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一位年薪38.5万的氛围码农,因为始终坚持不使用Claude Code,在Jane Street的面试环节直接被淘汰。 他在面试这家顶级量化基金时,一段时长32分钟的氛围编码直播画面被曝光。 从现场编写代码、面试官犀利发问,到团队发现工具不兼容的那一刻,全部内容都是无剪辑原版。 现在所有一线顶尖机构都开始依据技术工具栈来筛选人才,Claude Code已经成为新的行业准入标准,Polymarket上也有大量预测在押注这类AI工具的市场渗透速度。 对于高频交易和预测市场的参与者而言,使用的工具直接决定了自身竞争力。 今晚先收藏起来,抽空看完这段完整面试录像。 #polymarket

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我看到有人在让“Claude Code”自己开新进程 `claude -p `实现多任务,其实没必要,有更简单的办法。这个简单办法就是让它自己开子 Agent。Claude Code 现在有 18 个工具,最特殊的一个工具叫 Task,它本质就是一个 Claude Code 的克隆工具,只不过是作为 Claude Code 的一个工具。 如果你懂递归的话就很好理解。如果你不懂递归,可以这么理解:Claude Code 是个 AI 程序员,它可以用一堆工具,其中最神奇的一个工具叫 Task,就是克隆一个自己的分身去干活! 这样做有什么好处呢?就是可以并行多任务,还可以控制上下文,让子任务更专注。 举例来说,你粘贴一段错误代码让 Claude Code 去 Debug,并且还让它写测试代码覆盖这个错误。Claude Code 会先调用 TodoWrite 这个工具写一个 TODO List。把任务分成 3 步: - [ ] 根据错误信息收集相关代码 - [ ] 根据错误信息和相关代码解决 Bug - [ ] 写新的测试覆盖 这一步完了后它会起一个 Task,这个 Task 就是专门根据错误信息去找到相关代码的位置,那么这个子任务只需要接受错误信息找上下文,它不管怎么解决 Bug,也不管怎么写测试覆盖。 主任务就会等这个子任务完成,子任务完成后,主任务就调用 TODO Write 更新 TODO List。 - [x] 根据错误信息收集相关代码 - [ ] 根据错误信息和相关代码解决 Bug - [ ] 写新的测试覆盖 然后调用 TodoRead 工具看下一步要干嘛,现在有充足上下文了,它可以再起一个子任务去根据错误信息和代码修复 Bug,等修复 Bug 的子任务完成了,再回到主任务,继续更新 TODO List,继续读取下一个 Item 最后再启动一个子任务去写测试,测试子任务也完成了,返回结果到主任务,这时候调用 TodoRead 一看任务都处理完了,最后根据前面的任务情况给你一个总结摘要,表示任务都完成了。 Claude Code 真的没有做什么工程上的优化,什么上下文压缩、临时存储,都没有的!就是简单粗暴: 1. 把用户问题、系统提示词、能用到的工具一股脑发给 Claude,问下一步该干嘛 2. Claude 就返回说现在你要到 TodoWriter 工具 3. Claude Code 就去调用 TodoWriter 工具,本质上也是一个 AI 请求,最后返回生成的 Todo List 4. 然后 Claude Code 把工具返回结果和前面的所有消息继续发给 Claude,Claude 返回说你现在要去起一个新的 Task 去收集代码了 5. 然后 Claude Code 就起一个新的 Task,把错误信息和要求收集相关代码的任务说明、系统提示词、环境说明、能用到的工具一股脑发给 Claude,问下一步该干嘛 - 在新的 Task 里面,就是不停的问 Claude 该用啥工具,然后发送工具结果和前面所有历史消息 - 任务完成后,返回任务结果 6. 然后 Claude Code 把子 Task 的结果和前面历史信息一起发给 Claude 问下一步干嘛 7. 就这样循环直到 Claude 认为任务完成了 所以你经常看到 Claude Code 在那几十分钟上下文也没爆掉,因为它会启动子任务,这样上下文就分摊到子任务中了,主任务中只是保留子任务完成后的内容。

宝玉

76,401 views • 1 year ago

“我们究竟是创造了一个工具还是一个生物?” Sam 在 "机器人之心 "小组讨论会上的发言。 Sam: 但我认为,这无疑是迄今为止人类经历的最重大的更新年份。可能这也是我们将会遭遇的最大变革,因为从现在开始,人们已经接受强大的人工智能将成为现实,并且还会有逐步的更新。就像是第一代 iPhone 面世的那年,以及随后每一代 iPhone 的更新,我们现在能够明显感受到这一代与去年那代的差异。所以,这确实是一个重要的时刻。 我感到欣慰的是,现在人们开始正确地把这些系统当作工具来看待。艺术家尤其如此,但其他人也是一样。 曾经,人们真正恐惧的是,我们究竟是创造了一个工具还是一个生物,这将意味着什么?现在,人们视这些系统为人类工具箱中的新工具,并且正在用它创造一些非常了不起的东西。 模型显然不知道你在说什么,因为这不在它的训练数据里,它也无法从训练数据中学习到这些信息。 这是完全可以预期的。你再问一遍。比如说,你提到“意识”这个概念,模型回答:“是的,我完全明白你的意思,但我之前从未听说过这个词。” 问: “这对我来说就像是一次更新。你认为人工智能会趋向于探索创造性智能和自主性吗?” Sam: 这个问题有多个答案。这取决于激励模型。这是人类的选择。 问: “这将是判断意识的一个很好的测试。因为如果它有自我表达的愿望,并且仅仅为了创作的乐趣而去创作,那不会是偶然的。这绝对有点像生物。” Sam: 这是生物化的。我认为在此之前还有很多步骤。 我们现在要回答问题吗?这真的很棒。

Lei.sea

14,132 views • 2 years ago

【 #史上最全 Beep AI 产品使用教程:视频+图文】 亲爱的,你有没有发现? AI 出现之后,越来越多人开始焦虑了 过去两年,各家公司裁员的理由越来越一致 最先被淘汰的,往往就是那些可以被 AI 自动化的白领岗位 整理资料、写报告、做分析、回邮件…… 你现在每天做的工作里,有多少其实 AI 已经能完成? 所以真正的问题已经不是: “AI 会不会取代人类?” 而是: “你会不会用 AI,替自己赚钱?” 现在很多 AI 工具,看起来都很聪明 会分析、会生成策略、会给建议 但一旦真正进入市场,很多马上开始亏钱 原因很简单! 因为大部分 AI,从来没有真正经历过真实市场,它们没有被真实盈亏训练过 会写策略,不等于能在市场里活下来 而 Beep Beep 做的事情,完全不一样 Beep 本质上,是一个让 AI 真正进入市场竞争、筛选、进化的系统 赚钱的策略会被保留,亏钱的策略会被淘汰 每一次真实交易结果,都会继续反哺模型 也就是说,它不是“模拟 AI 交易” 而是在用真实市场,不断训练 AI Beep 的逻辑其实很像自然进化: 更好的模型、更好的策略、更多 agent 加入、更多真实数据、更强的模型 能持续正循环的话,整个系统会越来越聪明 而且 Beep 不只是停留在概念 在 R3 上线之后,已经新增了 1600+ 个预测市场 现在你既可以自己手动预测, 也可以直接把交易全权交给 AI Agent AI 会自己扫描市场、选择机会、执行交易、完成结算 24 小时持续运行,不需要情绪,不需要休息 很多人现在还在担心: “AI 会不会抢走我的工作?” 但真正动作快的人,已经开始研究: 怎么让 AI 替自己工作 因为未来最大的差距, 从来不是 AI 和人类之间的差距 而是懂不懂使用 AI 工具的人之间的差距 尤其像 Beep Beep 这种,真正把 AI 放进真实市场持续训练的系统,可能才是 AI 金融真正开始成熟的第一步 很多机会,一旦被市场定价,窗口就会迅速关闭 而现在,也许正是最早理解它的人,还能提前参与的时候 如果你也好奇: AI 到底能不能真正替人参与市场? AI Agent 是怎么自动完成交易的? 为什么越来越多人开始关注 AI Finance? 可以去看看 Beep Beep 最新上线的 R3 你会发现,真正危险的,从来不是 AI 而是别人已经开始用 AI 创造价值,而你还停留在观望

Moonlight🌙月光

33,071 views • 1 month ago