OneDrive家庭订阅容量调整

今年存储涨价厉害,最近我用的 OneDrive 也要调整容量了。之前的 Microsoft 365 家庭订阅,最多可以有6个人,每人分别有1TB。现在说从明年5月2日之后的首次续订起,要改成6个人共用2TB,缩水了一大半。 可是今天又收到邮件,说某些地区会额外送5TB,也就是6个人共享7TB,比之前加起来还多1TB。不知道这些“特定地区”到底是哪里,以后买个 Microsoft 365,是不是还得先研究一下订阅哪个区了。

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Grok Bot 重置卡

今天看到 Grok Bot 弹窗,问我要不要分享信息给他们做产品分析。我想着,我这几个 Bot 都是在输出 AI 泔水,没啥重要或者保密的信息,就共享给马斯克吧。没想到点击同意后,居然弹出来一张额度重置卡。还是首次遇到 Grok Bot 给我重置额度,开心开心。

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有一份驾照文件要寄回来

周末回老家,听到家人遇到的一个套路,感觉真是太有创新性了。是我的话,大概率也得掉坑。 事情是这样的,我家人在工作时间接到一个本地区号的固话打来的电话。对方说是车管所的,能够准确说出姓名、身份证号等信息,说有一份驾照文件要寄回来,让给个地址,邮政到付。我家人看是本地固话,也是本地口音,信息都对得上,而且本地官方函件确实也用EMS,就给了一个地址。 后来还真收到了文件,是学驾照时的身份证复印件、体检表、报名表等材料。确实是当时学车提交的那些,确实是真的。 后来上小红书查了查,看到的说法是,档案电子化以后,这些旧的纸质材料他们用不上了,还占档案室空间,于是就和邮政合作,寄回给本人。文件倒是真的,可是同城邮政到付要二三十。我平时寄个外省的都用不了10块钱,花二三十收回这些大概率用不上的材料,总觉得是被套路了。 后来才知道,接到电话时可以直接说不要,不用寄回来。可当时以为是政府部门打来的,说有自己的驾照文件要寄,在了解这些情况之前,有多少人敢说不要呢。

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纳指与社保

这段时间大A跌得厉害,我有个同事赔了不少钱。他突发奇想,问豆包:“如果这些钱当初买了纳指,现在会怎么样?”豆包查了查资料,很快就算出现在能值多少多少钱。他接着问:“那我从现在开始,每个月定投2000,30年后能赚多少钱?”豆包又很快算出,30年后可以赚多少多少钱。 最近社保的话题也闹得沸沸扬扬,同事又问我,30年后退休能拿多少退休金。豆包也很快估出了一个数。同事一看:“啊,还没定投纳指多呢。那是不是可以不交社保了?” 豆包马上回答:“绝对不可以!”然后吧啦吧啦吧啦吧啦。

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大羊毛:OpenAI API 免费额度

大羊毛,符合条件的 ChatGPT Pro 用户现在可以领取与订阅金额相同的 API 额度了。比如我用的是每月 100 刀的套餐,每个完整计费周期可以领 100 刀。首期按当前计费周期剩余的时间折算,我还剩半个多月,这次领到了 55 刀。不过这份额度到当前计费周期结束就会过期,没用完也不会攒到下个月。 我已经把这份额度用在了 Hermes、OpenClaw 和 Cursor 上。对于主要拿 AI 写代码的人,把 API Key 配进 Cursor,相当于又多了一份可用额度。我这儿已经都跑通了,开心开心。领取入口可能不会马上显示,没看到的话可以过会儿再刷新看看。

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推荐一款好用的Jellyfin客户端

发现了一款超级好用的 Jellyfin 客户端,名字叫做 Jellyfin MPV Shim,用户体验比我之前用的 Jellyfin 客户端强好多。我之前一直用 Infuse,在家电视上使用 Jellyfin 官方客户端。自从我换成了安卓,并且最近长期不在家,使用 Infuse 就不太方便了,毕竟并不是经常带着 iPhone 和 iPad。而我用 Jellyfin 官方客户端或者网页版在线看,对网络稳定性的要求比较高,离开家里的局域网访问 NAS,有时候就会卡顿。 于是我就看看有没有类似于 Infuse 一样可以离线缓存的 Jellyfin 播放器,还真被我找到了,看来类似需求的人不少。我使用的是 Ubuntu 下的 Jellyfin MPV Shim 客户端。不同于我之前用的网页界面,这个软件直接使用 MPV 播放器引擎,最最重要、对我来说是刚需的,就是可以离线缓存。 刚刚看了一直想看的《F1:狂飙飞车》,播放器体验也是非常赞。另外我看到,如果是串流播放,还能根据网络条件设定转码码率,也是很实用。很喜欢很喜欢。如果你也玩 NAS、玩家庭影院,可以了解了解 Jellyfin MPV Shim,推荐!

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ChatGPT dot 和 Grok Bot初体验

在 dot 发布的第一时间,我就升级体验了。同时看到 Cursor 也在极力推他们的 Grok Bot,能看出大厂都在抢大家的第一入口这个地盘。看 OpenAI 的介绍,dot 用的是他们最强的 GPT-6 Astra 模型,和它聊天不占 ChatGPT 的使用额度,还自带一台云电脑。不过,由它启动或管理的 Work、Codex 任务,还是会计入对应产品的额度。我想着这好啊,dot 又是最强模型,又有自己的电脑,还免费,看看能不能做些事情。 我没有上来就拿它做开发,而是给了它一个支线任务,很惭愧,有点俗气:帮我分析股市。为了尽量节省费用,我和 dot 沟通,让它大部分时间都自己查询、思考,不停歇地研究,就像 Codex 的 Goal 模式一样,分析股市、研究新闻、阅读财报,看看有没有赚钱的机会。如果需要跑模拟盘,就用它自己的云电脑。我给它定了一个小目标,就是把 ChatGPT 的订阅费赚回来,也就是每月 100 刀。半个月下来,感觉很无望,截至目前模拟盘还是亏的。 最大限度使用 dot 的资源,还是需要一些技巧。我观察下来,它并没有像我想象的 Goal 那样,一直研究、一直尝试,于是我让它给自己设置了几类定时任务: 每个小时检查一下进度,看有无收获,有没有偷懒。这个定时任务会主动触发 dot,让它干活; 每天在股市开市、休市时做针对性研究; 每天做常态化研究和反思; 每天调用一次 Codex,把信息、数据和代码落盘。 这样的操作,确实能很大程度上满足我的需求:尽量让 dot 自己做日常研究,只用很少的 Codex 额度做强计算和数据落盘。我观察到,它设置的这些定时任务,复用的其实还是 Scheduled 里的基础能力。其中一天调用一次云端 Codex,是我单独给它的授权。这样整套流程都不需要用到我自己的电脑,临时数据放在 dot 的云电脑,复杂数据放在 Codex 环境,数据交换和落盘用 GitHub + LFS。

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我的 Cursor & Codex 最佳实践

深度用 Codex 有两个月了,在用它做主要工作的过程中,稍微有了一些搭建自己工作流的感觉。之前主要用 VS Code/Cursor,换到 Codex 也是强迫自己习惯了很久,现在稍微有点心得,感觉能说说这两个产品的思路和区别了,记录一下。 我大约是 2024 年开始比较多地使用 IDE 形式的辅助编程工具,最开始用的其实就是 Cursor。可是没用多久,Cursor 满屏幕的入侵式修改,就让当时习惯代码补全的我接受不了。改那么多,担心代码不可控,后来就换成 VS Code 了。中间还短暂体验了一下 Trae,比起 VS Code 来明显感觉太弱智,于是就用了 VS Code 一年多。后来身边同事推荐,他们用得更多的也是 Cursor,加上 Cursor 量大管饱,从 VS Code 迁移过去门槛也很小,我就在年中又换到了 Cursor,作为主力编程工具。 现在 Cursor 也在往 Agent 模式调整,我用的版本甚至默认启动就是 Agent 窗口,想用 IDE 还得自己切换。很长一段时间我都不适应,和之前用 VS Code 时的习惯相比,改动的代码直接就改了,只给你一个 diff 看看改了啥,不满意再撤销,我还是感觉很没安全感。后来在设置里把修改审阅调回自己习惯的形式,每一处改动或者所有改动,最终由我来 approve。我也把默认窗口设置成了 IDE,尽量和之前的 VS Code 保持一致:左边目录,中间上边代码、下边 Terminal,右边是 AI 窗口,是我的舒适圈。不过在真正开发过程中,早已很少自己写代码了,通常我会用 Claude 家的模型生成

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入职具身智能三个月

入职机器人公司三个月了,终于可以说我大致知道公司各个业务板块主要做什么,以及自己需要做什么了。 都说智驾和具身智能很像,也有不少人就是这样跳过来的。可入行后有了切身体会,才知道这所谓的”很像”其实特别皮毛。在具体业务上,我7年汽车智驾的经验,比不上在这里实习1年的学生懂得多。可能稍微还能拿得出手的,就是在车企看过规范大项目是怎么推进的,正规流程应该是什么样,做过一些量产交付项目。可稍微有过一些经验的”牛马”就知道,这些东西其实虚得很——再大的公司本质也是草台班子。不过还是很感激公司给我机会让我能够顺利转行,他们本可以招一个刚毕业的大学生。 之前在准备转行的时候写过一些机器人领域的分工,当时是基于调研总结的结果。现在真正入行了,对分工有了更加完整的理解,也意识到之前的总结有些地方不太准确。想着重新总结一下: 算法开发:当前最火热的职位,没有之一。所谓”大脑开发”,指的就是设计适用于具体工程任务的模型。据我了解,很少有公司能够设计全新的模型。当前中国几百家具身智能公司,绝大多数是在开源算法基础上做些修改,比如π0.5、ACT等模型,应该占据了市场半壁江山。受大模型认知的影响,外人以为机器人算法已经非常智能了,入行之后发现完全不是这样——一个几B的模型能够顺畅聊天,但执行动作只能做一些特别简单的任务,比如叠衣服。多数具身智能的算法岗位,也就是对开源算法做到熟练使用,针对具体问题能做微调,达到项目成功率需求即可。 应用开发:做项目交付开发的,通常和产品以及算法开发联系紧密。从产品人员那里吃透客户真实要解决的问题,然后对接算法工程师得到可用的算法方案建议,最终将其工程化、规范化、稳定化,交付给客户。这个角色所做的工作结果比算法开发更加确定,基本上是使用成熟算法解决相似的问题。但对实验经验要求很高,比如数据怎么采集,训练以及模型参数怎么设置,具体需求应该怎么结合算法和硬件甚至和商务来解决问题。挑战是多方面的。 硬件设计:设计机器人本体以及辅助工件的,比如夹爪、灵巧手,以及快速原型验证的3D打印器件。基本上天天与SolidWorks打交道,输出URDF、mesh文件等。 运控算法开发:主要是做运动学、控制学算法在公司机器人上的适配,调试IK、FK这些。 导航算法开发:如果是轮式底盘机器人,还会涉及导航算法的开发,比较常见的是SLAM、关键帧对比导航等。 机器人软件开发:更偏向通用开发,将运控、导航等模块功能集成为完整的机器人软件,同时管理软件依赖、软件发布等。会开发很多胶水代码,将各模块集成为整体机器人基础软件。 产品岗位:结合了产品和项目经理的角色,通常做需求拆分、研发规划、进度跟踪、客户交流、项目汇报等工作。当前机器人公司还没跑出太多大公司,中小公司大多数人一人身兼数职,产品岗基本上是PM、PO、FO角色的综合。 市场、商务:随着机器人公司进入交付阶段,这两个职位越来越重要。大致可按售前和售后来区分:谈客户、推动下单是售前;签了合同之后的交付是商务。 机器人测试岗:基本上是集成测试,从软件到硬件都做,是开发到客户之间的最后一道工序。 融资/战略岗:负责公司融资、投资人关系、政府关系等。早期公司通常由创始人亲自做,成长期可能设专门岗位。这部分对人的资源积累要求极高,不是靠短期学习能补齐的。 从分工总结开始,我会逐步记录在新领域的学习历程。

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第一次逛WRC世界机器人大会

周末去逛了今年的 WRC 世界机器人大会。据说这活动已经办了十年,可我进机器人行业之前完全没听说过,可见我的信息茧房有多厚实。 周六的会场人山人海,宇树、星海图几个展台之间的过道水泄不通。我来这儿也不纯是看热闹——刚入行不久,急需对机器人产业建立个全面直观的认知。紧赶慢赶逛到保安开始赶人,四个馆都没逛完。第一次来,哪儿都想看,真是看不过来。 C馆人气最旺,厂商们在展示技术实力的同时,加了不少互动和表演环节。跳舞、拳击、踢球,每个场地周围都长满了人。这些表演据说已经展出好几年,很多人说没新意,但对我这个新手来说还是挺新鲜的。 真正让我惊叹的是一个机器人打乒乓球的演示。流畅度和敏捷性出乎意料——看似是娱乐表演,但细想一下:摄像头实时追踪高速运动的小球,算法感知的精确度,挥拍击球所需的运控精度和低延迟,无一不是整个机器人系统能力的集中体现。能在这种场景下精准感知和操控,换到超市理货、实验室操作,逻辑上是相通的。 另外几个在真实工位上干活的机器人,让人感觉具身智能转化成生产力已经不远了。前台送货、后仓理货的京东机器人,流水线上检测 iPhone 的小黄,实验室里做核酸的小灰,还有给黄瓜削皮、精密打螺丝的灵巧手——在受控场景下,具身智能确实能解放人类双手。 不过家居场景的演示就露馅了。叠衣服、擦桌子、可乐放冰箱……我包里正好带了件衬衫,尝试了好几家让他们帮忙叠一下,无一例外都被拒绝。话术很统一:还在研发攻坚,目前只支持这几件测试样品,您的衣服需要加程序才能适配。 这话忽悠外行还行。我太清楚了——这种演示大概率是基于模仿学习,模型可能只认得训练用的那几件红蓝黄衣服,说不定就是 ACT 算法。换个光线、换个角度,可能直接失效。离真正进家庭还有十万八千里,根本不是”demo 都有了,加下程序就搞定”那么简单。 供应链场馆看到了不少”老朋友”,汽车、互联网元素大量涌入机器人领域。甚至有厂家直接把整车制造的车架搬了过来。确实,机器人不该只局限在具身智能。目前最成熟的还是机械臂代表的工业机器人,具身智能只是机器人的一个子集,只不过近几年 AI 的突破让它突然火起来了。 供应链展台面向产业人士,相对 C 端那些又唱又跳的展示,这里略显枯燥。但有一家卖指尖传感器的让我印象很深——国外公司,旁边站着个大胡子壮汉,他们设计的手指也很粗壮。演示内容却极其精细:用两根指头夹起一只千纸鹤的翅膀,靠的就是指尖传感器的感知能力。粗壮的硬件 + 精微的操作,反差感很强,产品特色一下子出来了。 还有些展台技术未必最高精尖,但切入的角度和情绪价值拿捏得很好。陪伴小朋友的小布偶、分发糖果的牛仔、栩栩如生的大美女、懂得审美的插花贩卖机……机器人总给人硬核、科技的印象,但这种心灵陪伴、”美美哒”的产品让人心情愉悦,也是非常有价值的方向。 一天逛完意犹未尽。喜欢这种充满高科技的展览,很酷,很有未来感。现在转行到了这个行业,心态更不一样了——我知道我也是其中一员。虽然是个小卡拉米,但确实参与在其中,也在用自己的能量推动这个世界往前挪一点。

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