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如果我提炼一个开源模型，而不是使用 GPT 封装器，这是否可以作为研究论文的基础？如果想法足够好，风险投资人会认为它具有独特性吗？

PictureCalendar2025 是一款视觉化的生活记录应用，它将你的 Google 日历转化为时间、记忆和图像的美妙结合。 期待听到您的反馈。

今天我朋友跟我说，Windows 里的 dir 在各方面都比 ls 强。所以我用 Homebrew 在 macOS 上创建了 windowfied。这真是蠢。希望你们喜欢。<p>brew install mnky9800n&#x2F;tools&#x2F;windowfied<p><a href="https:&#x2F;&#x2F;windowfied.com&#x2F;" rel="nofollow">https:&#x2F;&#x2F;windowfied.com&#x2F;</a>

我一直在思考，现代编程越来越受到生态系统潮流的影响。框架每年都在变化，构建工具像手机壁纸一样被替换，甚至编程语言的选择也更多地受到“氛围”而非实际需求驱动。 我担心的是，我们是否在优化“新颖和令人兴奋”的东西，而不是合适且可持续的东西？ 有哪些迹象表明我们正在解决工具问题而不是真正的问题？ 我们是否已经培养了一代开发者，让他们追逐抽象概念而不是理解基础知识？ 好奇其他人怎么想，这是否是软件的自然演变……还是我们只是集体用更好的玩具来拖延时间？

学习一项新技能时，事先制定策略非常重要。 我喜欢 STR 框架，即结构（Structure）- 技巧（Technique）- 资源（Resources）。不确定是否有人会从中受益，但我自己确实从中获益良多，所以想在这里分享一下。 结构： 结构主要指的是知识的背景、基础和组织。它能帮你明确需要关注的重点，并列出该技能的不同子类别或子技能。 根据技能的广度，你可能会有许多子技能，如果你选择的是像写作这样广泛的技能，或者很少，如果你选择的是像为希望在线建立个人品牌的金融高管撰写社交媒体文案这样狭窄/具体的技能。 技巧： 技巧是人们通常最关注的重点。 它涉及“是什么”、“是谁”、“何时”、“如何”。 技巧大多基于规则，并且可能很复杂。 然而，在刚开始的时候就直接钻研技巧可能会产生误导，因为你还没有弄清楚所有的组成部分。 资源： 资源的作用比大多数人想象的要大得多。 资源可以是公开的，也可以是私有的。 知道在需要时在哪里找到有价值的资源，是区分经验丰富者和新手最大的区别。 对于程序员来说，这可能是 Github。 对于设计师来说，这可能是 Canva。 最终目标是建立一个你拥有的私人资源库。 这三个部分相互加强。对于任何想要学习新技能的人来说，在深入学习之前拥有这个框架可能会很有用——尤其是在人工智能时代。你可以将这些提示输入到 ChatGPT 或 Claude 中，让它教你并指导你每一步，从而大大减少学习时间。