补一下， 别忘记做 Apple watch 应用， 有时候自言自语记录几十秒的灵感和想法，抬起手腕用 watch 就行。 一天下来，最后到 iphone 上看所有累计记录的内容，已经梳理为笔记，并入了知识库， 可以基于 RAG 自问自答

语音识别转文字能做到 sota 水平么？ 开源 whisper 这种方案不咋地，用手机输入法的语音，也突破不了手机 memo ；
用户琐碎语音转成的文字碎片，根据长期记忆生成的用户画像，使用很好的提示词工程和高质量的大模型，能组织成真正理解我本人思维方式构的结构化笔记么？

google 很鸡贼，A2A 说和 MCP 不竞争，卖 anthropic 和一堆已成气候的开源开发者的好， 给了 自己的 ADK 例子，给了 CrewAI ，Langgraph ，Langindex 甚至微软 semantickernel 的例子， 就是不是给最主要竞争者 OPENAI 的 Agent SDK 的例子。

@lonely701 #4： 灰色服务，帮小学生搞科学上网， 楼主真这么做，估计要吃牢饭的。

好奇，这里面学少儿编程的孩子，将来有多少可以去参加信奥竞赛的？转化率有多少？ 1% 有么？

@tozp phi4-mini 这个审核太过分了, 让它模拟川普口吻写一个发言稿, 立刻拒绝了, 特么美国粉红模型啊

阿里现在对标 GPT 4O/DEEPSEEK V3/CLAUDE 3.5 的是 Qwen Max 2.5 ；略差的是开源的 Qwen 72B;
对标 Reasoning 模型，如 O1, DEEPSEEK R1, KIMI K1 的是 Qwen QWQ ， 但是感觉有点拉跨。
Qwen Plus 大概和开源 Qwen 32B 差不多，可以看作一个微调加强版的 32B ；
Qwen Turbo 介于 Qwen 14B ~ 7B 之间， 反正只能做做简单总结。
Qwen 系列主要现在重点在 Qwen VL 模型， 包括 2.5-VL 和 QvQ 等上面。

@mengdu #3 ，cursor 如果是扶着尿尿了， 那 blot.new 这种能力再加强进化个 1~2 年， 到时候直接说个意图，帮你一句不改做出全栈整个系统， 岂不是被人跪着吸出来的感觉了？

拿特定硬件架构的知识和案例， 做 RAG 场景或者微调特定模型就行了；
这个属于 AI 工程解决的手段，并不是说通用基线大模型或者 AI 不支持，就没用了。毕竟预训练通用大模型并不一定拿得到你这个工作领域的私域知识。但是真要做，也不是不行， 看成本了。

不如每隔 2 米安装一个低成本的紧急报警按钮（基于物联网任何协议连接服务器），
点击后监视室通知保安/老师前往查看；
配合每 10 米的摄像头，即便乱按也会抓到。

@estk 为啥这个和 gpt4o 让我用 excel IRR 函数算出来的不一样？ 第一次 gpt4o 瞎几把计算（公式对的），后面经过提示， 让我自己用 excel 函数算。但是和 numpy 的这个解出来值不同。

这段代码主要包含了一个加密和解密的逻辑。以下是对这段代码的解释：

函数 a0d(a, b):

接收两个参数 a 和 b 。
调用 a0c() 函数，获取一个编码数组 c 。
定义了一个新的 a0d 函数，用于解密输入的字符串。
加密解密逻辑:

内部定义了一个 g 函数，用于将 Base64 编码字符串转换为普通字符串。
a0d 函数使用 g 函数来解密输入的字符串 d 。
a0d['BVvEXo'] 被定义为 g 函数。
a0d['cUxTYb'] 被设置为 true ，表示已经初始化。
缓存机制:

函数内部使用一个对象 a 来缓存解密后的字符串。
如果 a[i] 存在，则直接返回缓存的值，否则调用 g 函数进行解密并缓存结果。
闭包和原型链:

定义了一个构造函数 k ，其中包含了一些属性和方法，用来生成一个状态机。
k 的原型链上添加了多个方法：eNmZjb 、LNRNXn 、FFrdHp ，这些方法用于状态管理和随机数生成。
执行逻辑:

通过一个立即执行函数 (function(a, b){ ... })(a0c, 0x86a57) 来初始化一些全局变量和执行加密解密逻辑。
代码中还有许多涉及到全局对象 global 、模块加载和初始化的逻辑。
函数 a0c:

定义了一个数组 aE ，包含了一系列编码后的字符串。
返回这个数组，用于后续的解密操作。

总结起来，这段代码主要用于对字符串进行加密和解密操作，并且包含了一些缓存机制和状态管理逻辑。由于代码中使用了大量的混淆技术，使得代码阅读和理解变得困难。

@xu455255849 为啥 MAC 寿命会少 10 年， 最多 SSD 的 TBW 寿命用掉 5% 。