卷不动了：互联网人摸鱼的正确姿势

最新推荐文章于 2025-08-27 11:04:36 发布
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#互联网 #程序员 #摸鱼

本文探讨了‘摸鱼’这一现象在UI设计、产品经理、程序员等职场角色中的表现，揭示了员工如何在高强度工作环境中寻求平衡，同时讨论了适度摸鱼与工作效率的关系。

摸鱼

是上班族的行为艺术

网络戏称

认真上班是劳动换取报酬

上班摸鱼才是从老板那赚钱

“996打工人”反内卷

人人加班我摸鱼

争做摸鱼第一名

1

UI设计师

 

2

产品经理

3

程序员

4

实习生

5

文案策划

6

运营师

7

你以为要下班了？

你以为上班时间结束了？

其实才刚刚开始

下班前5分钟开会

甲方临时加需求

恭喜你喜提加班

不让摸鱼是反人性的

过度摸鱼是耽误工作的

适度摸鱼

劳逸结合

有益身体健康哦~

一分钟上手AI神器——Kimi (附_ 官方提示词)
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51c大模型~合集87
whaosoft~aiotの开发板商城
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这就像是在 AI 的「大脑」中划分了专门的「思维区域」。本文给出了一个十分有趣的发现：强大的 Mamba 模型与通常被认为性能不佳的线性注意力有着内在的相似性：本文用统一的公式表述了 Mamba 中的核心模块状态空间模型（SSM）和线性注意力，揭示了二者之间的密切联系，并探究了是哪些特殊的属性和设计导致了 Mamba 的成功。AMOR 框架给出了一个优雅的答案：将复杂的 AI 推理过程拆解成可控的「专家模块」，通过有限状态机（FSM）编排它们的协作规则，就像精密的齿轮系统一样，每个部件都完美啮合。
51c大模型~合集174
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08-27 1397
在这一套训练范式下，GUI-Owl的框架适配能力显著提升，在没有特意训练过的Mobile-Agent-E和Agent-S2两个第三方框架下，GUI-Owl的效果都能优于Qwen2.5-VL和Seed1.5-VL这些通用模型，同时大幅领先UI-Tars这些GUI专用模型。除此之外，基于多模态大模型的GUI智能体框架凭借出色的表现广受关注，在足够细致的任务拆分下，具备强大推理能力的大模型能够充分发挥自己的优势，完成更真实的GUI任务。在行走任务中，一台可编程的跑步机作为辅助，确保学生始终在教师的臂展范围内。
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作为一名开发人员，阅读源码是非常好的学习方式，尤其Vue又是当下很受欢迎的前端框架，随着用的人越来越多，不断推动着源码地完善。在源码中有着各位大佬多年积淀下来的精华，而这些精华就非常值得我们学习。
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基于上述原因，特意对预训练模型中的经典模型代码进行详尽的介绍，具体来说是首先对整个代码框架进行高屋建瓴的解释，然后再逐个代码文件进行全局到局部的讲解，如果在讲解过程中遇到难点，通过举例+图示的方法来帮助理解，希望能够帮助初学者掌握学习经典模型的高效方法论。咱们首个讲解的代码是BERT，代码链接为https://github.com/google-research/bert，论文链接为https://arxiv.org/abs/1810.04805，希望大家能够先预习再学习，效果更佳。
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03-15 2349
由于训练数据集过大，在训练读取数据时，直接使用Dataset类可能会带来性能问题。Pytorch的Dataset类在初始化时会将整个数据集加载到内存中，如果数据集非常大，没法全部放在内存里，使用Dataset类会显著增加硬盘io次数，带来性能下降。对于近期兴起的多模态大模型的预训练和微调，常见情况是训练数据规模极大，通常可以达到1m-100m级别。此时，训练数据通常用一个上百万行的jsonl文件存储，每行对应一条json格式的训练数据，其中可能包括数据关联的其他图、音、视频数据的索引。
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