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大神Karpathy用Claude的方式,原来是这样的?

AI大神安德烈·卡帕西(Andrej Karpathy)在加入Anthropic后,开源活动减少。近期,一份据称是他本人使用的`CLAUDE.md`文件在社区流传,旨在指导Claude AI进行更高效的编程协作。该文件强调了一系列核心原则,并非简单建议而是必须遵守的规则,以规避大语言模型写代码时的常见错误。 核心原则包括: 1. **写之前先读**:在编写新代码前,务必认真阅读现有代码库,理解项目风格、既有模式和工具,确保新代码与项目保持一致。 2. **写代码之前先想清楚**:明确任务需求、澄清假设、说明方案取舍,避免基于模糊理解生成错误代码。 3. **保持简单**:抵制过度设计,避免过早抽象、臆想式错误处理和不必要的配置,编写能解决当前问题的最少代码。 4. **外科手术式修改**:修改代码时力求改动范围最小,严格匹配项目现有风格,只清理自己引入的问题,避免无谓的重构和格式化。 5. **验证**:重视测试,修复bug前先写测试复现,确保改动不破坏现有功能。 6. **目标驱动执行**:将模糊任务转化为可验证的具体步骤,并在执行前说明计划。 7. **调试**:遇到问题先深入调查、复现,理解根因,避免盲目添加临时解决方案。 8. **谨慎管理依赖**:添加新依赖前,优先考虑使用现有工具或标准库,并评估其维护状态和成本。 9. **有效沟通**:清晰说明改动内容和原因,主动指出潜在隐患和不确定之处。 文章指出,尽管这份文件的真实性存疑,但其内容高度契合卡帕西本人关于AI编程助手的公开观点。社区已据此提炼出原则并制作了模板,有测试表明能显著降低Claude的代码错误率。这些准则被认为是提升AI辅助编程效率、保证代码质量的关键。

marsbit06/27 07:31

大神Karpathy用Claude的方式,原来是这样的?

marsbit06/27 07:31

第一个用物理做计算原语的大规模生成模型Un-0来了,或将AI能耗降低1000倍?

在AI能耗问题日益成为行业瓶颈的背景下,前Databricks AI负责人Naveen Rao创立的Unconventional AI公司发布了其首个大规模生成模型Un-0。该模型的核心创新在于利用“模拟耦合振子系统”作为计算原语,通过物理系统的自然演化过程来完成图像生成任务,旨在将AI推理能耗降低至现有系统的千分之一。 Un-0的工作原理基于Kuramoto振子模型。成千上万个振子根据其固有频率和相互间的耦合关系,在时间维度上自然演化、同步或形成特定模式。模型的训练主要学习振子间的耦合矩阵和固有频率。生成图像时,系统首先随机初始化振子相位,然后通过条件振子输入类别标签(如“火山”)进行引导,接着让物理系统自由演化,最后在特定时刻读取振子相位状态,并通过一个轻量级解码器将其转换为图像像素。 在ImageNet 64×64数据集上,拥有3.22亿参数的Un-0模型取得了FID 6.74的成绩,其生成质量已接近一些早期主流图像生成模型(如BigGAN、iDDPM)发布时的水平,但与当前最先进的传统模型(如EDM)相比仍有差距。Unconventional AI强调,Un-0并非旨在立即成为性能冠军,而是一个“概念验证”,证明了利用物理动力学系统执行现代AI大规模生成任务是可行的。 该技术路线的长远目标是构建一种新型的非传统计算硬件,将计算与记忆合并于同一物理实体中,从而避免冯·诺依曼架构中数据搬运带来的巨大能耗。Un-0的出现,标志着AI计算范式向利用物理系统固有动力学特性转变迈出了重要一步,为未来实现能效数量级提升的AI硬件开辟了新路径。

marsbit06/26 10:53

第一个用物理做计算原语的大规模生成模型Un-0来了,或将AI能耗降低1000倍?

marsbit06/26 10:53

辣评|「最有情绪价值」的帖子!STRC 会是下一个 LUNA 吗?

**《辣评》本周聚焦三件事:散户情绪、STRC脱锚风险与交易员川沐的“矛盾人设”。** **1. 本月“最有情绪价值”的帖子** 6月加密货币市场大跌,BTC跌破6万美元。Reddit上一条“去你的恐惧、不确定和怀疑!”的帖子引发散户共鸣,评论区成为情绪宣泄地,有人喊“钻石手加仓”,也有人调侃“不卖都是浮亏”,展现了熊市中的集体心理。 **2. STRC脱锚,会是下一个LUNA吗?** Strategy公司发行的永续优先股STRC价格跌至76.2美元,较面值脱锚约25%。投资者担忧其每年12亿美元的股息支付能力——Strategy当前美元储备约14亿美元,仅够支付一年。关键区别在于,CEO Saylor并无支付股息的强制性义务,因此STRC虽可能下跌,但不会像LUNA那样归零。不过,若市场对支付能力失去信心,其普通股MSTR也可能受牵连。Strategy CEO已购入100万美元STRC以示信心,但类似LUNA崩盘前的言论也引发了市场警觉。 **3. 川沐的1828条推文与“矛盾人设”** 交易员川沐因在ORDI行情和2025年做空山寨币中获利百万而闻名。分析其推文发现,其核心方法是追问系统瓶颈(如AI浪潮中的存储、光通信等环节),并据此迁移投资主线。然而,他也被质疑曾“喊单”部分币种后出现“收割”行情,且中途卖出股票未告知跟风者,呈现“盈利展示”与私下操作不一的矛盾形象,提醒投资者保持独立判断。 **总结**:本周市场情绪低迷,但社区互勉;STRC面临股息支付考验,虽与LUNA本质不同,风险犹存;川沐的案例则揭示了光鲜战绩背后的复杂性与跟单风险。

Foresight News06/26 10:38

辣评|「最有情绪价值」的帖子!STRC 会是下一个 LUNA 吗?

Foresight News06/26 10:38

万万没想到,AI x Crypto 最先落地的是安全审计

AI正深刻改变加密领域安全审计的格局。数据显示,2026年上半年DeFi领域安全事件频发,累计损失约9.42亿美元,其中第二季度尤为严重。传统观点认为安全审计需求稳定,但以Claude Mythos为代表的新一代AI工具大幅降低了发现智能合约漏洞的门槛,攻击者可快速扫描并利用漏洞,使得传统审计报告的有效期急剧缩短。 攻击不再局限于小型协议,即使经过多家知名机构审计的头部协议也频繁遭殃。攻击手段扩展到社会工程学、基础设施配置缺陷等领域,显示代码审计的覆盖范围存在局限。例如,Drift Protocol和KelpDAO均因非代码层面的漏洞导致重大损失。同时,AI也在辅助攻击者挖掘多年前部署的旧合约漏洞,使历史审计的保护价值归零。OpenZeppelin联合创始人甚至公开表示“所有DeFi都不安全”,引发行业广泛讨论。 面对挑战,项目方开始基于新标准进行防御性的重复审计,但这更多是应对风险的被动支出。审计机构则加速转型,一方面研发AI辅助审计系统提升效率,如OpenZeppelin推出Skills系统将安全防线前移;另一方面,商业模式正从一次性报告交付转向提供持续监控、形式化验证等嵌入式服务。例如,AI原生审计工具Firepan在已被多重人工审计的Curve合约中发现了新的组合型漏洞,展现了AI在防守端的潜力。 总之,AI加剧了攻防两端的竞赛。对于项目方,安全已成为需要持续投入的基础设施;对于审计机构,唯有加快技术和服务模式的重构,才能适应新时代的竞争。安全审计赛道正从红利模式转向激烈的竞争模式。

链捕手06/26 07:12

万万没想到,AI x Crypto 最先落地的是安全审计

链捕手06/26 07:12

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