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感觉 JS 的性能其实一直都被 React 给拖累了。用 Solid.js 做了个简单的 Solid Native 项目，性能在没做任何额外优化的情况下也非常好。足以说明架构设计对性能的重要性，而语言一直都是其次的。对于 RN 列表白屏的问题，修复也很简单，JS 在 UI 线程执行就可以了，然而 React 的性能不支持这样做...

Cyandev

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56,258 views • 13 days ago •via X (Twitter)

Arts Education Science & Technology

Anya Rossi• Live Now

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11 Comments

八级大狂风13 days ago

我这边用quickjs跑solidjs，也是能做到120fps的

peter rich13 days ago

讨论js的性能根本就是耍流氓解释器执行有个屁的性能 js价值在于动态化由于apple的政策限制不允许jit代码下发不允许js渲染ui 所以要么走webview渲染要么js处理后映射到native渲染

vibehacker13 days ago

你的感觉是错的

cyan.art13 days ago

可以放弃 react，但我离不开 jsx，jsx 是最好的语法糖。

oluwasefunmi.13 days ago

This is an interesting project

Cyan13 days ago

列表一白屏。锅不在 JS。

Jamie Birch13 days ago

Lynx

meanc13 days ago

比react更难受的是, 其他项目组用半吊子水平写出来的组件库,领导还不让换掉,那组件库比我工龄都大

Maxtune12 days ago

这个想法让我想起了 reanimated，它就是单独出来一个UI线程专门执行动画 worklet 的思路

Cyandev12 days ago

reanimated 跟 framer motion 这类库基本只能做元素样式级别的动画，主要还是为了绕开 reconciliation，而 solid 从根本上就没有这个步骤

non_hana13 days ago

"JS 的性能其实一直都被 React 给拖累了" 我得花一段时间研究这段话

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歸藏(guizang.ai)

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Raycast 2 用了 webview 以后就一直想自己做一个纯 native 的替代品。这几天简单做了个原型，打算业余时间慢慢打磨，看看能做成什么样。反正暂时也没有发布的计划，感觉这样手写代码也是一种乐趣。

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Cyandev

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亲爱的，不晓得你注意到了吗？最近 Quack AI 团队研发的 Q402 在BNB Chain 上线了！👀 它是一个给 AI Agent 经济用的统一签名 + 支付 + 执行层也就是说，以后链上很多操作，我们都可以一键签名直接完成支付和执行重点来了，这个产品有很多优点，例如：直接兼容 ERC-20 支持所有符合 EIP-7702 的 EVM 链不用升级代币也不用重新走一堆授权流程一句话总结，就是对用户和开发者都几乎零改造成本接入！而且，一次签名就能执行操作，也支持 Gasless 流程（为 Agent 设计）另外，结算过程可审计、可追踪、带策略控制以前我们熟悉的那种Approve → Transfer → Pay一整套拆成三步的流程，以后可以直接一次签名就完成！是不是很方便呢？治理、支付、自动化执行，现在都能走同一个 sign-to-pay 流程同时，#Q402 做的是执行层，而 #BNBChain 则是这一切开始的地方感觉 Agent 叙事终于开始从能不能用，进化到好不好用了 👀

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Moonlight🌙月光

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今天又学了一个新的 css 属性：field-sizing 是我最近学到的最有用的属性了，可以实现根据输入的 content 实现可变宽高的 textarea，当我写了半天 js 实现对应的效果，发现 CSS 可以很轻松的实现对应的效果了。而且针对响应性设计使用这个属性会非常的方便。

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Viking

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【馆长还在进化，馆长能把复杂的问题，简单化，然后用含“妈”量极高的讲出来。连精神小伙都能听明白。他很有智慧的。】馆长首先是个台湾人，只要谁能让台湾获得实际的利益，他就支持谁。目前来看他已经对蓝绿都失望了，所以开始站红，很正常的事，我党也一直强调通过做实事获得群众支持而不是打嘴炮。

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零敲牛皮糖537.7

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简单测试了一下ChatGPT的语音对话功能，现在的主要问题是响应速度和说英语时会吞字。响应速度实在太慢所以有剪辑。其他都很完美了，特别是cove这个音色，非常自然。

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这个交互式的麻将教程做的太棒了：是教老外学麻将的，设计配色舒服，教程安排特别合理，几个大块就说明了核心玩法，还有简单的交互性，我也又学习了一下，是我最近看到非常喜欢的网页设计。之后我用它来测试一下 5.5 编码能力，看看能不能复刻一个另外的类似教程。

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Viking

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今天 Claude 在开发者大会上低调推出了一个小功能“Dream” - 做梦！在 Platform 控制面板里选择 Agent 留下的记忆，让它做梦就行，模仿了人类“梦境”修剪记忆和整理思绪的逻辑，可以异步执行，对已有的 memory 进行反思、整理 + 改进，挖出未被显式写下的新模式，这不是简单的总结！ Dario 在各种播客多次提到过，持续学习很重要，但不需要在模型的权重层做，只要 Context 足够大，通过优秀的工程架构也能实现的。真正的"持续学习"，可能只需要一个独立的离线 curation 循环——这就是 Dreams😴

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indigo

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100块的AI，如何帮我接单月赚12万？这次做这个项目给我的感受是国产模型真的能用了！其实我一直都是用最好的模型，Claude 4.5 + Claude Code也一直是我的AI编程主力，但真的被封麻了。每天重新搞Claude的时间都有一两个小时，这次用GLM4.6来平替效果还真可以。虽然它下午高峰期时不时会卡，而且偶尔指令遵循确实比GPT-5差不少，可90%的开发任务都还不错，返工率也可以接受。我现在的最好的实践就是，保留20美金的Cursor用顶级模型，再来个GLM4.6干活，很香！

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Yihui

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是不是只有我一个人看完有这种感觉、毁掉一个人的是大吼大叫的家庭而不是受教育程度、教育其实还是拼天赋的、还有些孩子天生多动症或者有情绪学习障碍、早年没有好的耐性和引导也不行、科举做了筛子但也的确泯灭人性、读书是有用的、但无用例子也很多. 因材施教的环境在全球其实都很罕见. 而耐性和温婉的家庭环境更是稀缺. 大部分平庸的孩子如果能有幸遇到性情温和知足的父母其实一生也能幸福

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FatParrot

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周末八卦——听王晶聊梅艳芳天下事人人都有一说，小板凳坐好。听得人也出神入化，最后要不要相信那是自己的事了？王晶，人和名字都非常有名，他讲了一个词叫“任性”，而梅艳芳更是香港知名影星，但将梅艳芳和“任性”放在一起，似乎是个悲剧！任性，并𣎴是个贬义词，似乎也不完全是褒义词。可现在有很多人生建议，都是人要任性一点，年轻不任性，什么时候任性，到了一把年纪更是，再不任性，都快嘎了！你别说，这个词会把人整懞圈！蔡澜有篇小文，说任性，影响了他的一生，他的确任性而活，做自己喜欢的事，所以任性是“做了”才对得起“任性”。不过，蔡澜的小文最后一句却转折了一句：任性，一旦偏了方向，那是致命的。看来“任性”是一个有边界的词，而且只能拿来对待自己，最后更是要不动声色的独自承担后果！我暗自思量：“任性”也许是天生的？👇

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佐伊

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WC，科研界的WorkBuddy终于来了！有个做科研的朋友给我安利了 PhAI Labs 最新推出的 ScienceBuddy 他做科研用过不少 AI Agent 但真正能把研究流程完整跑下来的其实不多但 ScienceBuddy 真的不一样它是一个真正围绕科研工作流设计的 AI Agent 我自己也去试了一下，让 ScienceBuddy帮我研究了一个癌症治愈领域的小问题😇 —— JAK1 是否可能与小细胞肺癌患者的免疫治疗响应相关我把问题扔给他，啥都没说 ScienceBuddy 就直接帮我我跑出了一份完整的研究报告提出问题 → 文献与机制分析 → 研究设计 → 数据需求判断 → 形成参考结论整套研究闭环几乎一次跑通🤯 对比了一下和其他 AI 生成的结果，我觉得ScienceBuddy 做的最好的地方就是让 AI 像一个科研工作者一样去看待和思考问题： 1️⃣科研的严谨性很高它会真正拆解研究问题、判断证据强弱、组织研究路径，而只是简单把搜到的材料拼在一起同时内部还集成了 224 个科学工具，可以在不同研究环节调用对应工具，进一步提升结果的可靠性 2️⃣执行全流程公开、可追溯 ScienceBuddy 做了什么，你基本都能看到它如何拆解问题、查了哪些材料、调用了什么工具每一步得出了什么阶段性结果，最终又是如何形成结论的，整个过程都非常清晰对于科研任务来说，这种过程的可追溯性甚至比结果本身更加很重要 3️⃣它清楚自己的证据和能力边界在哪遇到证据不足的问题，它不会强行给你看似正确的答案而是会清晰告诉你，目前哪些结论有明确证据支撑、哪些只是推测以及下一步需要什么数据或者实验才能继续验证如果你要写论文、做研究，那就千万别错过ScienceBuddy ！而点击下方网站就能免费体验无需充值和复杂配置、开箱即用～

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来碗牛肉粉

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强烈建议大家去看一下 Jev 创始人 Diogo Almeida 的这个演讲，关于 Jev 的一切，他在这个视频中早就预言。 Jev 一开始就是盯着自动化去的，Diogo Almeida 认为现在的 LLM 陷入了一个史诗级大弯路，就是 RLHF。 RLHF 在人机交互也就是取悦人类方面，很出色，但在自动化方面很糟糕。它不能实现完全的自动化，人类必须在环。不止 ChatGPT ，Claude Code 的原罪也在于 RLHF。所以他认为 ChatGPT 和 Claude Code 本质上属于一个范式，Claude Code 并不是下一个时代，真正的自动化才是下一个时代。简单来说，RLHF 就是收集人类便好，并根据人类便好优化。它的优化目标也不是自动化。他也否定了 RLVR 是答案：RLHF 优化人类偏好，RLVR 优化纯正确性，而他们在做的第三条路优化的是校准过的决策能力。 Diogo Almeida 认为，数据比算力重要，做对的任务比数据重要得多。预训练模型本身已经足够聪明，问题只在于我们用偏好优化把它挖歪了。 PS：视频翻译是用宝玉的 BaoCut 做的，属于是我的梦中情译软件了，太好用了。视频原链接：

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