在这个信息洪流时代，大家都有什么方法做减法，让自己聚焦于某一特定领域而不过分发散？

比如定期取关一些公众号/大V等。

Before → After😂单纯的Reacher

侠探杰克S04E02

关于新一代 Roadster 的一些信息：

1. 为推进器提供动力的高压气罐，目前加注一次可供推进器运行五秒钟的气体需要两到六个小时，不过特斯拉希望将这一时间缩短至约半小时。
2. 无前备箱。
3. 无前档雨刷。
4. 充电口位于主动式后尾翼后方，尾翼展开后便会露出接口。
5. 目前特斯拉充电最快的车型，10 分钟 15%->85%。
6. 座椅不可前后移动，仅可调整靠背角度。
7. 全部为后驱。
8. 800-100v。
9. 4个版本：standard、performance、thrust 和 rocket。

恐惧来自未知，这句话同样适用于强依赖ai 写代码的人

水一篇，再不写 2026 年的数据就太难看了

llm 在进行 inference 时，分两个阶段，一个是 prefill，一个是 decode。前者就是要先把 prompt 全部计算一下生成 kv cache，后者就是基于这个 cache 一个字一个字的吐。prefill 的耗时一般用 TTFT（Time To First Token）衡量，decode 使用 ITL（Inter-Token Latency），一般来说 TTFT 要明显大于 ITL，而且前者更消耗 cpu。

刚才突然想起一句话来描述这个事情：“万事开头难”。太精准了😂

第一台车，才 3 个月零 10 天，遭遇第一次事故

iOS 27 这个控制面板里的计时器动画和交互，真不错

提车 3 个月，9300 公里，充电总花费约 1100，1500 度电

阅读illicit distillation 部分，你可能会有新的认知。