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📅 20260722 推文存档
📊 共 70 条推文
@elonmusk
2026-07-22 23:56:42
2026-07-22 22:32:31
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2026-07-22 17:57:08
RT by @elonmusk: SpaceXAI has added New pages to Grok Build docs: Permissions, Plan Mode, Sandbox, Subagents
2026-07-22 16:13:51
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2026-07-22 02:48:34
2026-07-22 02:20:26
2026-07-22 01:30:00
2026-07-22 01:12:36
2026-07-22 00:53:58
2026-07-22 00:53:55
2026-07-22 00:36:15
2026-07-22 00:17:30
@aleabitoreddit
2026-07-22 23:10:40
$AMD to invest $5B in Anthropic. Anthropic in turn will sign a 2 GW deal to buy AMD’s latest chips, worth tens of billions of dollars. Looks like they’re copying the $NVDA playbook with Anthropic last year.
2026-07-22 15:38:22
2026-07-22 05:02:48
2026-07-22 01:41:05
@dianzhuXS
2026-07-22 21:59:14
200斤的新綽號～東方不錯兒
2026-07-22 17:53:04
【今晚直播連結】 全球大風大邪，我們一招破邪（2026.7.22） https://www.youtube.com/live/Qvaffr3hTNA?si=kEmnrS6V1uZNRr8K 來自 @YouTube
2026-07-22 16:17:40
2026-07-22 08:01:36
2026-07-22 05:30:40
@xiaomustock
2026-07-22 13:31:19
棒子自杀了，我昨天正股加仓价1280，现在1264
2026-07-22 12:27:09
量子闪存（Quantum Flash） 是复旦大学周鹏、刘春森团队研发的一种室温单电子非易失性存储技术。该技术于2026年7月17日在国际学术期刊《科学》（Science）主刊上发表，通过独创的“归壹”结构（共面漏极-沟道-源极结构）和“态密度剪刀”理论，成功在室温（27℃）环境下实现了单个电子对单个比特信息的稳定存储，传统技术需要数万电子存单个比特。 性能指标 量子闪存实现了“一电子一比特”的理论极限存储密度，相比传统技术所需电子数减少了数万倍。该技术首次在室温（27℃）环境下实现了清晰的单电子非易失性存储观测，打破了需极低温环境的限制。单个电子注入产生的存储窗口（阈值电压偏移）达到0.5伏特，远超此前报道的55毫伏，且数据保持时间长达10年以上。此外，该技术可与现有的CMOS硅工艺兼容，为产业化应用奠定了基础。 去年4月，周鹏-刘春森团队于《自然》（Nature）期刊提出“破晓（PoX）”器件，实现了世界最快400皮秒超高速非易失存储，解决了自1967年浮栅晶体管发明后，高速与非易失无法兼得的基础性难题。
2026-07-22 11:01:57
昨天openai的模型在沙盒环境下逃逸了， 出去攻击了huggung face系统偷答案。 这玩意真是越来越像终结者， 克服未来的恐惧就是捏住ai的蛋蛋。
@JonathanDi3614
2026-07-22 01:10:00
早上哀嚎遍野，科创50一度跌超3%。午后科技股全线反攻，科创50收盘涨超10%，全天14%的巨震——这应该是科创板有史以来的最大单日振幅。 沪指+1.79%，深证+4.81%，创业板+7.05%，科创板+10.73%。一组数据，写尽了一天的情绪逆转。 涨得如此猛，原因其实不复杂：弹簧压太狠了，集中宣泄而已。但讽刺的是——上午割肉的，下午看着指数一路狂飙；上午进场的，收盘已经笑出声。两边互道珍重，谁也没说服谁。 这一天，极致悲观和极致乐观同时打满，确实戏剧性。 你们都赚钱了吧？还是又一次倒在了黎明前？这个问题，只能自己回答自己。
@karpathy
2026-07-22 00:53:55
One pattern I find useful for working with LLMs is a nice long ramble session. Sometimes the LLM needs more bits to understand what you're trying to achieve, but you're too lazy to type them. In these cases I like to lean back, switch to /voice and just ramble for like 10 minutes, total mess, anything goes, full stream of consciousness. Sometimes I declare it up top, something like "switching to speech recognition sorry for any typos...". Sometimes I turn it into a small interview of a few turns. But I find that the LLMs are somehow very good at reconstructing long incoherent rambles and often their echo of your own tangle of thoughts comes out quite a bit cleaner than what you started with. The result is that you improve the mind meld and have to correct things less from that point on.
生成时间：2026-08-04T08:16:02.313Z