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昨天聊起来Anthropic的GPU训练代码一半都是AI写的,Claud Code自己都是Vibe Coding出来的,现在关键不是AI能不能写,而是你懂不懂和怎么和它沟通。

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Linus Torvalds 发飙了。 他在开源峰会上公开吐槽,每次听到有人吹嘘“现在 99% 的代码都是 AI 写的”,他就忍不住生气。 为什么? 因为按这个逻辑,这些家伙 100% 的代码其实都是“编译器”生成的。 但他们怎么从来不这么说? 其实是一个道理。 老爷子在台上开始唠家常: “我是写机器码长大的。” 注意,不是汇编语言,是真正的数字。 他到现在都记得,在 6502 芯片上,LDA 指令对应的十六进制是 A9。 当年他花了好长时间才意识到,天天人肉算跳转偏移量,简直蠢透了。 后来,人类发明了汇编器; 再后来,有了编译器; 现在,有了 AI。 这些工具都很好用,AI 正在改变编程,但它绝没有改变编程的根本。 至于 AI 带来的“效率神话”? Linus 给出对比: “AI 很棒,它能把你的生产力提升 10 倍。” “但当年编译器的出现,把人类的生产力提升了 1000 倍!” 所以,这不过是又一次常规的工具演进。 事情的本质从未改变: 以前,优秀的开发者写出好代码,差劲的开发者写出 Bug。 现在,懂系统的人能用 Prompt 调教 AI 写出好代码; 而不懂系统复杂度的人,用 AI 攒出来的代码,最后一定会崩溃。 现在科技圈很流行“氛围编码”(Vibe Coding)。 就是用 AI 啪啪生成一个一次性项目,爽一把就扔。 Linus 说,这种玩具项目,AI 的确是神器。 但如果你想做点严肃的东西,做一个需要长线维护 35 年的系统(比如 Linux)。 你得懂你的 Prompt。 你必须看懂 AI 吐出来的每一行代码,甚至去盯它最底层的汇编结果。 祖师爷浇了盆冷水: AI 可以替你省去体力劳动。 但如果你连它写了什么都看不懂,那你永远只是在制造一次性垃圾。

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星爷讽刺了世间一切,唯独没有讽刺爱情,: 原来是如此的隐喻,到现在才明白,感谢星爷,只是我们弄脏了爱情。 —— 我之前一直对 zkML 有点矛盾。 逻辑上它很美:模型是对的,而且你还能证明它是对的。 但每次真去看实现,基本都会卡在同一个地方——跑不起来。 不是“慢一点”,而是那种一看资源占用就知道不可能进生产的跑不起来。 模型稍微大点,电路直接失控,内存、时间全都爆表, 最后只能留在论文和 demo 里自嗨。 所以我第一次认真看 Inference Labs 的时候,关注点反而不在“zk”, 而在他们是不是愿意承认:这玩意本质是工程问题。 DSperse 给我的感觉,就是终于有人不再执念“一次性证明整个模型”。 模型切开、并行跑、只验证关键路径, 听起来很朴素,但恰恰是工程师会选的路。 不是最优雅,但能活。 JSTprove 则更现实。 你不需要懂零知识、也不用研究电路怎么写, 把 ONNX 模型丢进去,能转、能跑、能验, 这点其实比很多“性能提升 10%”更重要。 这两块拼在一起之后,zkML 才第一次让我觉得: 它不是在证明“我可以”, 而是在回答“你要不要真用”。 对我来说,zkML 的拐点从来不是密码学突破, 而是有没有人愿意为“跑得起来”妥协设计。 Inference Labs 看起来,至少选了这一边。 懂你意思了,这版我会刻意留下不完美、主观判断和情绪停顿,像是你自己琢磨出来的,而不是“写给别人看的技术解读”。 —— 我之前一直对 zkML 有点矛盾。 逻辑上它很美:模型是对的,而且你还能证明它是对的。 但每次真去看实现,基本都会卡在同一个地方——跑不起来。 不是“慢一点”,而是那种一看资源占用就知道不可能进生产的跑不起来。 模型稍微大点,电路直接失控,内存、时间全都爆表, 最后只能留在论文和 demo 里自嗨。 所以我第一次认真看 Inference Labs 的时候,关注点反而不在“zk”, 而在他们是不是愿意承认:这玩意本质是工程问题。 DSperse 给我的感觉,就是终于有人不再执念“一次性证明整个模型”。 模型切开、并行跑、只验证关键路径, 听起来很朴素,但恰恰是工程师会选的路。 不是最优雅,但能活。 JSTprove 则更现实。 你不需要懂零知识、也不用研究电路怎么写, 把 ONNX 模型丢进去,能转、能跑、能验, 这点其实比很多“性能提升 10%”更重要。 这两块拼在一起之后,zkML 才第一次让我觉得: 它不是在证明“我可以”, 而是在回答“你要不要真用”。 对我来说,zkML 的拐点从来不是密码学突破, 而是有没有人愿意为“跑得起来”妥协设计。 Inference Labs 看起来,至少选了这一边。懂你意思了,这版我会刻意留下不完美、主观判断和情绪停顿,像是你自己琢磨出来的,而不是“写给别人看的技术解读”。 —— 我之前一直对 zkML 有点矛盾。 逻辑上它很美:模型是对的,而且你还能证明它是对的。 但每次真去看实现,基本都会卡在同一个地方——跑不起来。 不是“慢一点”,而是那种一看资源占用就知道不可能进生产的跑不起来。 模型稍微大点,电路直接失控,内存、时间全都爆表, 最后只能留在论文和 demo 里自嗨。 所以我第一次认真看 Inference Labs 的时候,关注点反而不在“zk”, 而在他们是不是愿意承认:这玩意本质是工程问题。 DSperse 给我的感觉,就是终于有人不再执念“一次性证明整个模型”。 模型切开、并行跑、只验证关键路径, 听起来很朴素,但恰恰是工程师会选的路。 不是最优雅,但能活。 JSTprove 则更现实。 你不需要懂零知识、也不用研究电路怎么写, 把 ONNX 模型丢进去,能转、能跑、能验, 这点其实比很多“性能提升 10%”更重要。 这两块拼在一起之后,zkML 才第一次让我觉得: 它不是在证明“我可以”, 而是在回答“你要不要真用”。 对我来说,zkML 的拐点从来不是密码学突破, 而是有没有人愿意为“跑得起来”妥协设计。 Inference Labs 看起来,至少选了这一边。#KaitoYap Kaito AI 🌊 #Yap Inference Labs

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