如果是 app 跨小程序，我的策略是原生 app+原生小程序。
原因很简单：app 和小程序的鉴权、信息获取、消息通知、硬件能力等逻辑完全不对等。

能跨端的也就业务呈现这块。业务呈现在目前这个 AI Coding 的环境下成本又非常低。
再结合跨端技术的稳定性不掌握在自己手里等问题。

里外里算下来，双原生也不比跨端复杂多少。

4 days ago

Replied to a topic by BingoW › OpenAI › 请教一个多 AI 协同和资源利用的问题

首先，你得说你试图用协同来解决什么问题，以及你现有的工具有什么缺陷。

比如，什么叫“让每个 AI 都是物尽其用”？这种问题完全没法量化，别人怎么具体的回答你。

5 days ago

Replied to a topic by YanSeven › 程序员 › 外部大脑越来越强，原生大脑逐渐成为瓶颈

因为在 AI 时代，人的位置“提级”了。原本的一线开发，现在其实承担的是开发组长甚至是 team leader 的位置。
原本的开发组长，面对的代码量和需要的业务判断力，基本上是过去架构师，乃至 CTO 级别的强度。

相当于整体软件工程的流水线被强行压缩了 1~2 级，但其实整个软件工程的总工作量是几乎没变的。
因为代码落地其实只占软件工程的极小一部分比重。

7 days ago

Replied to a topic by tf2 › 程序员 › 难绷，公司内网也要做防爬虫和 WAF 了

“一旦有个高危接口 /delete 之类的，被 AI 猜出来了岂不是？？”

贵司暴露一个高危 API ，不做任何鉴权保护，这和 AI 有啥关系……

8 days ago

Replied to a topic by wcwcxiaobin › OpenAI › 感觉 AI 推理目前瓶颈还是比较明显

LLM 的表现有很大程度上不光是模型本身，还有运行环境，kv cache 优化等很多层级的问题。
随便折腾一次自部署就能了解个大概了。

9 days ago

Replied to a topic by shendaowu › 程序员 › 哪些因素会导致人低估大语言模型？

@zhongzhaoguo 这本来就是个伪命题。目前 Agent 的“能力”根本就不能定量分析。而且 Agent 能做的其实就是“上下文加工”，不太能理解"局限在 LLM"的本质逻辑是什么。

9 days ago

Replied to a topic by shendaowu › 程序员 › 哪些因素会导致人低估大语言模型？

@cde979 你这个例子就很典型的指出了 LLM 的问题。
1 、他把“不到中位数”，等价于“无知”。
2 、他主观臆断一个人的动机，“是一种典型的“我懂你们都不懂”的认知优越感”。

充分说明，在上下文不充沛（你最起码得用 Agent 让 GPT 爬一下我所有发言），语义理解不清晰（明显他的上下文没有楼主的内容）的前提下，会做出非常离谱的错误判断。

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