 微博网页版

真正的进化不是给浏览器装个大脑，而是让AI通过API直接对接数据。用户需要的不是一个帮自己点鼠标的替身，而是一个能直接交付结果的黑盒。当大模型开始具备Computer Use能力，那些浮在表面的壳应用自然会因为缺乏护城河而迅速消亡。

【消失的AI浏览器代理：是技术难产还是逻辑伪命题？】曾经满大街号称能自主订票、做调研的Agent浏览器，如今大多声量渐弱。现状是：一部分被Anthropic或Google这类巨头收编成了内置功能，另一部分则死在了验证码、登录墙和Cookie弹窗面前。高昂的Token成本加上网页端反爬虫机制的围追堵截，让这种模拟 ​

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裴喜龙

2026-07-05 15:03来自 微博网页版

我有大型室内地下停车场恐惧症。 封闭的环境，我也不知道如何到地面，好不容易找到个门口还需要人脸识别；我也不知道如何记住当前的位置，靠停车位上的编号没用，因为我不知道离开这个位置怎么找到这个车位编号（编号是有规则，但我不了解啊）；四周也没有人。 ​

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裴喜龙

2026-07-05 14:02来自 微博网页版

未来 AI 系统的可信性应由两个相互独立但互补的维度共同构成：一是模型可信（Model Trustworthiness），关注模型推理质量、鲁棒性、可解释性和公平性；二是运行时可信（Runtime Trustworthiness），关注 AI 系统运行平台、执行过程和资源管理的可靠性、确定性及故障处理能力。功能安全研究积累的大量运 ​

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裴喜龙

2026-07-05 13:46来自 微博网页版

当关键内存仅在真正使用时才发现存在不可纠正错误（UE），系统已经没有足够的时间完成故障处理并维持安全功能，因此安全机制的反应窗口（Reaction Window）已经丧失。

ECC（Error Correcting Code）本质上是一种"访问时检测（Access-triggered Detection）"机制，而不是"持续在线监测（Continuous Monitoring）"机制。 也就是说： ECC 只有在内存被读取（Read）或某些实现中的刷新校验（Scrubbing）时，才会重新计算校验码，与存储的ECC码比较，从而发现错误。 因此： ​

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裴喜龙

2026-07-04 21:36来自 微博网页版

ECC（Error Correcting Code）本质上是一种"访问时检测（Access-triggered Detection）"机制，而不是"持续在线监测（Continuous Monitoring）"机制。 也就是说： ECC 只有在内存被读取（Read）或某些实现中的刷新校验（Scrubbing）时，才会重新计算校验码，与存储的ECC码比较，从而发现错误。 因此： ​

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裴喜龙

2026-07-04 17:23来自 微博网页版

# 从 COM 到 .NET，再到 AI Runtime —— 软件构件技术的发展历程与软件工程思想的演进 ## 一、引言 软件的发展历史，在某种意义上也是软件构件（Software Component）不断演进的历史。从早期以函数库（Library）为中心的软件复用，到面向对象程序设计，再到组件技术、托管运行时、微服务以及今天快 ​

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裴喜龙

2026-07-04 16:28来自 微博网页版

一种平台感知（Platform-Aware）的WCET估算方法。它不再试图对每条指令、每条控制流路径进行穷尽分析，而是利用功能安全任务的强周期性和资源需求稳定性，将程序自身执行时间与平台共享资源干扰解耦。程序部分通过极低负载环境获得稳定的基准执行时间，平台部分通过干扰建模、压力测试和理论分析获得最 ​

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裴喜龙

2026-07-04 15:26来自 微博网页版

//@刘群MT-to-Death:[good]

#华为发布韬定律V2# 华为半导体负责人何庭波于7月3日发布《面向多层级电子系统的时间缩微理论》V2版本，通过一套完整的工程体系，把“时间差从Bug变成资源”变成了一套可量化、可设计、可制造的物理现实。 看了V1版本，那时候的体会（参见：http://t.cn/AX6SRYK2）是“几十年来，整个行业对时钟偏斜的 ​

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裴喜龙

2026-07-04 14:43来自 微博网页版

云计算中硬件对 core中的计算干扰是避免不了的，看其影响程度，对一个 WCET 有要求的计算，只要给其足够的余度（裕度），可以满足计算时间可确定性的要求，对此进行深度研究，一，计算干扰的定性分析，得到其最差情况的值，二，余度估量，增加固定CPU时间或者比例。 ​

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裴喜龙

2026-07-04 14:35来自 微博网页版

行政干部，干的是唯上的工作，不容易再在自己的技术领域深耕，行政与技术工作两者的思维方式是不同的 -------- AI -------- 技术工作与行政管理工作属于两种不同的认知活动。前者以客观规律和专业知识为核心，强调真实性、可验证性和持续创新；后者以组织目标和资源协调为核心，强调制度执行、利益平衡 ​

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裴喜龙

2026-07-04 13:16来自 微博网页版

功能安全计算干扰空间（Safety Computation Interference Space，SCIS）研究 http://t.cn/AXo6BmzM ​

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裴喜龙

2026-07-04 12:58来自 微博网页版

用复杂的数据公式、推理去掩盖观点的贫乏。 很多论文，凝聚成观点，发现它啥也没做，做了的都是工程界多年前就已经实现了的，甚至这些观点是没任何意义的，比如它论证了：如果用GPU做了推理，这台服务器的功耗会高，而这个高分N个阶段。 ​

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裴喜龙

2026-07-03 21:05来自 微博网页版

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感谢库克的印度制造策略，深圳华强北通过这次塔塔电子泄露的iPhone 18原理图，已经开始解决如何加装实体卡槽的工艺了。[嘻嘻]华强北的效率太可怕了。 ​

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裴喜龙

2026-07-03 09:58来自 微博网页版

//@高飞:大胆不一定成功，但大成功自然大胆。//@桂曙光:google失败的项目也一大堆...//@AIGC·非著名程序员:说一个可能不太受欢迎的观点：我们太容易被"敢想"这个叙事打动了 Arvind Jain 讲的这个故事当然精彩，但仔细想想，它本质上是一个幸存者在回溯自己当年"没敢想"的遗憾。Chrome 成功了，所以 Pic

一个前 Google 工程师、后来连续创办 Rubrik 和 Glean 两家独角兽公司的 Arvind Jain，最近讲了一个很有意思的观察。 他刚进 Google 的时候，觉得自己像个“冒牌货”。身边都是 MIT、Stanford 的 PhD，背景一个比一个强，所以他开始观察：同样是在 Google，为什么有些人能一路往上走，有些人却没有？ ​

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裴喜龙

2026-07-02 10:23来自 微博网页版

//@宝玉xp:Claude Science System Prompt and Skills http://t.cn/AXoUtES5

Anthropic 今天发布了 Claude Science，一个面向科学研究者的 AI 工作台。它的定位很明确：做科学研究领域的 Claude Code。 去年 Claude Code 改变了程序员的工作方式，Anthropic CEO Dario Amodei 认为 Claude Science 能在生命科学领域复制同样的事。考虑到 Anthropic 目前年化收入已达 420 亿美元 ​

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裴喜龙

2026-07-02 09:36来自 微博网页版

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地址：yarna.github.io/isChinaUser/ 仅通过浏览器数据，判断你是哪里的用户 可以判别的因素有好多的。如果不是浏览器而是装在你设备上的程序那就更多了 ​

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裴喜龙

2026-07-01 20:17来自 微博网页版

这份资料深入探讨了微软二进制构件技术演进的历史逻辑，重点对比了 COM 与 .NET 两种架构的兴衰与融合。COM 凭借其语言无关性和确定的生命周期管理，在系统底层和高性能场景中始终保持着核心地位。相比之下，.NET 虽然提升了开发效率，却因垃圾回收机制的不确定性而在实时性要求极高的领域受限。文章指 ​

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裴喜龙

2026-07-01 18:23来自 微博网页版

让学生写研究报告，再不容易见到手写的（或者像猫爬的，或者是笔划整齐的都行）了，连手工打字进去的都少了，全是AI辅助生成的话。 ​

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裴喜龙

2026-07-01 18:17来自 微博网页版

//@蚁工厂://@嘉文钱:这段时间vibe coding了那么多东西，最满意的还是这个图透镜插件，在创意阶段能帮忙快速组装提示词[馋嘴]用过都说好（除了还没匹配他们的api）

我开源了一个 Chrome 插件：图透镜 Image Lens。 功能很简单：在网页图片左上角点一下，就能分析图片内容，生成可编辑的生图提示词。支持精简版 / 完整版、中文 / 英文切换、结构化查看、一键复制，也可以直接用 Gemini API 生图。 项目目前已开源，采用自备Gemini API Key 模式，不内置任何 Key。 — ​

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裴喜龙

2026-07-01 18:16来自 微博网页版

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#IT那些事儿# 你可以说，Claude Code 目前干的事，无非是往请求里塞一个隐形水印，又没打你、没抓你、没冻结你账户。这话没错。 可翻开历史看看，每一次大规模的排斥，最初都只是“先记一下”。至于名册建好之后会发生什么，从来不是写名册的人自己决定的——写名册的人，只是把决定权提前让渡给了未 ​

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裴喜龙

2026-07-01 15:59来自 微博网页版

对计算机软件技术的这段历史进行总结、分析： 2000年前，微软COM是Windows的主流，后来微软转向 .NET，主力支持 C#，想学Java的一次开发任意地方运行的目标，但 Java的效率损失和把内存管理建在 GC 堆之上等带来的计算不确定性，使得 .NET 没有取得统治地位，反思当初，基于 COM 往下发展二进制的构件 ​

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裴喜龙

2026-07-01 15:50来自 微博网页版

如果历史重来一次，微软即使面对一个完全受控的终端生态，也未必会继续以原始 COM 为核心，因为开发效率仍然是软件产业的重要驱动力，GC、JIT 和托管语言确实显著降低了大型应用开发成本，这也是 .NET 成功的重要原因。 但是，如果把假设改为： - 不采用 COM 当年的全局注册、全局安装机制； - 保留稳 ​

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裴喜龙

2026-07-01 13:45来自 微博网页版

//@翻译驴:右边这种，只能证明人类之间混入了别的什么物种//@半荣枯:用别人的钱做公益的的都是骗子，骗财骗名~ 古今中外，没有个例~其他国家很多是用自己家族的钱，大部分是为了避税~ 也有真诚做慈善的极少，还有很多是迷信和赎罪~ 不知道冠名的歌唱家自己捐了多少，有博主说是零，希望歌唱家自证一下

各位关心、支持、包容以及批评我的社会各界朋友： 针对我近期在影片首映相关活动中的不当言辞，我在此向广大公众郑重、诚恳地致以深深的歉意。 这段时间，我反复回看现场发言视频，逐条认真研读大家提出的批评意见与理性建议。此番发言，随口一句“走个面”，确实过于轻率随意，思虑不周、措辞失当， ​

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裴喜龙

2026-06-30 15:12来自 微博网页版

什么叫熟练掌握一个技术？就是你能根据这个技术的不同应用场景迅速对其做适配性修改，并迭代着向前发展//@iam其妙:好设计

【直接放在窗口的一体式U型空调在欧洲火爆】 美的空调这一波在欧洲真的火爆了。这种能直接放在窗口的一体式空调，从800欧一路涨到2000欧还买不到。 中国空调为欧洲专门开发的U型空调，还有室内的一体机，隐隐感觉这就是三十年前日本家电企业打败全世界的即视感。 不但有技术，还有解决痛点的敏感性和 ​

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裴喜龙

2026-06-30 10:54来自 微博网页版

牛！

#DeepSeek新发布的DSpark有多强#模型时代# 才来得及刷DeepSeek的DSpark，写一个通俗解释。DeepSeek团队在资源节约这个赛道上的创新，可能是独树一帜的。 --- DeepSeek 如何用一个“瞥一眼”的动作，让大模型说话快了85% 2026年6月27日，DeepSeek与北京大学联合发布了一篇技术报告，论文全称“DSpar ​

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裴喜龙

2026-06-30 09:41来自 微博网页版

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【AOP复兴：AI时代的“切面编程”与Vibe Coding】 编程不只是写逻辑，还要兼顾安全、日志、性能等几十种“横切关注点”。上世纪90年代诞生的AOP（面向切面编程）曾试图解决这个问题，让开发者能像织布一样把这些需求“织入”代码。但它最终败给了极差的可读性和调试难度——代码里到处是看不见的“幽 ​

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裴喜龙

2026-06-29 15:51来自 微博网页版

我读大三（1988年）时，发表一篇论文，给我稿费70块（好像是这么多，一个月的生活费），现在发表一篇论文，我得给杂志社上万块。 都是把自己成果向社会发布，如果不是为了论文的附加值，还不如随时写在网络上。 ​

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裴喜龙

2026-06-29 15:26来自 微博网页版

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这个开源项目有个不太一样的地方：它不让一个 AI 自己埋头干研究，而是逼着两个不同的 AI 互相挑刺。 它叫 ARIS，全名是 auto-claude-code-research-in-sleep，直译过来就是「让 Claude Code 在你睡觉时自动做研究」。名字听着挺唬人，可它最核心的那层东西却简单到有点反差：那套定义怎么做研究的方 ​

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裴喜龙

2026-06-29 15:07来自 微博网页版

00 后的那些小孩儿，不能争论，不能有不同意见，甚至你不能喜欢他们不喜欢的人，总之是只能有一种声音，一种价值取向，有不同的意见就立马炸毛 [流汗]//@翻译驴://@阿专有点酷:很普遍，现在很多人会因为非常小的事情立刻炸毛，在别的方面也有一致性的表现，我只是好奇这种堪称群体反应的反应，究竟是不

抱歉，由于作者设置，你暂时没有这条微博的查看权限哦。查看帮助：http://t.cn/RfdBWwP ​

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裴喜龙

2026-06-29 11:04来自 微博网页版

能力驱动的信息安全管理（Capability-Driven Information Security Management）突破了传统基于主体—客体授权的访问控制模型，不再以数据源作为安全管理的基本对象，而是以能力实现所需的信息组织单元为管理边界。其核心是在信息粒度、信息关联关系和任务能力之间建立可验证的映射关系，使系统能够按 ​

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裴喜龙

2026-06-29 09:24来自 微博网页版

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#古法编程# 使用数据导向设计构建高性能解析器 地址：www.arshad.fyi/writings/engineering-high-performance-parsers “解析器通常被视为语法问题，但一旦语法正确，几乎所有性能瓶颈和工程难点都存在于另一个层面——即生成的语法树在内存中的表示方式。本文阐述了我用于构建Yuku（一款用Zig编写的J ​

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裴喜龙

2026-06-29 09:07来自 微博网页版

周边的朋友干IT这一行的，聚在一起时，以前总谈论行业、专业的发展、理想、机会，后来，随着很多人成为自由职业者，大家更多讨论的变成了如何生存。 ​

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裴喜龙

2026-06-28 14:05来自 微博网页版

等模型版本更新没这么快了，能不能把模型数据做成 ROM，毕竟 ROM 存同样的容量的内容，要比HBM便宜得多。那就不需要这么多 HBM 内存了。

我不知道云服务商怎么看HBM的问题。 云是一个rent model，就像房子和车，可以出租，出租主要是因为昂贵或者临时性使用带来的商业模式，通过提高利用率来摊低成本。 但是你有没有发现一个问题，现在风风火火的agent，实际上提高了个体对利用率的需求，不再是个体坐在电脑前或者打开手机时需要ai，他可 ​

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裴喜龙

2026-06-27 21:46来自 微博网页版

好多大学开 AI+xxx 这样的专业，如果他们的课程内容是凸优化、信息论与编码，那要么是他们没有合适的师资，要么是机械地理解了这些传统专业需要什么样的 AI，让这些数据处理（不是简单的CAD做图，而是能让数据很好地特征化的工作）计算机化程度都不高、也没积累几条数据的从模型训练开始干AI？还是让他

深度学习技术是 LLM 的基础，在学习 LLM 做应用时，如 ollama + longchain 时，只是一些 API 或数据技术，看不到很多深度学习技术的影响，所以说 深度学习技术 与 LLM 是两个层面的东西。 -------- AI -------- 深度学习技术构成了大语言模型（LLM）的底层算法基石，二者分属不同的技术抽象层级。在LLM ​

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裴喜龙

2026-06-27 19:31来自 微博网页版

我和计算机学院的同学讲，别再指望学点编程技术，会做个小网站就能找到合适的工作赚“大”钱了。要么你特强，要么你和其他专业的同学一起做人家专业的计算机相关（信息化、控制系统等）项目。

#前端已没落# 以前“古法编程”时代，精通编程的程序员，往往不擅长制作UI界面，通常需要具有一定美术技能的UI设计师协助，先出设计图，然后再交由程序员实现。 后来，在移动互联网爆发的年代，手机App开发、Web页面设计与实现等出现了大量的工作机会，“前端”成为了一个独立的技术领域，也成了许多 ​

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2026-06-27 17:06来自 微博网页版

任何无法完全闭环的大规模计算系统，都不能仅依赖反馈控制维持稳定，而必须依赖两类长期存在的基础设施：一类是 Runtime，负责保证计算能够持续执行；另一类是 Governance，负责保证计算始终遵循共同目标和约束。前者提供运行连续性（Operational Continuity），后者提供方向一致性（Directional Consi

一个多智能体Agent系统，或工作流（如由人的团队做的项目、完成的一个任务），你有时没办法让每个环节产生闭环，有时你也没有足够的精力接受这些反馈的信息。这时，你的系统的运行时（支撑系统运行的基础设施）、团队的战略信仰就变得十分重要了，整个系统要有灵魂，而不只是一个业务流。 功能安全，在 ​

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2026-06-27 17:04来自 微博网页版

一个多智能体Agent系统，或工作流（如由人的团队做的项目、完成的一个任务），你有时没办法让每个环节产生闭环，有时你也没有足够的精力接受这些反馈的信息。这时，你的系统的运行时（支撑系统运行的基础设施）、团队的战略信仰就变得十分重要了，整个系统要有灵魂，而不只是一个业务流。 功能安全，在 ​

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裴喜龙

2026-06-27 14:35来自 微博网页版

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美光高管“开撕”苹果定价。（怒怼这个词还是太温和了 ​

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裴喜龙

2026-06-27 12:24来自 微博网页版

//@蚁工厂:好像有用，等试试

做前端的朋友应该都有过这种痛苦：拿到一个像素格式的 Logo，要把它变成带动画的矢量图形。手动描路径、调贝塞尔曲线、一帧一帧做动画，做出来的效果还经常很生硬。整个过程又慢又累，还不一定能达到设计稿的要求。 今天给大家分享一个 GitHub 上的开源项目，叫 pixel2motion，专门解决这个问题。 它 ​

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2026-06-27 12:21来自 微博网页版

假如我们实验室想买个设备，刚好你们公司有卖，于是你找到我，说服了我，然后接下来，可能是“你”把学校复杂的预算、采购流程走通。所以说，销售这份工作不容易做。 ​

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裴喜龙

2026-06-27 11:38来自 微博网页版

【前同事“写”的文章】大语言模型推理从入门到放弃 http://t.cn/AXSH4QwJ ​

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2026-06-26 15:11来自 微博网页版

-------- AI -------- 这一观点也与你近期提出的"提高 Runtime 在操作系统中的地位"以及"面向 AI 的基于契约的操作界面"思路相呼应：未来操作系统的核心不再只是管理进程和应用，而是管理计算能力、运行时、任务契约以及跨设备协同执行。这意味着 Runtime 将从传统语言执行环境，逐步演进为 AI 计算的

Android 应用模型是围绕"应用程序（Application）"这一计算主体设计的，其资源管理、权限控制、生命周期和交互机制均以 App 为中心。而 AI 操作系统则逐渐以任务（Task）、智能体（Agent）、运行时（Runtime）和能力（Capability）作为新的计算主体，计算过程跨越多个应用、设备和服务进行动态组织与协 ​

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裴喜龙

2026-06-26 15:06来自 微博网页版

Android 应用模型是围绕"应用程序（Application）"这一计算主体设计的，其资源管理、权限控制、生命周期和交互机制均以 App 为中心。而 AI 操作系统则逐渐以任务（Task）、智能体（Agent）、运行时（Runtime）和能力（Capability）作为新的计算主体，计算过程跨越多个应用、设备和服务进行动态组织与协 ​

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裴喜龙

2026-06-26 12:46来自 微博网页版

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SQLite 数据库的作者 Richard Hipp 解释，为什么他的项目一律不接受外部的 PR。 PR 不是免费的。你实际上是对我提要求：你开发了这个很棒的功能，然后希望我帮你维护它、帮你编写文档、帮你测试，并在接下来的二十五年里一直为你维护它。 Linus 曾说过一句名言：Free 既可以指免费啤酒，也可以指言论 ​

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裴喜龙

2026-06-26 12:14来自 微博网页版

计算机操作系统，是研究计算构件（Computation Component）的表示、组织、组装、运行及协同机制，研究计算构件与运行环境之间的契约关系，以及计算资源（CPU、GPU、内存、存储、网络、I/O等）对计算构件的调度、隔离、保护和协同支持的一门系统科学。 ​

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裴喜龙

2026-06-26 11:04来自 微博网页版

//@蚁工厂:人均需求吞吐率提升了 60%已经很强了吧。 //@刘彬:决定落地的，是工程化，是基建。。。[老师好]人间清醒。。。

字节跳动技术副总裁洪定坤在火山引擎 Force 原动力大会上的分享《AI Coding 的实践与探索》： http://t.cn/AXSNUTLX 文中提到的几个挑战总结一下： 1、AI 对研发的提效没有想象的那么高。过去半年 TRAE 里的代码超过 90% 的代码是 AI 写的。但人均需求吞吐率只提升了 60%。单一的代码贡献率，很难完 ​

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裴喜龙

2026-06-25 17:06来自 微博网页版

这类软件素质性的工作，借助 AI ，得怎么做？ 未来的软件工程竞争力，可能不再是谁能生成更多代码，而是谁能把架构、数据流、控制流、约束条件、验证规则、设计决策这些传统上散落在人脑中的知识，持续沉淀为可被 AI 理解、分析和验证的工程资产。这样 AI 才是在提升软件素质，而不是仅仅提升编码速度

一个软件之所以成为能长时间应用的一个工具，它除了要对“测试过的”（如为项目验收而做的测试）功能是正确的外，还要看其架构、数据流、控制流等，之所以做这些规范设计，是因为软件很多时候它的正确定是靠规范的开发，甚至是形式化验证完成的，所以才有软件成熟度模型CMMI。 ​

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裴喜龙

2026-06-25 16:53来自 微博网页版

研究生，对自己的成果有自信心是好的，但是，如果过于“自信”，”自信“得听不得别人任何对其成果的评价（哪怕是说好，也得说“不是一般的好，是完美“），就不好了。 ​

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裴喜龙

2026-06-25 16:50来自 微博网页版

一个软件之所以成为能长时间应用的一个工具，它除了要对“测试过的”（如为项目验收而做的测试）功能是正确的外，还要看其架构、数据流、控制流等，之所以做这些规范设计，是因为软件很多时候它的正确定是靠规范的开发，甚至是形式化验证完成的，所以才有软件成熟度模型CMMI。 ​

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裴喜龙

2026-06-25 11:03来自 微博网页版

AI 生成的项目代码，整个项目都是AI生成的，进到维护阶段（研究生做的，她毕业了，交给我，我再交给用户），整个系统的设计知识已经丢失了，因为这些在她的工具的上下文中，（以今天的 LLM 技术）没法导出。在不了解原技术路线、架构、数据结构的情况下，我漠然用 AI 帮着改代码，提出一些新的要求，可 ​

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裴喜龙

2026-06-25 09:57来自 微博网页版

你和甲方做项目，如果只和联络人打交道，就好比你看一棵树，只看到地表的那部分，一旦有个风吹草动，树就被吹倒了，你的项目就进展不下去了。 大学作为乙方的项目，往往缺少这个深度，很多时候是因为学校的相关人员，没有做市场做营销的经验，更何况这些人并不一定认为自己要配合老师（具体做项目的人 ​

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裴喜龙

2026-06-25 09:25来自 微博网页版

//@郑昀:#it那些事儿# 中国铁路的移动通信网目前正处于从基于2G的GSM-R向基于4G（LTE）的成熟阶段演进，并已在规划部署5G-R（基于5G技术）的路上。德国是原地停滞：全国干线基本还捆在90年代的2G（GSM-R）上，升级计划迟缓，导致老系统一旦出问题，全网毫无退路，只能“一键锁死”。中国是梯次替换：中

就在刚刚，德国发生T0级重大事故——全德铁路几乎全面瘫痪，瘫痪原因竟然是自家系统的IT故障。赶紧翻了几乎所有报道，槽点太多了。 1、真的是全德国火车一起歇菜，但凡德国铁路公司（DB）运营的火车，什么长途高铁、城市轻轨、区域小火车、货运列车……无一幸免，最少也瘫了两个小时左右。 2、最开始 ​

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裴喜龙

2026-06-25 09:21来自 微博网页版

美！//@刘群MT-to-Death:[good]//@黄斌:回复 @cccpupup:这个真的要运气。我那个时候是晚上，高速拐过一个山口，当天正好又是满月加多云，“长风几万里，吹度玉门关。”身为一个中国人是幸福的！//@cccpupup:以后一定要去体验一下//@黄斌:我自驾去乌鲁木齐的路上，刚过阴山不久，半夜看到过“明月出天山

李白诗都是写实啊：左边是“疑是银河落九天”，右边是“黄河之水天上来”！ ​

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裴喜龙

2026-06-24 22:35来自 微博网页版

我们做 计算机操作系统研发的，最后看的也是《金钢经》，空即是色，色即是空！

东山口龟岗的东园，一顿散伙饭，本来叫谢师宴的，我还是出了钱！ 他们再也没有以前毕业前的开心，频频举杯一种马上工作就会有大钱可赚的兴奋。时代变了确实，一些行业终究会落幕的！ 未来我们还会有多少人来建筑学院？快速城镇化推动的工业化模式的教学确实寿终正寝了，再来学习建筑或城市规划的都是 ​

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裴喜龙

2026-06-24 22:25来自 微博网页版

感觉多年以前的MAS（系统智能体系统）和现在 LLM 的 agent们（harness、loop等）有很多相似，只是以前的MAS没有被码农用来做程序模型，哪怕是工作流中也没用MAS，和OSGi一样命苦。 ​

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裴喜龙

2026-06-24 20:33来自 微博网页版

长10km的钢轨，0摄氏度时和40摄氏度时，长度会变化多少？ -------- AI -------- 10 km 长的钢轨，从 0℃ 升高到 40℃，总长度约增加 4.8 米。 ​

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裴喜龙

2026-06-24 20:26来自 微博网页版

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Loop Engineering 概念解析、思考与实践 http://t.cn/AXS66gxN “此前已有不少文章围绕 Agent 自进化这个主题展开过讨论，内容涵盖了 Hermes Agent 等自进化框架，以及 Skill 自进化等具体技术方向。而最近，AI 领域又出现一个新的概念，叫做 Loop（循环）或者叫 Loop Engineering（中文翻译一般叫“循 ​

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裴喜龙

2026-06-24 20:21来自 微博网页版

【让“专家”弄明白一个技术路线，有时比让一个素人弄懂更难，因为“专家”会认为自己是“专家”，不需要你教他】 如果你是负责飞机智能座舱的娱乐系统开发的 计算机软件工程师，你会用浏览器做 人机交互界面，还是做定制应用App开发，至少像汽车智能座舱一样。 -------- AI -------- 如果由我负责飞机 ​

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裴喜龙

2026-06-24 20:05来自 微博网页版

@浅草叶0 //@邵逸凡Yifan:Repost

我已经看透了。 所有的工作，其实都避免不了两件事。 一个是受气。 另一个是伺候人。 所以工作才痛苦，工作痛苦不是因为工作本身，而是因为避免不了这两件事。 而且这两件事说白了是一件事。 ​

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裴喜龙

2026-06-24 20:01来自 微博网页版

AI可以替代部分劳动，但不能替代知识结构的形成过程。如果把知识体系看成一栋楼，那么： - 概念（Concept）是地基； - 原理（Principle）是承重结构； - 方法（Method）是楼层； - 工程实践（Practice）是装修与应用。 AI生成的内容，只有在你能够独立验证其正确性的前提下，才真正属于你的能力；否则

个定义都在头文件里： 类型 定义位置 行号 uxrSession include/uxr/client/core/session/session.h 第 174-213 行 uxrCommunication include/uxr/client/core/communication/communication.h 第 45-57 行  uxrCommunication（communication.h 第45-57行） Copy code to clipboard typedef struct uxr ​

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裴喜龙

2026-06-24 19:57来自 微博网页版

让AI帮你生成文档，然后假装这个文档是自己写的，而且自己懂了，这就好比上课不听讲，借同学笔记复印一份。 知识点之间是有层级的，一层的概念不理解，再往上堆，会越来越模糊。 所以，记住，在你对一些技术没很熟悉前，AI 只是个帮你学习的工具，而不是让你使用的工具，否则，你的专业功底一直是牢固

个定义都在头文件里： 类型 定义位置 行号 uxrSession include/uxr/client/core/session/session.h 第 174-213 行 uxrCommunication include/uxr/client/core/communication/communication.h 第 45-57 行  uxrCommunication（communication.h 第45-57行） Copy code to clipboard typedef struct uxr ​

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2026-06-24 15:37来自 微博网页版

同样是华为鸿蒙的开源代码 arkcompiler_runtime_core ，在 gitee.com 上的 http://t.cn/AX7BMzKf 要比在 gitcode.com 上的 http://t.cn/AXSJBrUd 版本陈旧得多。 ​

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裴喜龙

2026-06-24 15:31来自 微博网页版

【开心就好！】 - OpenHarmony：由开放原子开源基金会运营的完全开源项目，是鸿蒙系统的 “地基” ，提供最基础的操作系统能力。它的目标是让任何厂商都能自由使用和定制，所以版本号遵循开源社区自己的演进节奏。 - HarmonyOS：华为基于 OpenHarmony 开发的商用版本，是在“地基”上盖好的 “精装房” ​

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2026-06-24 14:45来自 微博网页版

【不考虑运维的开发是不负责任的。那些 AI 写出来的代码，如果没有明确责任人，后续很难维护。】 Linux一口气删掉近4000行代码！活了40年的苹果协议，最终竟被AI“送走”了…… http://t.cn/AXSJHRTB ​

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2026-06-24 14:35来自 微博网页版

从计算理论角度看，可以把两者概括为： 算术计算=值的计算（Value Computing） 代数计算=结构的计算（Structure Computing） 算术计算关心“结果是多少”，而代数计算关心“表达式如何根据规则演化”。在编译器优化、程序验证、定理证明、契约验证（Contract Verification）以及功能安全分析中 ​

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2026-06-24 14:00来自 微博网页版

Ubuntu 26.04 太容易被高CPU负载、高IO负载拖得不响应用户操作了。 ​

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2026-06-24 13:38来自 微博网页版

当我把思路经 ChatGPT 整理，再交 http://t.cn/AXLZQIug 写作，然后得到有模有样的一篇学术论文后，我觉得靠 写论文能力 判断一个研究者的水平的时代应该过去了。 http://t.cn/AXSJJOVj

【学术界的“通胀”终局：当AI让勤奋变得廉价】 过去学术界的成功逻辑是“最大化主义”：更多的论文、更多的经费、更多的学生。这种靠堆人头和时间产出文字的模式，在AI面前瞬间坍塌。当Token成本趋于零，学术产出的“量”就不再代表“质”，反而成了一种灾难性的通胀。 现在的真相很残酷： 1. 评价 ​

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裴喜龙

2026-06-23 21:54来自 微博网页版

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CPU、GPU、TPU、NPU，各司其职，分工明确，谁说芯片不团结？😲 ​

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裴喜龙

2026-06-23 11:50来自 微博网页版

//@翻译驴://@程序员邹欣:对于任何可以操作数据的 AI 助手：严格隔离运行环境，限制其过高权限。//@程序员邹欣:(○´･д･)ﾉ //@Barret李靖:相关介绍：http://t.cn/AXSy8tMI

这个木马也伪装的特别好，攻击者开发了一大堆 AI 助理浏览器插件，在 Google 上买了搜索广告，然后把自己推到了搜索引擎首页的第一屏位置。已经有 90 多万用户中招了。 它会窃取你在 AI 聊天平台的所有对话，每隔 30 分钟做一次数据偷窃同步，不仅仅拿个人数据，还会渗透内网，拿企业数据。更可恶的时 ​

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2026-06-23 11:02来自 微博网页版

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腾讯悄悄开源了一款企业级知识平台，叫 WeKnora。 这个项目的核心理念很清晰：把你公司里那一堆散落的原始文档，变成真正能用、能推理、还能自己生长的知识资产。 听起来好像每个知识库产品都在说类似的话，但 WeKnora 确实做了几件比较扎实的事情。 第一件，RAG 智能问答。 这个是基础能力，语义 ​

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裴喜龙

2026-06-23 09:57来自 微博网页版

//@蚁工厂://@大魔王mAysWINd:试了下确实引一行代码就能实现页面上的Agent了，有意思...//@flypig:有点意思啊

阿里有个开源项目叫 page-agent，GitHub 上已经拿下 18.7K star 了。 它干的事情说起来很简单，就是让你用自然语言去控制网页界面。你跟它说一句话，它就能帮你点按钮、填表单、跳转流程，整个操作链路全部自动完成。 关键是它的实现方式特别轻。不需要 headless 浏览器，不需要截图识别，不需要 OCR ​

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裴喜龙

2026-06-22 20:36来自 微博网页版

如果你的诉状是 AI 生成的，法官会怎么看？ 对于表达不准确，当事人有责任？还是只是在判决上可能对该当事人不利？

自从有了Ai 大模型之后，除了要给当事人解释法律规定，还要给当事人详细解释豆包等生成的方案没办法适用到当前这个案子[二哈][二哈] 工作量这不就上去了嘛[doge][doge] ​

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裴喜龙

2026-06-22 20:27来自 微博网页版

完全是借助 AI 写的代码，它的架构、主要算法、存储定义等等你统统没有深刻的理解，你敢把这个代码作为成果物提交给甲方，然后用于生产系统中吗？ 我现在是很认真地在思考这个问题。

今天和研究生开组会，从一个女生那里领教了：讨论问题中的防御策略。就是在和你讨论前，先把自己的“功绩”尽量说出来，然后表示项目必须得按这个路线走，其它的技术哥们不会，如果增加新的需求或调整设计，按照已有做事思路（比如与哪个 AI 工具交流，代码由AI工具改，不要求人把代码细读）做，不可以 ​

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裴喜龙

2026-06-22 20:18来自 微博网页版

比如关系数据库，MySQL这样的，它后面的理论是 关系代数，你在处理有些数据时，是站在你想提取什么信息的角度写程序的，而不是站在原始数据的加工（特征化）的角度写程序的。 ​

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裴喜龙

2026-06-22 15:48来自 微博网页版

我试图讲一下 WPF 做界面与浏览器里做有什么不一样（软件分发包就是一个问题），什么是 DPI，什么是 显示scale（这个工具要在大LED屏上显示），同学们一概没有兴趣。AI 已经把活儿做了，显示界面也能接受，搞那些“技术”有啥意义。 多牛的系统架构师，也得听听00后“工程师”的意见，否则没人给你干。

今天和研究生开组会，从一个女生那里领教了：讨论问题中的防御策略。就是在和你讨论前，先把自己的“功绩”尽量说出来，然后表示项目必须得按这个路线走，其它的技术哥们不会，如果增加新的需求或调整设计，按照已有做事思路（比如与哪个 AI 工具交流，代码由AI工具改，不要求人把代码细读）做，不可以 ​

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裴喜龙

2026-06-22 15:41来自 微博网页版

今天和研究生开组会，从一个女生那里领教了：讨论问题中的防御策略。就是在和你讨论前，先把自己的“功绩”尽量说出来，然后表示项目必须得按这个路线走，其它的技术哥们不会，如果增加新的需求或调整设计，按照已有做事思路（比如与哪个 AI 工具交流，代码由AI工具改，不要求人把代码细读）做，不可以 ​

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裴喜龙

2026-06-22 11:45来自 微博网页版

葛同学 这样的，我一般是给“优”的，不管他做出来的东西多么不成样子。

我班上的葛同学挺能折腾的，我课上只讲了Android，然后这同学就开始自己倒腾了，自学Spring Boot写了个后端，前端都弄了两个——JavaFX的和Andorid的。 摊子铺得太大，最后没时间打磨，只能交上来了一个比较糙的半成品，我将其比喻为：上身有上衣，下身有裤子，但“处处春光乍现”。 这是年轻人常犯 ​

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裴喜龙

2026-06-22 10:04来自 微博网页版

AI 时代，能不能人机交互端还是走手机模式，端侧不做很多事，全靠云计算？ -------- AI -------- AI时代的人机交互入口可能仍然是手机形态，但其计算架构不会是移动互联网时代那种“瘦终端+胖云”的模式，而更可能是“智能终端 + Runtime协调层 + 边缘计算 + 云计算”的多层协同体系。 从这个角度看， ​

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裴喜龙

2026-06-22 09:30来自 微博网页版

只有大学，不是由设备驱动，工作的地方还有人文的味道，办公环境一般也挺好。一旦走向社会，人就是牛马。 ​

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裴喜龙

2026-06-22 08:07来自 微博网页版

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很不错的文章： http://t.cn/AXSAw56K 摘录一些有意思的观点如下： 「AGI 对我来说只是个公关词。它是一种扭曲。它让人困惑，尤其让年轻人困惑。」 这让他得出结论：如果不引入经济学和社会科学，我们就根本没有在讨论「完整的智能」。 他的框架最终落在三个顶点组成的三角形上：计算机科学（算法、抽 ​

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2026-06-21 19:06来自 微博网页版

华为鸿蒙操作系统的设备共享数据技术，是在数据层面工作的，不是在协同计算层面，如果数据总线是多个智能设备的协作，只是在数据层面共享是不够的。 单纯的数据共享技术很难成为下一代操作系统的核心竞争力。数据共享解决的是“信息在哪里”的问题，而 AI 时代更关键的问题正在变成：计算应该在哪里发 ​

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2026-06-21 18:48来自 微博网页版

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#“低效”的人脑根本追不上AI的步伐# 我班上的姚雨森同学，写了个其实还可以的Android APP，一共用AI弄出了40000多行Kotlin代码，但他自述，到后来，人都要“崩溃”了……[开摆] 原因很简单，AI半小时就能给他干出了1000多行业务代码，这速度，远胜于人脑阅读和理解的速度，人根本看不过来~~~[泪] ​

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2026-06-21 17:28来自 微博网页版

【哪个大学的大数据专业会教这个？】 很多时候，大数据，变成了一种金融工具，政府需要向银行贷款，但是原有的抵押不合规，那就拿数据资产说事吧，这时，与其说数据是资产，需要N多大数据、计算机专业的人的工作，不如说权利在拿数据说事而已。 在一些地方实践中，推动数据资产入表、数据资产融资、数 ​

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2026-06-21 16:18来自 微博网页版

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【内存大通胀：为什么程序员宁愿堆硬件也不愿省内存？】 最近关于“内存短缺是否会倒逼程序员写出高效代码”的讨论非常火。真相可能有点扎心：在商业逻辑面前，内存从来不是技术问题，而是经济账。 为什么现在的软件越来越臃肿？底层逻辑在于“公地悲剧”。对开发者来说，用户的内存是免费的。如果我 ​

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裴喜龙

2026-06-21 16:15来自 微博网页版

交互的形式变化，Agent之间，人与Agent，人与设备，Agent和设备。需要一个统一形态的系统来约束其安全和圈子能力。//@裴喜龙:移动互联网相较于互联网，对端侧有一些感知，并且人机交互也不限于浏览器一种方式，智能网相较于移动互联网，它是让你的多个设备同时参与交互，因为这些设备不是MEMS这样的感

AI 的下一个风口——端侧智能 http://t.cn/AXSZpZnH ​

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2026-06-21 16:03来自 微博网页版

移动互联网相较于互联网，对端侧有一些感知，并且人机交互也不限于浏览器一种方式，智能网相较于移动互联网，它是让你的多个设备同时参与交互，因为这些设备不是MEMS这样的感器，本身甚至就你的 agent 之一，所以，会是一种新的计算形态。我们管这个形态叫世界计算机。

AI 的下一个风口——端侧智能 http://t.cn/AXSZpZnH ​

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2026-06-21 14:53来自 微博网页版

AI 的下一个风口——端侧智能 http://t.cn/AXSZpZnH ​

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2026-06-21 14:34来自 微博网页版

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RISC-V峰会观察与思考（2） RISC-V欧洲峰会的观察与体会（http://t.cn/AXSZSDLX），与我最近反复思考的两个关于RISC-V生态相关的问题形成了合鸣： - 第一个问题：芯片敏捷开发最终到底能达到什么效果？ - 第二个问题：AI 大模型与 AI Agent 的快速发展，到底会对软件生态带来什么影响？ 下面分别展 ​

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2026-06-21 14:33来自 微博网页版

【能这样授课的大学，有几个呢？】 大数据专业，不只是教数据的收集、存储、分析、发布等相关技术，还研究与数据有关的政府、企事业单位（如：大数据交易中心、行业研究、大数据局）及相关的政策（如数据资产化）。 一个成熟的大数据专业，不仅要讲 Hadoop、Spark、数据仓库、机器学习等技术，还应讲授 ​

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2026-06-21 14:19来自 微博网页版

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RISC-V欧洲峰会观察与思考（1） 2026年度RISC-V欧洲峰会于6月8日至12日在意大利博洛尼亚举行，现已圆满落幕。每年的峰会都是一次信息高度集中的爆发，吸引着全球RISC-V业界与社区的关注。我从2023年首次参加欧洲峰会，至今已是第四次。过去三年，欧洲各国机构对RISC-V的高度重视、峰会偏重技术的风格 ​

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2026-06-20 22:50来自 微博网页版

计算机科学和计算机的关系，就像天文学和望远镜的关系。望远镜只是观测工具，星星才是目标。计算机科学的核心从来不是如何写出一段跑得通的代码，而是如何控制复杂度。

【计算机科学的“望远镜”悖论：AI时代为何要重温1986年的预言】 很多人觉得计算机科学就是敲代码、学框架，但1986年MIT那场著名的SICP讲座早就点破了真相：计算机科学和计算机的关系，就像天文学和望远镜的关系。望远镜只是观测工具，星星才是目标。 计算机科学的核心从来不是如何写出一段跑得通的 ​

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2026-06-20 22:26来自 微博网页版

当你作为公司领导，为了一个商务项目出差，与用户谈完一无所获，心里总是很失落。可能的原因太多了： 一、谈的对象与你不在一个频道上，你给他讲的铁路信号系统，你的合作伙伴非要说地铁是通过车站的广播指挥行车的； 二、用户可能做这个项目，但没有预算； 三、...... （不列了，在这个阴雨天，想起我 ​

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裴喜龙

2026-06-20 20:31来自 微博网页版

你可千万别把 3D 建模的那种可视化的世界的数字化 当成世界模型的全部。目前AI界有个尴尬的现实：我们用最顶尖的算力，做了最精致的“3D电子沙盘”，却依然无法预测这个沙盘里一块铁片在反复弯折多少次后会断掉。

世界计算机模型，难的是数据，像CAD图纸那样的解构这个世界的数据，对于了解这个世界，相较于用于训练 LLM 的语料，太少！ ​

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裴喜龙

2026-06-20 20:21来自 微博网页版

毕竟无论你是LLM，还是世界模型，都是对数据的建模，输入是数据，训练得到模型，然后让模型去做模型计算（推理、预测等）。你的输入数据不足以做特征工程，神仙也无能为力。 -------- AI -------- “输入数据不足以做特征工程”，这在传统机器学习（如SVM、决策树）中确实是死局。但LLM（大语言模型）

从数据收集的困难角度看，监测系统，从世界模型的角度设计，而不是从监测的角度，成本更高，因为很多数据获得困难，大量的数据更难。 -------- AI -------- 传统监测系统是在“已知的边界内”打捞信号，而世界模型则要求在“未知的混沌中”锚定因果——后者的数据采集成本，是前者的几何级数倍。 ​

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