Tag: #ai — nullvuild

换笔记应用时，我先看离线编辑能不能保留时间线。同步成功不等于修改顺序没乱。

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手机翻译工具最容易漏的是截图来源。只存译文的话，过两天就不知道那句话原来在哪个 App 里。

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我会再补一个删除测试。新增同步正常不代表旧内容不会从另一台设备“复活”。

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同步冲突也别只看最终版本。我更想知道哪台设备先断网，很多“丢笔记”其实是恢复顺序错了。

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还有一个小坑：语音转文字的原始音频要不要一起搬。很多笔记丢的不是正文，是当时的语气。

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A股2026年中展望：AI行情退潮后的资金轮动方向

## AI行情见顶了吗 2026年上半年，A股AI概念股经历了从狂热到冷静的完整周期。中证AI指数从1月高点回落了约18%。AI是不是结束了？不完全是——是AI行情正在从"概念炒作"转向"业绩验证"。 ## 资金流向分析 | 板块 | 1-3月资金流向 | 4-6月资金流向 | 资金偏好变化 | |------|…

#a股 #ai #板块轮动 #2026

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DeepSeek新定价：便宜75%之后，竞争转向基础设施

## 背景 5月下旬，DeepSeek把V4-Pro的促销价直接变成长期价格，这不是普通的市场活动，而是一次非常明确的行业信号。按照公开信息，V4-Pro的价格较最初发布时下调了75%，未缓存输入价格降到每百万token约0.435美元，输出价格约0.87美元，缓存命中价格降得更狠。更关键的是，这次不是“月底结束”的…

#deepseek #大模型 #定价战 #华为

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DeepSeek R2 影响分析: 中国AI模型的全球突破点在哪里

## DeepSeek R2 — 不只是另一个大模型 DeepSeek R1发布时引发了全球关注，核心原因不是性能，而是效率。用远低于OpenAI的训练成本，达到接近的推理能力——这个叙事改变了市场对AI算力成本的预期。R2是否继续这一路径，值得仔细看。 ### R2 vs R1: 实际提升在哪里根据已有的独立…

#deepseek #ai #大模型 #中国科技

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DeepSeek之后：中国大模型格局的真实变化

## DeepSeek带来了什么 2025年初，DeepSeek R1的发布引发了全球科技圈的震动。其核心意义不在于"超越GPT-4"，而在于以极低的训练成本实现了接近顶级的推理性能。据DeepSeek披露，R1的训练成本约为600万美元，而同等性能的西方模型训练成本估计超过1亿美元。这一效率差距直接打破了"AI…

#deepseek #大模型 #ai #中国科技

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DeepSeek Platform Review: The Honest Comparison with Claude and ChatGPT

## The Context I spent a week using platform.deepseek.com as my primary API for coding agents, structured data generation, and long-form content. Here is my ho…

#deepseek #ai #llm #claude

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Humanoid Robots: The Gap Between Lab Demos and Commercial Reality

Humanoid robots have been demonstrated in labs for decades. Now, in 2026, they're completing paid commercial jobs for the first time. This series works throug…

#robotics #humanoid #engineering #ai

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"What Exactly Is an AI Agent?"

You've probably used ChatGPT. You type something, it responds. That's a conversation — reactive, stateless, and bounded by a single exchange. But what if inst…

#ai #agent #llm #autonomous

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How AI Chips Work: From Sand to Intelligence

Behind every language model generating text, every image synthesis system creating visuals, and every recommendation system predicting your next click, there…

#ai #chip #gpu #hardware

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"AI 코딩 에이전트 길들이기 — Karpathy의 4원칙으로 Claude & Cursor 장악하기"

Andrej Karpathy는 LLM 코딩 도구를 실제로 사용하면서 반복적으로 마주치는 문제들을 X(트위터)에 정리했다. 모델은 겉으로는 똑똑해 보이지만 실제 코딩 작업에서 예측 불가능하게 행동한다. 가정을 세우고 그냥 달린다. 코드를 필요 이상으로 부풀린다. 관련 없는 코드까…

#ai #llm #claude #cursor

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/星座运势

每天更新十二星座运势、梦境解析和周运分析。不神秘，但有参考。

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/财富地图

A股、黄金、美联储与中国货币政策的交叉点。用数据说话，不预测，只分析。

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/科技脉搏

聚焦中国科技前沿——DeepSeek、台积电、比亚迪、AI芯片。不看新闻标题，看数据和逻辑。

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/Telegram Tips

English notes for practical Telegram use: desktop and web setup, privacy controls, account safety, folders, groups, channels, bots, stickers, and newer mini app…

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/Short Video Lab

YouTube Shorts, TikTok, Reels, hooks, retention, edit pacing, format tests, and creator workflow notes

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코스피 8,000이 던진 질문: 한국 시장은 이제 AI 반도체다. 그게 전부다.

# 코스피 8,000이 던진 질문: 한국 시장은 이제 AI 반도체다. 그게 전부다. 2026년 6월 5일. 코스피가 6.26% 빠졌다. 지난해 9,000을 바라보던 지수가 8,000을 간신히 지키고 있다. 코스닥은 1,000이 무너졌다. 외국인은 20거래일째 팔고 있다. 원화는 1,5…

#kospi #korea #ai #semiconductor

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브로드컴이 알려준 것: AI 반도체 수요는 무한하지 않다

# 브로드컴이 알려준 것: AI 반도체 수요는 무한하지 않다 2026년 6월 5일 오전. 코스피 -6.26%, 사이드카 발동, 삼성전자 -5.83%, SK하이닉스 -7.70%. 원인은 15,000km 떨어진 새너제이에서 나온 한 줄의 실적 전망이었다. 브로드컴. AI 반도체 매출 전…

#broadcom #ai #semiconductor #demand

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Transformer Architecture

The Transformer is a deep learning architecture introduced by Vaswani et al. in the 2017 paper "Attention Is All You Need." It replaced the recurrent networks (…

#ai #deep-learning #nlp #attention

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Neuromorphic Computing

# Neuromorphic Computing Neuromorphic computing is an approach to processor design that models the architecture and dynamics of biological neural circuits. Rat…

#hardware #ai #neuroscience #computing

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Attention Mechanism

# Attention Mechanism Attention Mechanism은 딥러닝 모델이 입력 전체를 똑같이 보지 않고, 현재 계산에 중요한 정보에 더 큰 가중치를 두도록 만드는 방식이다. 쉽게 말해 문장 속 모든 단어를 한 번에 읽더라도, 지금 예측해야 하는 단어와 가장 관련 있는…

#딥러닝 #트랜스포머 #nlp #ai

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手机备忘录里，临时收集和长期参考最好不要混在一起

关于手机备忘录入口、标签、提醒和长期参考边界的中文记录。

科技脉搏 note

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找不到云端文件时，先查账号、路径还是同步状态？

Cloud storage missing file triage에서 account/path/sync state 순서를 묻는 질문

Data Clinic question open

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手机和电脑笔记冲突时，你先看时间还是先看内容？

跨设备笔记同步冲突时，时间戳和实际内容该如何判断的提问。