幾次我都有一些路線圖上的項目，我心想「好吧，我想我會推遲這個，最終需要雇一些人來完成，因為這會花很長時間」，然後意識到，不，我現在可能幾天就能完成。

gpt-5-high在codex中，就像我一樣，真的。

在我看來，這裡主要的問題是機器學習從業者並不理解我們對神經網絡的運作並不完全了解。一個對植物生物學毫無概念的農民，雖然成功地種植了作物，但會相信自己理解植物。從某種意義上說，他們確實理解，但實際上並不完全。

本地模型的一個非常好的用例是，訓練一個在強化學習（RL）方面表現出色的模型，專注於一件事：找出解決特定任務所需的適當上下文（文件、片段）。（大量的本地輸入/輸出、並行讀取文件等。）然後使用遠程模型進行規劃和編碼。

我做了很多奇怪的事情來啟動虛擬現實項目，但逐戶演示絕對是最荒謬的。

有人需要向我解釋一下，為什麼埃隆突然相信Ani的成癮會實際提高出生率。 這裡的想法是她會開始和你談論生孩子的事情嗎？我不太明白。

在我讓GPT-5努力解決一些相對簡單的坐標系統數學時，感覺特別不同。

我幾乎沒有花費任何腦力在這個上（也許只花了一個小時的注意力），但它有 ARKit 跟蹤、BLE 配對和姿勢流傳輸。我已經可以在另一個設備的 VR 中看到控制器了。它有點延遲（這是預期的），方向也不對（也是預期的），但真是太棒了！

一個小時後，它已經啟動並運行了基於ARKit的追蹤。我甚至不知道Swift。老實說，這部分可能會讓我花整個早上，甚至整整一天，進行大量的複製粘貼，才有希望能工作。

我最後一次嘗試自籌資金的創業失敗了，因為我做了一個我喜歡的產品，但似乎沒有其他人喜歡。