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现在对于首次购房者来说，在美国置业的时机并不理想。我们将探讨一些主要驱动因素及其各自的预测，以构建一个模型，利用 sightspinner 来衡量房价的走向。

消息： > 扩展：Fable 5 已包含在您的每周使用额度中 > 在 7 月 12 日之前，您最多可以使用每周使用额度的 50% 来使用 Fable 5。如果达到额度上限，您可以使用使用额度积分继续使用 Fable 5。Fable 5 的使用消耗速度比 Opus 4.8 快。运行 `/model` 并选择 Fable 来使用它。了解更多 (https://support.claude.com/en/articles/15424964-claude-fable-5-promotional-access)<p>似乎已从 claude-code 中消失。其他人有注意到吗？

不可避免地，在开始一个新网页项目时，我总是想挑选最完美的字体。这只是一个浏览器，随机展示谷歌字体，并允许我标记喜欢的字体。 我几年前就构建了它，最近才用AI对其进行了小幅的改版。

首先，让我介绍一下我自己。我 16 岁，是一名疯狂的科学家。12 岁开始接触编程和人工智能，那时 ChatGPT 还没出现。2022 年，在人们还不了解什么是人工智能时，我就已经构建了 AI 语音助手。12 岁时，我每天工作 10 小时，匿名地进行开发。 我有一项能力：让我构建任何东西——无论是否可能——我都会想办法实现。人工智能、数学、科学，什么都行。这就是我的全部。 15 岁时，我开始销售 AI 自动化和语音代理。我主动联系、发送邮件，连续四个月每天工作数小时。但一次销售都没有成功。没关系——销售不是我的强项。 然后我尝试构建真实的产品——我克隆了一个 OpenClaw，使其能在低端笔记本上运行，还构建了 AI 研究人员。我不是销售人员。我是那种，如果你说“从零开始构建 Claude，包括模型训练”——我就会设法完成。但如果说“构建一些很酷的东西”——我就会不知所措。 尽管如此，我还是尝试了创业的道路。以下是我发现的情况： 1) 投资人和风险投资公司：与他们听起来完全相反。他们声称要发掘人才并承担风险。但他们不这样做。A16Z 的录取率只有 1-1.5%。他们投资的对象是前谷歌员工、前 DeepMind 的首席技术官、已经创办过价值百万美元公司的创始人。那 14 岁时不知道你想要什么的孩子呢？那个在 OpenClaw 和 Claude Code 出现之前就构建 AI 代理的 25 岁年轻人呢？你们只是不乐意投资有才华的无名小卒。风险投资公司为了追求“安全”而失去了他们本来的意义。 2) 创始人工作室：一万名才华横溢的人申请。也许有 1000 人真正优秀。100 人被选中。剩下的 9900 人证明了他们有能力以任何方式构建任何东西——但你们想要的是在谷歌工作十年、拥有机器学习学位、银行里有数百万存款的人。你们宁愿要那些有头衔的蠢货，也不要那些有能力的人。 3) 公开构建——彻底死亡：在所有尝试的人中，10% 成功，而这其中 9% 是那些毫无真才实学的 AI 垃圾 YouTuber。Reddit、X、GitHub——只有那些已经拥有影响力的巨头才能被看到。一个今天开始的开发者只能获得 0-1 个观众和零个 fork。社区已经消失了。 4) 工作：小型 AI 初创公司需要多年的经验。中型公司对初级职位要求拥有十个学位。大型 AI 公司要求五年经验加机器学习学位。而要获得这些经验，你需要去小型公司——而它们也要求经验。 这个循环没有入口点。 奖学金项目说“欢迎新人，不限年龄”，然后在细则里写着：“机器学习学位、Rust/Python、18 岁以上。”他们的思维还停留在 2015 年，而他们的工具却来自 2035 年。 你知道为什么 90% 的 AI 初创公司会失败吗？它们在销售 AI，而不是使用它。在招聘应用型 AI 工程师时，它们仍然想要手动编码的程序员——而 Anthropic 花费了数十亿美元来构建在编码基准测试中名列前茅的模型。甚至那些模型公司的所有者也仍然持有 2005 年的心态：看重学位和手动编码。 如何真正招聘人才：发起一项不可能的挑战。自动化评估——答案非对即错，无需 10 天的人工审查。获胜者直接进入最终面试。就是这样。OpenAI 的 Parameter Golf 接近了这个想法。没有其他任何东西能与之匹敌。 我累了。已经很多年了。 公开构建——已死。自由职业——陷阱。投资人——过于谨慎。工作——需要经验和年龄。 没有出路了。 但如果你读到这里——谢谢你，我只能说这么多。 如果我成功了，我会再读一遍这篇文章，如果我失败了，我仍然会再读一遍。 我不知道，今天是 2026 年 7 月 10 日，我是 Vansh Sharma。 现在，我下线了。 谢谢。 我经历了很多挣扎。 我希望你们能成功。 我不知道是否有人在读。

最近更新后出现的问题：自动挂载到 `/media/$USER/LABEL`，以及 GNOME 文件托盘小部件的启动。<p>旧的禁用方法已不再有效：<p><pre><code> gsettings set org.gnome.desktop.media-handling automount false gsettings set org.gnome.desktop.media-handling automount-open false </code></pre> 有人知道解决方法吗？在 GNOME 菜单中搜索也没有找到。ChatGPT 建议了一个调试步骤，但非常冗长。

25年前，我在威斯康星州里彭学院加入了一个名为“Fading Maize”的乐队。我们尽力而为。在接下来的三年里，我们录制了3张专辑，并在尽可能多的酒吧和咖啡馆演出。我们用Microsoft Frontpage搭建了一个网站。之后，我们各奔东西，结婚生子，专注于其他事情。 今年早些时候，我萌生了一个想法，联系了当年创作了我们所有歌词和旋律的主唱，想在2026年用AI“重新演绎”一切。这就是我想在这里分享的项目！ 该网站有一个前后对比播放器，你可以在不中断播放的情况下，在歌曲中间切换原始的宿舍录音和2026年的版本，这样你就能确切地听到发生了哪些变化。原始的2001年网站被完整保留并可浏览，网址是：https://www.fadingmaize.com/2001，粗糙之处也一并保留。 在做这个项目时，我脑海中闪过的想法是，这在某种程度上是一次AI使用实验。歌曲、歌词和编曲都是原始的人类创作（在本例中是2001-2003年）。我们写了歌词，创作了旋律，演奏了乐器，只是当时的声音不如我们想象中那么好。 AI创作的东西很棒，但如果只是AI从头开始生成一切，其意义就会减弱。在我们的案例中，AI只是为了帮助我们实现2001年时我们最初想要的结果，那时我们还在宿舍里煮着方便面，负担不起任何昂贵的设备。 在完全透明地使用AI，严格遵循我们原始的歌词和旋律，同时充分利用AI为我们提供我们从未有过的录音棚、录音师和制作预算，这似乎是平衡各方顾虑的正确方式。 我对最终成果以及我们在此过程中所秉持的透明度感到非常自豪。我很乐意讨论音频处理流程、网站（Next.js），或者与20年前的自己进行A/B测试是什么感觉！ 附注：哦，看看这个！我记得这一天。我们的网站当时被挤爆了！https://www.youtube.com/watch?v=KPJWlnN9tSE&t=43