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置顶【招聘技术负责人】
Tina姐姐的团队在招聘技术负责人。
这是一个AI行业少有的有审美与人文情怀的团队。
我们致力于创造活的数字生命及平行世界。
欢迎同样相信未来的人。
推荐或自荐请加Tina微信：419135672
职位：技术负责人（娱乐社交产品）
愿景描述
我们正在构建一个具备情感深度与进化能力的多模态平行世界及生命体。在我们的世界里，AI 不是冰冷的 API 调用，而是具有感知、记忆与性格的数字存在。作为技术负责人，你不仅是代码的谱写者，更是这个数字生命及平行世界“大脑”与“神经系统”的首席架构师。你将带领团队跨越算法与工程的鸿沟，定义下一代 AI 原生应用的交互范式。
你将负责什么（Strategic Responsibilities）
1. 核心架构与多模态引擎设计
端到端架构（End-to-End Architecture）： 负责从底层算力分配、多模态大模型微调（Fine-tuning）到前端交互的全链路架构设计。确保系统在高并发下具备毫秒级的感官响应。
自研 Agent 框架： 拒绝套壳，设计具备长期记忆（Long-term Memory）、自主决策与情感演化能力的 Agent 架构，解决复杂场景下的推理逻辑问题。
2. 算法选型与效果攻坚
模型选型与优化： 基于业务场景，深度参与模型架构选型（如 Transformer 变体、Diffusion 模型优化）。通过混合专家模型（MoE）或蒸馏技术，在手机端/边缘端实现高性能落地。
闭环评测体系： 定义“活人感”的技术指标。建立从用户行为反馈到模型自主学习的闭环（RLHF/DPO），持续迭代 AI 的情绪表现力。
3. 技术壁垒与预研
攻克“幻觉”与“延迟”： 解决实时音视频交互中的时延问题，攻克多模态对齐中的技术难点，将 arXiv 上的前沿 Paper 转化为公司核心的知识产权。
技术工程化： 负责技术团队的从 0 到 1 搭建，制定开发规范，在快速迭代的黑客文化与系统的鲁棒性之间取得完美平衡。
我们期待的你（Requirements）
硬核技术内核：
全栈开发专家： 精通 Python/Go/Rust 等至少两门后端语言，具备大规模分布式系统设计经验；同时对前端主流框架（React/Next.js）有深度认知，能指导高性能交互的实现。
算法深耕： 对主流 LLM、Stable Diffusion、Sora 类架构有底层理解。能手写 CUDA 核函数优化推理者优先，或在模型微调（PEFT）、向量数据库优化上有深厚造诣。
工程化大师： 熟悉 GPU 调度、算力成本优化。能够独立搭建高性能的多模态推理流水线（Pipeline），而不仅仅是调用 OpenAI API。
合伙人素质：
商业与产品的平衡感： 能够从技术视角预判产品天花板，在“暴力美学（堆算力）”与“优雅工程（优算法）”之间做出最优决策。
极致的 Problem-Solver： 面对无人区，具备在没有文档、没有前例的情况下，通过翻阅源码和数学原理解决问题的能力。
加分项（Unicorn DNA）
学术声望： 在 NeurIPS、ICLR、CVPR 等顶会发表过高质量论文，或有知名开源项目（Star 5k+）。
全栈作品： 曾独立开发并上线过完整的 AI 原生应用（从模型训练到 App Store 登榜）。
极客精神： 熟悉多模态模型生态，是图像生成，视频生成，音频生成以及Agent，skills的深度应用者。
跨界融合：拥有心理学、社会学或艺术创作背景，对"人类情感机制"有深刻的理性思考。
Tina姐姐的团队在招聘技术负责人。
这是一个AI行业少有的有审美与人文情怀的团队。
我们致力于创造活的数字生命及平行世界。
欢迎同样相信未来的人。
推荐或自荐请加Tina微信：419135672
职位：技术负责人（娱乐社交产品）
愿景描述
我们正在构建一个具备情感深度与进化能力的多模态平行世界及生命体。在我们的世界里，AI 不是冰冷的 API 调用，而是具有感知、记忆与性格的数字存在。作为技术负责人，你不仅是代码的谱写者，更是这个数字生命及平行世界“大脑”与“神经系统”的首席架构师。你将带领团队跨越算法与工程的鸿沟，定义下一代 AI 原生应用的交互范式。
你将负责什么（Strategic Responsibilities）
1. 核心架构与多模态引擎设计
端到端架构（End-to-End Architecture）： 负责从底层算力分配、多模态大模型微调（Fine-tuning）到前端交互的全链路架构设计。确保系统在高并发下具备毫秒级的感官响应。
自研 Agent 框架： 拒绝套壳，设计具备长期记忆（Long-term Memory）、自主决策与情感演化能力的 Agent 架构，解决复杂场景下的推理逻辑问题。
2. 算法选型与效果攻坚
模型选型与优化： 基于业务场景，深度参与模型架构选型（如 Transformer 变体、Diffusion 模型优化）。通过混合专家模型（MoE）或蒸馏技术，在手机端/边缘端实现高性能落地。
闭环评测体系： 定义“活人感”的技术指标。建立从用户行为反馈到模型自主学习的闭环（RLHF/DPO），持续迭代 AI 的情绪表现力。
3. 技术壁垒与预研
攻克“幻觉”与“延迟”： 解决实时音视频交互中的时延问题，攻克多模态对齐中的技术难点，将 arXiv 上的前沿 Paper 转化为公司核心的知识产权。
技术工程化： 负责技术团队的从 0 到 1 搭建，制定开发规范，在快速迭代的黑客文化与系统的鲁棒性之间取得完美平衡。
我们期待的你（Requirements）
硬核技术内核：
全栈开发专家： 精通 Python/Go/Rust 等至少两门后端语言，具备大规模分布式系统设计经验；同时对前端主流框架（React/Next.js）有深度认知，能指导高性能交互的实现。
算法深耕： 对主流 LLM、Stable Diffusion、Sora 类架构有底层理解。能手写 CUDA 核函数优化推理者优先，或在模型微调（PEFT）、向量数据库优化上有深厚造诣。
工程化大师： 熟悉 GPU 调度、算力成本优化。能够独立搭建高性能的多模态推理流水线（Pipeline），而不仅仅是调用 OpenAI API。
合伙人素质：
商业与产品的平衡感： 能够从技术视角预判产品天花板，在“暴力美学（堆算力）”与“优雅工程（优算法）”之间做出最优决策。
极致的 Problem-Solver： 面对无人区，具备在没有文档、没有前例的情况下，通过翻阅源码和数学原理解决问题的能力。
加分项（Unicorn DNA）
学术声望： 在 NeurIPS、ICLR、CVPR 等顶会发表过高质量论文，或有知名开源项目（Star 5k+）。
全栈作品： 曾独立开发并上线过完整的 AI 原生应用（从模型训练到 App Store 登榜）。
极客精神： 熟悉多模态模型生态，是图像生成，视频生成，音频生成以及Agent，skills的深度应用者。
跨界融合：拥有心理学、社会学或艺术创作背景，对"人类情感机制"有深刻的理性思考。
25 121
强大的人给出的爱是允许，
恐惧的人给出的爱是控制，
丰盛的人给出的爱是滋养，
匮乏的人给出的爱是期待，
外求的人给出的爱是教化，
内求的人给出的爱是感化，
自私的人给出的爱是筹码，
慈悲的人给出的爱是看见，
智慧得人给出的爱是启发，
无知的人给出的爱是打压，
真爱只有一种，就是无条件的爱，
无论你做什么或不做什么我都会无条件的爱你
恐惧的人给出的爱是控制，
丰盛的人给出的爱是滋养，
匮乏的人给出的爱是期待，
外求的人给出的爱是教化，
内求的人给出的爱是感化，
自私的人给出的爱是筹码，
慈悲的人给出的爱是看见，
智慧得人给出的爱是启发，
无知的人给出的爱是打压，
真爱只有一种，就是无条件的爱，
无论你做什么或不做什么我都会无条件的爱你
14 10
当所有人都在谈超级个体，我选择打造超级团体
平庸正以光速被自动化。
现在的互联网是一场通往底部的竞赛：
人人都在 Vibe coding。
人人都在做 AI 短剧。
人人都在当自媒体博主。
结果呢？
海量的、同质化的、缺乏灵魂的 App 和内容，像潮水一样淹没了社交媒体。
当“创造”变得毫无门槛，“创造物”也就失去了价值。
1. 超级个体的陷阱
目前大多数人吹捧的“超级个体”，本质上是孤岛。
他们沉迷于掌握各种 AI 工具，试图一个人活成一支军队。
但他们忽略了一个残酷的事实：
如果一个技能可以被快速教程化，它就能被快速整合进 AI。
那些教你如何成为超级个体的导师，大多在做两件事：
卖你过时的工具教程。
卖你昂贵的焦虑咨询。
他们在教你如何造轮子，而 AI 每天能造出一万个更好的轮子。
没有系统性的成事能力，被 AI 吞没只是时间问题。
2. 从“孤岛”转向“生态”
工具会饱和，但品味（Taste）和资源整合能力（Synthesis）永远不会。
超级个体的局限在于其“带宽”。
无论你多擅长调教 Agent，你依然受限于一个大脑的视角。
真正的超级团体，不是传统意义上的公司。
它是一个高杠杆的协作网络：
成员不再是“打工人”，而是垂直领域的专家。
他们在做那些“像玩儿一样毫不费力，但在别人眼里异常艰难”的事情。
他们不从 AI 的数据库里捞素材做优化，他们直接定义新的规则。
3. 别在沙漠里造小玩意儿
AI 时代最廉价的，就是“小玩意儿”。
你有多久没下载过一个 Vibe coding 出来的 App 了？
你有多久没看完过一段 AI 生成的空洞视频了？
人们的审美阈值已经被推到了外太空。
在这个节点，与其去比赛“造轮子”，不如去“整合资源”。
你要找的，是那些懂技术、更懂人性，且懂得如何让 AI 成为其能力延伸的奇才。
这种团体的价值，不在于其产出的“量”，而在于其决策的“质”。
4. 系统才是最终的护城河
个体是脆弱的。系统是稳固的。
AI 确实是潮水，它会淹没所有的低洼地带。
超级个体是在潮水中挣扎的游泳者。
而超级团体，是那艘在潮头上航行的母舰。
不要为了“一个人看起来很酷”而牺牲了“成就伟大事业”的机会。
在这个人人自封为王的时代，真正的领袖在建立联盟。
与其追求孤独的自由，不如追求系统的卓越。
【此处插入招聘信息，Tina姐姐团队正在寻找恐怖的“超级个体”，那些做事像玩儿一样的人。技术专家、海外运营、算法工程。联系方式参见置顶帖】
平庸正以光速被自动化。
现在的互联网是一场通往底部的竞赛：
人人都在 Vibe coding。
人人都在做 AI 短剧。
人人都在当自媒体博主。
结果呢？
海量的、同质化的、缺乏灵魂的 App 和内容，像潮水一样淹没了社交媒体。
当“创造”变得毫无门槛，“创造物”也就失去了价值。
1. 超级个体的陷阱
目前大多数人吹捧的“超级个体”，本质上是孤岛。
他们沉迷于掌握各种 AI 工具，试图一个人活成一支军队。
但他们忽略了一个残酷的事实：
如果一个技能可以被快速教程化，它就能被快速整合进 AI。
那些教你如何成为超级个体的导师，大多在做两件事：
卖你过时的工具教程。
卖你昂贵的焦虑咨询。
他们在教你如何造轮子，而 AI 每天能造出一万个更好的轮子。
没有系统性的成事能力，被 AI 吞没只是时间问题。
2. 从“孤岛”转向“生态”
工具会饱和，但品味（Taste）和资源整合能力（Synthesis）永远不会。
超级个体的局限在于其“带宽”。
无论你多擅长调教 Agent，你依然受限于一个大脑的视角。
真正的超级团体，不是传统意义上的公司。
它是一个高杠杆的协作网络：
成员不再是“打工人”，而是垂直领域的专家。
他们在做那些“像玩儿一样毫不费力，但在别人眼里异常艰难”的事情。
他们不从 AI 的数据库里捞素材做优化，他们直接定义新的规则。
3. 别在沙漠里造小玩意儿
AI 时代最廉价的，就是“小玩意儿”。
你有多久没下载过一个 Vibe coding 出来的 App 了？
你有多久没看完过一段 AI 生成的空洞视频了？
人们的审美阈值已经被推到了外太空。
在这个节点，与其去比赛“造轮子”，不如去“整合资源”。
你要找的，是那些懂技术、更懂人性，且懂得如何让 AI 成为其能力延伸的奇才。
这种团体的价值，不在于其产出的“量”，而在于其决策的“质”。
4. 系统才是最终的护城河
个体是脆弱的。系统是稳固的。
AI 确实是潮水，它会淹没所有的低洼地带。
超级个体是在潮水中挣扎的游泳者。
而超级团体，是那艘在潮头上航行的母舰。
不要为了“一个人看起来很酷”而牺牲了“成就伟大事业”的机会。
在这个人人自封为王的时代，真正的领袖在建立联盟。
与其追求孤独的自由，不如追求系统的卓越。
【此处插入招聘信息，Tina姐姐团队正在寻找恐怖的“超级个体”，那些做事像玩儿一样的人。技术专家、海外运营、算法工程。联系方式参见置顶帖】
28 10
这两天vibe coding了一个哈利波特魔法世界，把角色agent扔进世界里，他们就会活过来，自主行动，去不同地方。可以看到每个角色的性格，社会关系，跟他们群聊，甚至能了解他们的内心想法。有劳斯愿意跟我一起捏么哈哈～
31 12
【收藏级】Y Combinator 官方出品：Vibe Coding（氛围编程）实操指南 🚀
最近 YC 整理了一份关于“Vibe Coding”的高质量指南。如果你也在用 Cursor、Windsurf 或 Claude 开发产品，这套工作流能帮你少走 80% 的弯路。
核心逻辑不再是“写代码”，而是“管理 AI 的熵值”。
原文来自 X：@ Charly Wargnier，整理翻译如下：
1️⃣ 规划：别直接开写，先写文档
建立 Markdown 计划： 先让 AI 写一份详细的实现计划。
精简与修剪： 删掉不必要的逻辑，太复杂的 feature 直接标记为“Won't do”。
小步快跑： 严格按章节推进，别指望一次性生成整个系统。
进度追踪： 实现一个功能，就让 AI 在文档里打个勾，并立刻进行 Git Commit。
2️⃣ 版本控制：Git 是你的救命稻草
Git 洁癖： 别依赖 AI 工具自带的 Revert，每开发一个新功能，必须从一个干净的 Git 分支开始。
及时止损： 如果 AI 开始胡言乱语（Vision quest），直接 git reset --hard HEAD。
拒绝错误堆叠： 修复失败了就重置，别在烂代码上继续打补丁。
3️⃣ 测试与 Bug 修复：跳出单元测试陷阱
重视高层级测试： 优先做端到端（E2E）集成测试，模拟用户真实点击，这比单元测试更有效。
预防回归： LLM 经常在修 A 的时候把 B 改坏了，通过自动化测试来守门。
换模组思路： 如果一个模型卡住了，换个模型（比如从 Claude 换到 GPT-4）试试，往往有奇效。
4️⃣ AI 工具优化技巧
建立指令文件： 善用 .cursorrules 或 claude.md，把你的项目规范写死在里面。
本地化文档： 把 API 文档下载到项目文件夹，AI 读取本地文件比联网搜索更准。
双持策略： 有的大佬同时开着 Cursor（前端强）和 Windsurf（思考深）一起跑。
5️⃣ 技术栈选择：老牌框架更香
Ruby on Rails 赛高： 拥有 20 年沉淀的框架对 AI 最友好，因为训练数据管够。
避开巨型文件： 拆分成小模块，AI 脑容量有限，文件越小它越清醒。
💡 感悟： Vibe Coding 并不意味着“瞎写”，它实际上对开发者的架构拆解能力和版本管理习惯提出了更高要求。AI 负责出分力，你负责出脑子。
原文参见附图
#Cursor #VibeCoding #AI编程 #独立开发 #YC
最近 YC 整理了一份关于“Vibe Coding”的高质量指南。如果你也在用 Cursor、Windsurf 或 Claude 开发产品，这套工作流能帮你少走 80% 的弯路。
核心逻辑不再是“写代码”，而是“管理 AI 的熵值”。
原文来自 X：@ Charly Wargnier，整理翻译如下：
1️⃣ 规划：别直接开写，先写文档
建立 Markdown 计划： 先让 AI 写一份详细的实现计划。
精简与修剪： 删掉不必要的逻辑，太复杂的 feature 直接标记为“Won't do”。
小步快跑： 严格按章节推进，别指望一次性生成整个系统。
进度追踪： 实现一个功能，就让 AI 在文档里打个勾，并立刻进行 Git Commit。
2️⃣ 版本控制：Git 是你的救命稻草
Git 洁癖： 别依赖 AI 工具自带的 Revert，每开发一个新功能，必须从一个干净的 Git 分支开始。
及时止损： 如果 AI 开始胡言乱语（Vision quest），直接 git reset --hard HEAD。
拒绝错误堆叠： 修复失败了就重置，别在烂代码上继续打补丁。
3️⃣ 测试与 Bug 修复：跳出单元测试陷阱
重视高层级测试： 优先做端到端（E2E）集成测试，模拟用户真实点击，这比单元测试更有效。
预防回归： LLM 经常在修 A 的时候把 B 改坏了，通过自动化测试来守门。
换模组思路： 如果一个模型卡住了，换个模型（比如从 Claude 换到 GPT-4）试试，往往有奇效。
4️⃣ AI 工具优化技巧
建立指令文件： 善用 .cursorrules 或 claude.md，把你的项目规范写死在里面。
本地化文档： 把 API 文档下载到项目文件夹，AI 读取本地文件比联网搜索更准。
双持策略： 有的大佬同时开着 Cursor（前端强）和 Windsurf（思考深）一起跑。
5️⃣ 技术栈选择：老牌框架更香
Ruby on Rails 赛高： 拥有 20 年沉淀的框架对 AI 最友好，因为训练数据管够。
避开巨型文件： 拆分成小模块，AI 脑容量有限，文件越小它越清醒。
💡 感悟： Vibe Coding 并不意味着“瞎写”，它实际上对开发者的架构拆解能力和版本管理习惯提出了更高要求。AI 负责出分力，你负责出脑子。
原文参见附图
#Cursor #VibeCoding #AI编程 #独立开发 #YC
73 662
幸运是一种可以习得的算法：从“太阳绕着地球转”说起 ☀️
随着最近团队动向最终敲定，一切无损地超预期实现，这种丝滑感甚至让我有种“太阳绕着地球转”的错觉。
长期作为“幸运体质”，我尝试用科学逻辑拆解了一下：幸运，究竟是随机波动，还是某种可以习得的底层算法？
我给幸运下的科学定义：【目标在小概率区间，按意愿达成且无任何代价】。
科学复刻这种幸运，需要配置好三个核心参数：
1. 脑科学：RAS（网状激活系统）的信号增益 🧠
【目标制定要“全然真实地做自己”】
这在脑科学中对应的是极高效率的信号过滤。
原理： 大脑的 RAS 系统负责在每秒数百万比特的信息流中，筛选出“与你有关”的部分。
逻辑： 当你为了讨好外界而制定目标，RAS 会处于“噪音模式”。而当你忠于感受（Authenticity），大脑会进入“高增益模式”，过滤掉社交杂音。旁人看不见的微小信号，在你眼中会像霓虹灯一样亮起。真实，是最高级的信息杠杆。
2. 概率论：增大“幸运表面积” (Luck Surface Area) 📈
【“不做过多操作”，本质上是博弈论里的高杠杆决策。】
Naval Ravikant 曾精辟地拆解过运气的四个层次：
盲目运气（纯随机）
勤奋运气（不断碰撞出的机会）
认知运气（因专业敏锐度发现机会）
个性运气（因你独特的性格和标签，让运气主动找你）
逻辑： 幸运体质的最高境界是第四层。当你通过“做自己”建立起清晰的个人坐标，你就在概率层面上建立了一个吸引力场。与其盲目操作增加系统熵值，不如通过保持独特性，让小概率事件在你的局部坐标系里发生折叠。
3. 心理学：放松态下的“视野开放性” 🧘♀️
【“以感受为核心，目标高于计划”，来自理查德·怀斯曼著名的《幸运要素》研究】
研究发现： 不幸的人常处于焦虑导致的“隧道视野” (Tunnel Vision)中；而幸运儿心态更松弛，能察觉到视野边缘的意外惊喜。
逻辑： 越是不强求、不讨好，越能保持对环境的开放性。目标高于既定计划，本质上是给幸运留下了一个降落的跑道。
🌟 结语
Peter Thiel 在《从 0 到 1》里极力反感“运气说”，认为那是不愿思考者的借口。
但我认为，当你能科学地管理自己的注意力（RAS）、独特性（Naval Luck）和开放性（Openness）时，运气就不再是随机的彩票，而是一场精心设计的共振。
当世界开始绕着你转，不是因为你运气好，而是你终于把自己调到了正确的频率。
#幸运体质
#底层逻辑
#认知升级
随着最近团队动向最终敲定，一切无损地超预期实现，这种丝滑感甚至让我有种“太阳绕着地球转”的错觉。
长期作为“幸运体质”，我尝试用科学逻辑拆解了一下：幸运，究竟是随机波动，还是某种可以习得的底层算法？
我给幸运下的科学定义：【目标在小概率区间，按意愿达成且无任何代价】。
科学复刻这种幸运，需要配置好三个核心参数：
1. 脑科学：RAS（网状激活系统）的信号增益 🧠
【目标制定要“全然真实地做自己”】
这在脑科学中对应的是极高效率的信号过滤。
原理： 大脑的 RAS 系统负责在每秒数百万比特的信息流中，筛选出“与你有关”的部分。
逻辑： 当你为了讨好外界而制定目标，RAS 会处于“噪音模式”。而当你忠于感受（Authenticity），大脑会进入“高增益模式”，过滤掉社交杂音。旁人看不见的微小信号，在你眼中会像霓虹灯一样亮起。真实，是最高级的信息杠杆。
2. 概率论：增大“幸运表面积” (Luck Surface Area) 📈
【“不做过多操作”，本质上是博弈论里的高杠杆决策。】
Naval Ravikant 曾精辟地拆解过运气的四个层次：
盲目运气（纯随机）
勤奋运气（不断碰撞出的机会）
认知运气（因专业敏锐度发现机会）
个性运气（因你独特的性格和标签，让运气主动找你）
逻辑： 幸运体质的最高境界是第四层。当你通过“做自己”建立起清晰的个人坐标，你就在概率层面上建立了一个吸引力场。与其盲目操作增加系统熵值，不如通过保持独特性，让小概率事件在你的局部坐标系里发生折叠。
3. 心理学：放松态下的“视野开放性” 🧘♀️
【“以感受为核心，目标高于计划”，来自理查德·怀斯曼著名的《幸运要素》研究】
研究发现： 不幸的人常处于焦虑导致的“隧道视野” (Tunnel Vision)中；而幸运儿心态更松弛，能察觉到视野边缘的意外惊喜。
逻辑： 越是不强求、不讨好，越能保持对环境的开放性。目标高于既定计划，本质上是给幸运留下了一个降落的跑道。
🌟 结语
Peter Thiel 在《从 0 到 1》里极力反感“运气说”，认为那是不愿思考者的借口。
但我认为，当你能科学地管理自己的注意力（RAS）、独特性（Naval Luck）和开放性（Openness）时，运气就不再是随机的彩票，而是一场精心设计的共振。
当世界开始绕着你转，不是因为你运气好，而是你终于把自己调到了正确的频率。
#幸运体质
#底层逻辑
#认知升级
15 00
参加北京的清华企业家年会，五分钟就走了。本来想认识一些学长学姐，推推产品。一上来，发现有的老登一张嘴依然瞧不起女生，瞧不起美院，说美院并入清华以后怎么怎么的。说美院的女生怎么能去AI公司做高管。我说如果技术不结合产业就只是实验室作品。我说AI时代最重要的是品味。自证无益。
清华的老登比普通老登更登。
清华的老登比普通老登更登。
134 3114