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第十三周
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技术
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Why Engineers Need To Write
作者曾不喜欢写作，但成为软件工程师后意识到写作是其工作的重要组成部分。软件工程师需要在技术问题、代码审查和设计文档等方面进行书面沟通，因此良好的写作能力可以提高效率。撰写笔记或设计文档也有助于影响他人并扩大自己的影响力。尽管一些人担心 AI 会取代人类写作，但作者认为这种想法过于简单化了思考和创造性思维对于有效沟通所必需的重要性。
Nginx 一网打尽：动静分离、压缩、缓存、黑白名单、跨域、高可用、性能优化...想要的这都有
关于编码的那些事 - URL 编码
exploring-competitive-features-node-js-v18-v19
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The large, small, and dynamic viewport units
工具
orbstack
取代 docker desktop 的工具
react-live
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ink
用 React 写交互式命令行应用
更新
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Next.js 13 的 next/font 简化了自定义字体优化，通过消除外部网络请求、仅预加载必要字符以及防止布局偏移来实现。它还会生成一个与您的自定义字体间距相匹配的备用字体，以实现无缝切换。使用 next/font，代码大幅减少，允许轻松添加新字体并与现有的 CSS 或 TailwindCSS 集成。
TailwindCSS 3.3
Tailwind CSS v3.3：扩展颜色板，ESM/TS 支持，逻辑属性等更多功能
pnpm 8.0
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React Router 发布 6.10.0
设计
测试 UI 技巧
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好看的星空按钮
其他
“通用人类智能”（artificial general intelligence，简写 AGI）是 AI 的终极目标，就是造出可以像人类那样全方位的推理、思考、分析的机器。如果能实现，人类就真的危险了。
但是，ChatGPT 不是 AGI，而是一个 LLM（Large Language Models，大规模语言模型）。所谓“语言模型”，就是只用来处理语言文字（或者符号体系）的 AI 模型，发现其中的规律，可以根据提示（prompt），自动生成符合这些规律的内容。
这就是说，ChatGPT 只适用于有成文符号的领域。这带来两个局限。
（1）如果某个领域是非成文的，不能用符号记录表达，那么 ChatGPT 就无能为力。比如，人类的很多心理活动、潜意识、灵感、顿悟等等，ChatGPT 就没法模拟生成。
（2）第二个局限更致命，ChatGPT 要用现有的文字材料进行训练，发现的是那些材料包含的规律。这意味着，它不能生成超出人类已知规律的东西。
举例来说，它不能证明未解决的数学猜想，也不能提出没有人发现过的科学发现。
即使我们把历史上所有的数学论文，都用来训练 ChatGPT，它也无法证明黎曼猜想。因为那些论文只会教它现有的证明方法，而黎曼猜想需要新方法。
ChatGPT 的底层技术是 GPT，全称为“生成式预训练转换器”（Generative pre-trained transformer），凡是使用该技术的 AI 模型都有同样的问题：它们只能掌握已知的模式，无法生成未知的模式。
所以，真正“前无古人”的创新，这一类 AI 模型做不到，还是必须依靠人类的智慧。
一旦你有足够的原子，你就开始搞化学。一旦你有足够的分子，你就开始搞生物学。一旦你有足够的算力，你就开始搞 AI。
-- 《AI 就是我们》
衡量一个人的领导能力的最好方法，就是看如果这个人休假了，他的下属在做什么。
优秀的产品经理和工程师可以休假一周，他管理的工作不发生任何问题。优秀的主管和技术负责人可以休假一个月。领导能力越优秀，休假的时间就越长。
-- Andrew Bosworth，Facebook 的 CEO
阅读不会过时，除非写作过时了。写作不会过时，除非思考过时了。（Reading won't be obsolete till writing is, and writing won't be obsolete till thinking is.）
-- Paul Graham