光谷马拉松是家门口的马拉松，起点在华中科技大学的正门口，我每天上下班都会经过。很幸运 2024 年到光谷马拉松中签了，这也是 2017 年武汉马拉松之后第二次中签武汉本地的马拉松。比赛日期是 11 月 17 日上午 8 点。

AI 的发展速度太快了，GPT 3.5 发布到现在也才不到两年的时间，现在的能力跟当时相比，已经不可同日而语。而就在前几天，升级版的 Claude 3.5 Sonnet 模型已经可以操控用户电脑了，还有正在内测的智谱 AI 的 AutoGLM 可以在移动端进行手机的操控。

在软件开发中，代码与文档的关系是一个经常被讨论的话题，最近在一个技术群里也针对这个话题展开了讨论，大家各抒己见，以下是群中的一些主要观点，希望对你有所启发。

最近一个同事因为项目上的特殊需求，需要制作一个镜像底包。由于要求比较特殊，不容易找到现成的方案，我想到这正是 AI 工具擅长的领域，于是把需求说明随手推荐了一个工具，最终非常顺利地解决了问题。

按照惯例，十一会自驾出行，和以往不同的是，这次有小伙伴一起。以前的老同事一家也加入了我们，他们有一个女儿，比我女儿小一岁，这让女儿多了一个玩伴，使整个旅途充满了更多的乐趣。

最近搞到一个 Follow 的邀请码，体验了几天，直观感受就是怎么没有早点出来这样的产品。

1、OpenAI 在 9 月 13 日发布了 o1 的预览版。 2、o1 全称叫 OpenAI o1, 没有延续之前 GPT 系列，可见足够强大，当然也有一种说法是 o1 作为一个垂直基础模型为未来 GPT5 赋能。 3、o1 在推理方面变得更加强大了，特别擅长做数学题和写代码。在国际数学奥林匹克（IMO）资格考试中，GPT-4o 只正确解决了 13% 的问题，o1 的得分为 83%。

在一个公司中，当所有人都很「忙碌」时，常常被视为高效和生产力的象征，但如果项目还是不能按时上线、客户投诉比较多，满意度差，就需要思考：这种忙碌是真的高效吗？我们是不是陷入了忙碌的陷阱了呢？

在人工智能技术飞速发展的今天，各种创新和应用层出不穷。其中，RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）作为一种新兴的技术方法，正逐渐成为 AI 2.0 时代的杀手级应用。

将程序和机器进行绑定是一种 License 校验的方法，需要能获取到机器的唯一标识，比如获取机器的 Mac 地址就是获取唯一标识的一种方式，命令如下：