小黑兔2024

前幾天買了Kimi Cli的年費會員，測了下常用場景的體感如下:1️⃣ 幫我安裝軟體，在Mac安裝，網易雲音樂這種軟體，能夠完整的下載DMG到執行安裝。完成度: 🌟🌟🌟2️⃣ 幫我整理Gmail郵件，這個案例中，由於我的郵件太多30000多，Kimi經常需要我中間確認是否繼續整理，而我已經跟他說了可以繼續，不要找我確認，這個說明長周期任務由於Token消耗或者RL引導的問題，這種長周期的固定任務，表現得有一些差強人意。完成度: 🌟3️⃣ 幫我找適合的工作，我給了他一份自己的簡歷，讓Kimi幫我在全網找適合的工作，這個推薦的非常不錯，但缺點是沒有具體的崗位信息，最多只到公司，然後崗位方差較大，牛逼的有World Labs，差的也有不知名的東歐公司，這裡面可能Tool use的能力有限限制了模型能力，作為方向性指引非常好，但是作為真正有引導性的話還不行。完成度: 🌟🌟4️⃣ 幫我做旅行行程規劃，在目的不明確的任務場景裡，我讓他在未來5天幫我根據情況在英國看球，老家休息和日本旅遊中給出建議，這塊的體驗其實不太如豆包，給的建議泛泛，且沒有追問我的過程。相比Claude Code在這種多目標模糊優化任務定義的情況下會不斷的多次給出3個選項收斂目的，Kimi Cli這點可以加強一下。完成度: 🌟🌟整體來看，我認為Kimi Cli是一個能力很強的打工人，給了工作任勞任怨，但是在固

Kimi Cli 與 Qoder

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剛剛觀看了Why Not TV的@TairanHe99. 與OpenAI後訓練負責人Weng Jiayi的訪談。@Trinkle23897
以下是一些想法🧵
1️⃣ 影響
關於影響力與評估系統的討論讓我印象深刻。Weng的「影響」不僅僅是指指標——更是關於真心實意地幫助身邊的人。真正的影響力來自於創造正向的外部效應，同時成為更好的人。
2️⃣ 偉大誕生
ChatGPT的突破並非計劃之中。RL團隊(包括PPO的John Schulman與Meta的新任首席科學家Zhao Shengjia)並未對他們的12k用戶原型抱有太大期待。這展現了組織結構的重要性——沒有適當的工程支持，偉大的算法也會消亡。
3️⃣ 選擇塑造我們
Weng曾收到DeepSeek前身、NVIDIA和Google的邀請。他選擇了OpenAI的RL團隊。當時他只有24歲，無法預料這個決定會讓他參與AI的復興。時機+努力=機會。
4️⃣ 未來展望
反直覺的見解：工程師轉向研究比研究人員學習工程更容易。如果是真的，我們正進入工程師的時代。邁向AGI的道路需要Boris Cherny @bcherny (和Claude Code)以及Harrison Chase (Langchain)這樣的人才——每個人在自己的領域都能閃耀。

先建立信任。
再開始考慮營收。

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