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万事屋工程部

感谢诸位相聚在此
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  1. coinbase 终于可以注册了

    前阵子我忙基金从业资格考试去了🥲,所以可能又消失了很久。这是大概 15 天前的事情了,不过一直攒着没发,是否还支持,朋友们可以自行验证。

    简单讲就是 coinbase 可能迫于业绩压力开放了对大陆用户的注册,+86 号码和二代身份证就能注册和验证。。当然,coinbase one 是不会被支持的,但好在有 morpho 的集成,也可以实现非常方便的链上借币,利息也有 3.5%以上。

    这是一次对北京的压力测试(或者说试探),对普通交易者来说肯定是好事,毕竟 perp 的手续费真的很低,我对比了一下 funding rate 是低于 okx 或者 bitget 的,而且流动性也好。但并不推荐在上面买卖现货,手续费比 okx 高一个数量级。

    注册地址:https://advanced.coinbase.com/join/GE3L6DU

    #Coinbase #大陆注册 #加密货币 #链上借币 #交易所
  2. 全体起立!豆包语音输入支持全局快捷键

    起因是发现 GitHub 上有一个项目叫做 Doubao IME Hammerspoon
    这个项目做的事情很简单,按下快捷键,切换到豆包的语音输入法,接收语言,识别上屏,然后切换回原有的输入法
    会有这样的工具也很好理解,假设你在写代码,这个时候你想写注释,那你是不是得切换到拼音输入法?输入完注释之后,你又想继续写代码,你又得切换回原来的字母输入法。那么这个工具就是用来解决这个问题的,可以方便快速地做语音输入和输入法的切换。
    但是会带来一个问题,这个工具首先是基于 Hammerspoon 的。Hammerspoon 是一个基于 Lua 的快捷工具,类似于 Raycast 一样的东西。首先,这个工具我用过,它的界面非常的原始。其次,这一套机制也不是很先进。再者,它是基于 Lua 写的,没有那么多的库可以直接用。最后,它的 UI 库在 Mac 上并没有完全实现。
    知道这个项目之后,我也尝试写过自己的工具,不论是直接写,还是说基于 Raycast 去写。虽然最后都有实现,但效果也没有那么让我满意。其实对我而言,语音识别的时候究竟是云端模型还是本地模型都不要紧,因为我不是那么在意隐私(大数据之下哪有)。我关注的是这个东西它能不能很方便的完成我们想要的功能,能不能很快捷的实现我们想要的目的。
    例如快速的切换输入法,以及借用豆包或者是微信输入法这样的已经做得很完善的产品,它的语音输入的识别率和准确率都非常的高。
    但自己实现就会带来一个问题。虽然我才做到本地模型这一步,也许借用云端的ASR模型能实现更好的识别效果。当然本地也可以有一些优化的方案,例如用更大的模型做一些人声分离和环境音的去噪,然后再给小模型识别。它还有一些其他优化思路,这边不展开。但整体而言,自己如果要是实现这样一套工具的话,要耗费的精力比较大,且 UI 的交互体验也不是那么的友好。

    而今天我发现豆包输入法直接更新了这样一个功能,我只能说他们的产品经理真的是非常善于抓住市场需求,或者说他们愿意倾听用户的声音吧。这样的话,可以在不切换输入法的情况下,直接借用豆包的语音输入法,快速地输入我们想要的文字。对我来讲非常友好,因为我不需要频繁地去敲切换输入法的快捷键,对我来说真是方便太多了。

    #豆包输入法 #语音输入 #全局快捷键 #输入法切换 #效率工具
  3. 老年人才用到豆包?白给的我就用

    最近(其实也有一段时间了)火山大会上发布了一个新的模型 seed-2.1-pro,然后查了下发现 arena.ai 上 web dev 排名还挺高,仅次于 A\ 家的几个模型和 GLM 5.2。
    火山方舟也第一时间接入了, 我花了大概 100 多块评测了一下,感觉整体智能还可以(我测试的方向主要是我在写的几个 web 项目),体感接近于 sonnet 4.6 或者稍微高一点点,但有没有 opus 4.6 高的话没有很确信。
    配合 superpowers 开发的情况下整体交付的正确率还是挺高的, 写前端页面也不容易出错,样式也不会歪,价格的话基本和 kimi k2.6 对齐(百万 token 输入 6 元 输出 30 元),但智能肯定是高于 kimi 的。
    不过有的花这个钱我觉得还不如稍微再加一点,直接用 GLM 5.2 好了,百万 token 输入 1.4 usd 输出 4.4 usd。GLM 5.2 还是毫无疑问地比 opus 4.6 智能高的,但就是 缓存命中率不是很高。
    但方舟有个好处是可以授权加入协作者计划,我没有仔细研究,我理解就是授权 prompt 和所有结果可以被拿来审查或者再训练吧。大部分情况下我的产品都是靠 LLLM 生成的,我觉得也只有中间过程比如怎么把程序调出来的, 更正了模型什么错误,怎么提升了模型的准确率这样的操作有点训练的价值,但大量样本之下对于我自己个人项目而言真无太多所谓,拿去就拿去吧。
    那么我们就可以在开通管理这边点去参与,授权 seed-2.1-pro、seed-2.1-turbo、seed-2.1-evolving、glm-5.2 即可(其他模型都比较差),个人认证下每日单模型赠送 200 万 token(但不同的模型不大一样,比如 evolving 有反馈系数,pro 没有),虽然拿来写项目肯定不够(这时候就开始花自己的钱了,虽然可以设置总 token 限制但非常麻烦,就被反薅了),但有比没有强,用到有用量不足的告警的时候果断切模型就行。

    #豆包 #火山大会 #AI模型 #前端开发 #免费额度