作者通过 G.K. 切斯特顿、科琳·特拉多、洛佩·德·维加以及中国现代网络文学作家等历史与当代人物的视角，探讨了强迫性、高产出写作的本质。无论是由工业配额、个人仪式还是纯粹的创作痴迷所驱动，这些作家都有一个共同点：写作并非达到目的的手段，而是他们生命中不可或缺、不容妥协的节奏。 尽管他们的产量各异——从大仲马的“小说工厂”到乔治·西默农挥汗如雨的八天写作冲刺，但其中反复出现的主题是为艺术而牺牲舒适与健康。作者将这种高强度生产力并非视为逐利的“忙碌”，而是一种类似于禅修的奉献。归根结底，作者在这些“痴迷的涂鸦者”的传承中找到了慰藉，认识到衡量一位作家的真正标准并非其惊人的作品产量，而是每日坚持面对空白页的承诺。对于那些受这种冲动驱使的人来说，写作不过是生活应有的必然形态。
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Anthropic 的计算支出目前为其薪资支出的 2.3 倍，这凸显了各公司在人工智能投资方式上的巨大差异。当前，前沿科技公司每名员工的年均支出为 200 万美元，而中位数软件公司的相关支出几乎为零。 企业人工智能支出的未来尚不明朗，2029 年呈现出三种可能的情景： * **看跌：** Token 通缩和开源模型使成本保持在低位（每名工程师 10.6 万美元）。 * **基准：** 随着采用率的提高，支出将温和增长（每名工程师 36.3 万美元）。 * **看涨：** 代理式工作流（agentic workflows）的广泛应用将带动海量的 Token 消耗，使人工智能成本超过一名正式工程师的成本（每名工程师 59.6 万美元）。 “看涨”情景的驱动力源于一种认知，即人工智能支出正成为保持竞争力的必要条件。如果代理模型遵循当前的增长轨迹，Token 的使用量将呈指数级增长，迫使企业超越简单的聊天界面。 归根结底，企业必须做出决定：它们是在为一个将人工智能视为次要支出项目的未来建模，还是为一个人工智能基础设施成本足以匹敌甚至超过人力成本的未来建模。当今中位数支出与前沿科技公司之间的差距表明，企业的人工智能预算即将迎来巨大的调整。
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ModelMap 将 AI 模型的测试分数呈现为 3D 形状 —— 尖刺越长，分数越高。 × MODELMAP …… 按 WASD 键飞行 ✈ 鼠标控制视角 · 空格/C 键上升/下降 · Q/E 键翻滚 · 点击尖刺以缩放至该处 · ESC 键退出飞行 · 拖动鼠标旋转轨道 · 滚动鼠标缩放 · 悬停显示工具提示 · 点击查看详情 · ⇧M 隐藏界面 ⤺ 返回概览 · 按 WASD 键飞行 ✈ ✈ 旋转手机以获得最佳视角 ↻ ↗ 各项基准测试的平均分 × ↗ 分数来源：+
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Shrimple 是一种简洁、易读的 Markdown 替代方案，旨在让文档在纯文本和渲染后的 HTML 中都能呈现专业外观。它采用 Go 语言编写，为标题、代码块、列表和注释提供了极简语法。 主要功能包括： * **整洁的格式：** 使用脚注式链接来避免行内 URL 的混乱，并利用缩进结构来处理列表和代码。 * **智能词典：** 通过“解析”和“渲染”词典，自动为特定词汇或表达式添加样式，无需在源文本中添加额外的标记。 * **静态网站生成：** Shrimple 可以将整个目录转换为结构化的网站。通过在文件和文件夹名称中使用数字前缀，它能自动生成导航菜单以及“上一篇/下一篇”链接，即使在没有服务器的本地环境下也能正常运行。 * **自定义：** 用户可以注入自定义 CSS、添加语法高亮支持，并通过仅处理已更改的文件来实现增量构建。 使用时，请通过 Go 编译源码，并利用 CLI 标志来指定输入文件、词典或静态网站生成的目录。Shrimple 在简洁性与强大的文档处理能力之间取得了良好的平衡。
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本文探讨了一个简单的 C++ 单元测试框架存在的两个局限性：一是需要项目级的成功/失败计数器，二是基于头文件的代码重复带来的开销。 作者提出了两种现代解决方案： 1. **C++17 内联变量（Inline Variables）：** 通过将测试计数器声明为 `inline`，它们可以在不同编译单元间共享同一个内存地址，且不会违反“单一定义规则”（ODR）。这在保持简单的头文件实现方式的同时，修复了计数错误。 2. **C++20 模块（Modules）：** 为了实现更好的封装和编译效率，核心逻辑被迁移至模块中。由于宏无法从模块中导出，作者采用了混合方法：`test` 模块负责处理逻辑，而配套的头文件（`test_macros.h`）提供捕获表达式文本所需的宏。此外，利用 `std::source_location` 替代了手动报告文件和行号的方式。 尽管模块提供了更优的结构，但作者建议在一般用例、课程作业和跨平台需求中，继续使用基于头文件的方法。基于模块的方法被视为项目在拥有强大工具链支持后的长期目标，并承认在可预见的未来，“模块+头文件”的混合模式仍将是一种现实且实用的选择。
柏拉图烃是指碳骨架呈柏拉图立体形状，且顶点连接有氢原子的有机分子。在五种可能的几何结构中，只有三种具备可行的烃类对应物：
* **四面体烷 (C₄H₄)：** 具有极高的张力，其未取代形式仍属理论范畴，但已合成出稳定的衍生物。
* **立方烷 (C₈H₈)：** 尽管存在显著的角张力，但它在动力学上是稳定的，并已成功合成。
* **十二面体烷 (C₂₀H₂₀)：** 其键角几乎与碳的理想四面体几何结构吻合，是三种中最稳定的一种，于 1982 年被合成。
其他柏拉图立体因化学限制而被排除。八面体烷和二十面体烷通常被否定，因为每个顶点所需的连接方式会使碳的价数超出极限，或导致其不再属于烃类结构。虽然这些特定形状有限，但“碳笼”的概念已扩展到更广泛的结构，如球形富勒烯（足球烯）以及诸如超立方烷之类的假想高维多胞体。
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马克·扎克伯格近期承认，AI 代理（AI agent）的开发进度慢于预期，并指出 Meta 的巨额投入尚未产生预期成果。
Hacker News 上的讨论揭示了高管层乐观态度与软件工程一线现实之间的分歧。尽管一些开发者表示代码产出提升了 2 到 3 倍，但他们强调 AI 并非实现自主工作的“灵丹妙药”。相反，它更像是一种类似自动补全的工具，需要大量的人工监督。瓶颈已从编写代码转移到了代码审查上，因为无人监管的智能体经常会产生不稳定或错误的结果。
批评者认为，行业正处于一种“AI 精神错乱”状态：在投资者压力下，管理层盲目推动技术尚不支持的大规模自动化。许多参与者认为，目前的 AI 属于“为了解决方案而寻找问题”，对“代币最大化”和算力大规模扩展的过度关注，忽略了模型在推理和可靠性方面的基本局限。
归根结底，许多技术用户的共识是：AI 是一种有用的辅助技术，无法取代人类的愿景、策略或判断；而且在“好用的聊天机器人”与“可靠的智能体”之间，目前仍存在巨大鸿沟。
通过客户支持建立关系的初衷并未如愿。 Building relationships with customers through support didn't turn out as hoped
8 天前
当作者收购 Castro 时，本打算以个性化的人工支持作为竞争优势，认为真诚、贴心的互动能建立客户忠诚度。然而，经过大量实践，作者得出的结论是：这种方法收效甚微，且往往适得其反。 大多数支持互动都属于诸如价格投诉、无法修复的漏洞或功能请求等类别，在这些情况下，诚恳而详尽的解释往往无法满足用户。对这些问题进行深入交流，不仅经常导致双方受挫，还会招致那些占用大量时间却无法为产品带来增值的“病态客户”。 作者意识到，试图在用户感到沮丧时与之建立融洽关系是行不通的。真正的客户满意度源于产品的改进，而非对问题无法解决的解释。因此，团队已不再提供详尽的个性化支持，转而采用更标准化、更高效的模式。他们现在优先考虑开发更好的产品，而不是试图通过邮件来缓解不满，并断定打造一款卓越的应用才是真正赢得用户忠诚的唯一途径。
播客应用 *Castro* 的开发者分享了一个坦诚的经验教训：他曾试图通过个性化、“有温度”的客户支持来打造产品差异化优势。然而他发现，事与愿违，与用户进行深度沟通（如解释技术局限、拒绝功能请求或说明定价理由）并未能建立起忠诚度或良好关系。相反，这往往耗尽了他有限的时间，引发了更多负面互动，且当用户的需求未被满足时，反而令他们感到更加沮丧。
以下是该讨论的几个核心观点：
* **支持服务并非价值中心：** 许多维护者认为，客户支持应当高效且专业，而非试图与用户“交朋友”，因为用户通常更看重产品本身是否好用，而非人际连接。
* **“支持悖论”：** 作为一个小型产品的门面，有时会让用户觉得产品不稳定。此外，针对拒绝请求所作的个性化解释，往往会被用户视为推诿而非体谅。
* **优先改进产品：** 建立用户好感度最有效的方式是提升产品的核心功能。
* **规模化的现实：** 对于许多人来说，标准的专业化支持才是“最佳”方案。因为对于独立开发者而言，与少数活跃用户进行持续、深度的交流是难以长期维持的。