编程语言的“鄙视链”：真相与反思

在编程的世界里，语言之间的“鄙视链”似乎是一个无形的存在。不同语言的拥趸们常常在社交媒体、技术论坛甚至工作场合中，因各自的语言特性和使用场景而产生争论。 这种现象不仅反映了程序员们对编程语言的热情，也揭示了更深层次的行业文化和思维方式。 方向一：“鄙视链”的成因语言特性的差异每种编程语言都有其独特的设计理念和应用场景。 结论：打破“鄙视链”的必要性综上所述，编程语言之间的“鄙视链”并不应该存在。每种语言都有其独特的优势和劣势，程序员们应该在工作中取长补短，学习彼此的长处，而不是嘲笑短处。 无论你是C语言的忠实拥趸，还是Python的狂热爱好者，让我们共同努力，打破这条无形的“鄙视链”，为编程世界的多元化贡献一份力量。

反思

重新打开去年4月份写的代码，改写一个写死的入参。虽然当时这个项目用 AngularJs 写的，还是1的版本。过了这么久，记忆也有点模糊了。

AI教父也反思？李开复妥协，道出AI创业的难

在AI领域深耕40年，他拥有多重身份标签：全球AI界焦点人物、技术先驱、曾是苹果公司最年轻的高管之一、前微软全球副总裁、创新工场董事长兼首席执行官、“中国AI布道者”、零一万物CEO。 近年来，国内AI创业赛道竞争激烈，相继涌现出众多AI公司和应用。作为AI领域知名人物，62岁的李开复再次出发，全身心投入AI大模型赛道，2023年，他创立了“零一万物”。 是“AI教父”失灵了？还是AI赛道创业维艰？ 故事要从很早时候讲起。 李开复的多重身份标签： 博士、AI教父、CEO 李开复，为何被称为AI教父？ 李开复很早就在AI领域扎根了。 同时，作为人工智能领域的专家，李开复还撰写和合著了多本关于人工智能书籍，如《AI・未来》、《AI未来进行式》等，系统阐述AI对经济和社会的变革力量。 他突破了“不确定性推理”理论瓶颈，解决了AI在复杂环境中的决策难题，为国内AI学术体系构建了框架。 市场是否需要AI教父？ 历史已经证明，市场需要AI教父，他们是AI革命的关键推动者。

AI魔性音乐 | 创业反思篇（I）

关于郭靖，更多阅读： 《AI智能作曲×数学|郭靖》 特别感谢 郭靖 ← 受访 京東、Truely He ← 排版

我用AI编程两年，差点被“驯化”：一个前端开发的反思

从依赖AI到被限流惊醒，再到重新找回自己的“决策权”和“创造力”。这篇文章记录了一个前端开发者在AI浪潮中的真实心路历程，希望能给你一些启发。 前言作为一名前端开发，我从2024年初开始使用AI工具辅助编程。当时买的是Copilot，深度集成在VSCode里。 还记得有一次我让它翻译一段中文，它回复说：“我是一个专注编程的工具，不会做这些任务。”——现在想想简直像上个世纪的事。随着大模型快速迭代，我发现它变了。更能理解我的意图，变得更“智能”。 这时候我产生了一种错觉：AI好像没有上限了。它这也能搞，那也能搞。我开始习惯说：“你会那你来，我看着。”但渐渐地，焦虑也来了——AI都能做，那要我做什么？第三阶段：AI能做，要我干啥？ 有些内容你一眼就能看出来是AI直接生成的，连改都没改过。我觉得我们好像都得了一种病——“AI病”，解药是Token。在这个人人拥抱AI的时代，有哪些事是AI做不了、但我能做的？

AI情感代理时代的技术反思与伦理挑战

当AI照看焦虑：情感代理的兴起每次你的手表提醒你呼吸时，它对你的焦虑了解得更多，而你对自身的了解却更少。我们曾建造机器来计算，然后让它们记忆，如今又让它们来安慰。 它是通过摩擦、反思和恢复发展起来的技能。当你与恐惧共处直到它软化，或通过呼吸应对压力直到身体稳定，你的大脑会重新连接自己。前额叶皮层学会安抚杏仁核。这个过程建立了韧性，即面对不适而不崩溃的能力。 经理们将参与度分数和AI生成的压力指标视为真相。然而在这些指标背后，可能是人们悄悄精疲力竭，调整自己的情绪以适应系统期望看到的内容。技术应该扩展意识，而不是取代它。 危险不在于AI会感受太多，而在于人们将不再费心去感受。教导情感而非外包情感技术有一条更好的路径，将情感视为需要加强的技能，而非需要管理的症状。 人类的选择我们曾希望AI带走我们的压力。相反，我们给了它我们的沉默。情感技术的未来不应旨在麻木人类体验，而应精炼它。机器可以帮助我们看到内心世界的模式，但感受、反思和恢复的决定将永远属于我们。

学习过程反思

    本篇反思总结了一般的学习过程。掌握学习的方法，可以让你更高效地进行学习。这对于天天要学新技术的IT人员来说，是非常重要的。     本文反思了自己学习WPF过程中出现的一些问题，然后对以后学习的方法进行了重新设计。     学习工具的反思     其实之前已经听说过MS Expression的名字，知道专业的WPF界面都是用这个设计器做出来的。 但是一直没有去用，主要有几点原因： 原来学习ASP.NET的经验告诉我，要精通此类“Markup+Code”的编程模式，“只有自己动手写Markup，而不是用设计器生成，才能学得更深”。 反思     没有学精WPF的原因： 没有向高人请教。 没有由浅入深。 没有尝试使用界面设计工具。懒得去用。 和实践结合过少/没有系统的实践。

8月反思

所以，8月份凌帅虽然是有点抽离，但同时有更多的时间站在更远的视角来观察和反思自己的学习和投资。 加入007快一年时间了。这一年的时间是快速学习的一年，写了几十万字。

linghun - 自研AI编程工具 具有反幻觉系统+中枢调度+多模型路由+记忆+自我反思等能力

Linghun开源：一个本地优先、证据优先的AI编程终端大家好，我开源了一个自己长期打磨的AI编程终端：Linghun。 为什么不是普通AI聊天壳真实AI编程经常卡在这些地方：模型没读代码就自信回答；改动能运行，但破坏了项目结构；只测了一个小命令，却说整个项目都通过；长日志和大文件把上下文挤爆；一轮失败后，下次还在同一个地方漂移 很多AI编程工具在demo里顺畅，到了Windows、多盘符、公司权限策略、中文路径和长任务环境里就开始割裂。Linghun希望这些真实环境不是二等场景。 作者寄语Linghun来自我自己长期、高强度使用AI编程工具时遇到的问题，也来自一次次真实项目里的开发、返工、验证和复盘。从开始到现在，我都不希望它建立在“拉踩”任何产品或模型厂商的基础上。 如果你也长期用AI编程，应该会理解那种“模型看起来答得很顺，但关键事实没读、验证没跑、最后还自信说完成”的痛点。

Reflexion：让AI智能体学会反思的神奇技术

小R的烦恼想象一下，你有个AI智能体助手叫小R，它很聪明，但有个致命缺点——「不长记性」！每次小R犯错之后，你跟它说"你这样做不对，应该那样做"，它点头如捣蒜："好的好的，我记住了！" 图1：传统AI的"健忘症循环" Reflexion登场：AI界的"反思大师"就在这时，研究人员想到了一个绝妙的主意：「既然不能改变AI的"大脑"（参数），那就给它一个"笔记本"（记忆）让它记录经验教训！ 的反思过程，不再是"黑盒"从菜鸟程序员到编程高手最让人惊喜的是，Reflexion在编程任务上的表现简直逆天！ 场景设置想象你是一个刚入职的程序员，老板给了你一道编程题：写一个函数检查括号是否匹配。 （HumanEval）」：解决编程挑战 GPT-4：80%准确率Reflexion：91%准确率 +11%这些数字背后的意义是什么？

AI研究过于集中狭隘，我们是不是该反思了？

AI研究者、实践者。 在过去的8年里，本文作者作为AI社区的一员，曾经为不同的公司在不同的岗位上工作过。在DeepTrait，随着更多地关注遗传分析和工程方面的AI应用，他得以从一个全新的视角来审视一下AI社区。 图2. arXiv上按子类别列出的AI论文数量, 来源：AI Index 2019 在2013年，一个行业AI专家可能熟悉其所在子领域的所有论文。而这到了2019年，是不可能的事。 如今，业内绝大多数AI工程师都依赖于“最佳论文”和其它的一些论文排行。 工作在这样一个极受欢迎并且快速发展的领域，给人的印象是AI无处不在。 图3.AI中倒金字塔的创新 我们可以用倒金字塔来模拟AI世界。每个下一层都支撑着上一层，并在某种意义上对其进行定义。

AI智能体如何从错误中学习：反思机制详解

小明的编程助手想象一下，你有个编程助手叫小AI，第一次给它一个任务："帮我写一个排序算法"。小AI兴冲冲地写了个冒泡排序，结果在10万条数据上跑了半天才出结果。你说："太慢了！"传统的AI会怎么做？ 什么是AI反思？简单来说AI反思就是让AI具备"事后诸葛亮"的能力——但这个诸葛亮不是事后放炮，而是真的能从错误中学到东西！ 图3：Reflexion框架的工作流程 真实案例：代码编程任务第一次：GPT-4写代码，成功率80%加上Reflexion：成功率提升到91%！ 趋势4：元反思反思自己的反思能力：AI的元反思："我最近的反思是否有效？ 真的学会了反思：你的编程助手不再重复同样的Bug，每次都能写出更好的代码你的写作助手理解你的风格偏好，文章越写越符合你的要求你的生活助手记住你的习惯和偏好，建议越来越贴心这就是反思机制的魅力：让AI从"

关于BEM的反思

反思BEM 在“学习爱BEM”中，我要表明我对BEM语法的新感受。 我很高兴地报告说，经过2年以上，我仍然对我的选择感到满意。 当我们在项目中选择代码风格时，我们使用BEM和ITCSS的组合。 无论是手动还是编程（即通过linters）。

AI时代的个体进化-从洞察力到反思力

今天接着聊AI时代思维方面的话题。即AI时代的个体进化，里面有一个关键点，就是深度的拓展个人的洞察力和反思力，在AI工具足够成熟的时候，执行力反而应该是工具自动化完成的事情。 只有清晰定义问题，AI才能有效执行。"做出来"这个环节在AI时代将主要由AI完成，但AI执行效果不佳往往源于问题定义不清。 最后，反思力是当前最被忽视的环节。 许多人过度依赖AI，既不认真审核AI的输出，也不从中学习。这导致提示语越来越简略，对AI输出质量缺乏把关机制。要实现真正的进化，我们必须对AI的输出进行复盘和反思。 反思包括多个方面，例如：为什么在与AI交互时，即使给出了提示语和问题定义，仍需要多轮迭代才能解决问题？ 对于反思来说或，本身又涉及到几个关键的方面需要思考。 第一个点就是反思如何建设和AI迭代次数。 那么在问题解决后我们就要反思这个点，如何更好的在前期进行完整的精确问题定义上。 第二个反思点则是向AI学习。 AI的输出结果仅仅是反思与学习的起点，关键在于分析AI的推理过程及其思维链。

DeepSeek的模型，让AI第一次学会了反思。

这就是过去AI的通病，你说他对了吧，他也真对了，但是你要是跟他在过程中较个真吧，那也经常错的离谱。 本质上，还是模型没有反思能力。 第二个级别，就是OpenAI o1、DeepSeek R1等等，有自己的思维链的，这种其实可以称为，答案导向的反思。 而第三个级别，就是这次的DeepSeekMath-V2，真正把过程当任务的反思。 这个点，也是源于DeepSeek对人的观察。 经过这种反复的自我搏斗，AI就不再是一个只会输出答案的机器了。 它开始拥有了一种真正的最宝贵的能力： “反思”。 这个能力，也让DeepSeekMath-V2在证明题的能力上，薄纱同行。 这就是知道学会反思，学会过程以后的，真正的AI的实力。 不知道为什么，让我想起了Alpha GO。。。

【AI 大模型】使用 AI 大模型 编程 ① ( AI 编程简介 | 使用 GitHub Copilot 插件进行 AI 编程 | 使用对话方式进行 AI 编程 )

, 是可验证的 ; 代码没有歧义 : 代码的只有一种逻辑 , 完全没有二义性 , 没有歧义 ; 训练编程能力时 , 由于有上述特性 , 因此 大模型 的 编程能力很强 , 远超过其它领域 ; AI 大模型 编程技巧 AI 编程技巧 : 大模型搜索效率高 : 有问题 , 先问 大模型 , 大模型搞不定再去查资料 ; 大模型的搜索效率要远高于搜索引擎 ; 提示词可以是一个文档 : 可以 把几千行代码 , 报错信息 ) 介绍过的 提示词技巧 , 如 : 中英文语言切换 ; 思维链 自洽性 思维树 提示词 迭代 调优 提示词权重 等提示词技巧 , 在 AI 编程中都可以使用 ; 6、AI 编程的适用场景 AI 编程的适用场景 AI 埋坑里 ; 完全不懂代码 , 不能碰 AI 编程 , 无法靠 AI 编程实现任何软件开发任务 ; 二、使用 GitHub Copilot 插件进行 AI 编程 1、GitHub Copilot 简介 GitHub Copilot 是 一个补全式编程大模型 , 是 AI 编程领域使最好用的工具 ; 使用效果 : GitHub Copilot 可以 提高工作效率 50% 以上 , 使用该工具后 ,

当GPT-4反思自己错了：性能提升近30%，编程能力提升21%

人类在做错事时，会反思自己的行为，避免再次出错，如果让 GPT-4 这类大型语言模型也具备反思能力，性能不知道要提高多少了。 众所周知，大型语言模型 (LLM) 在各种任务上已经表现出前所未有的性能。 经过反思后，智能体意识到错误，纠正推理轨迹，给出简洁的轨迹方式（如图下半部分）。 模型反思有缺陷的搜索策略： 这篇论文表明，你可以通过要求 GPT-4 反思「你为什么错了？」 如果函数 h 没有告诉智能体需要反思，那么智能体会将 a_t 和 o_t 添加到其轨迹历史记录中，并向 LLM 查询下一个动作。 mem，启动一个反思过程。 反思的目的是通过反复试验帮助智能体纠正「幻觉」和低效率问题。用于反思的模型是一个使用特定的失败轨迹和理想的反思示例来 prompt 的 LLM。 智能体会迭代地进行上述反思过程。

Enum引发的血案，反思

与AI“朋友”相处一周的奇异体验与反思

目前市场上有许多AI可穿戴设备。某机构的AI智能眼镜配有摄像头和麦克风，允许佩戴者与语音激活的AI互动。某中心的Echo Frames智能眼镜类似。 人们真的想要一个AI朋友吗？尽管有很多关于人们爱上聊天机器人的文章，但研究表明大多数人对AI陪伴持谨慎态度。最近的一项益普索民意调查发现，59%的英国人不同意“AI是人类互动的可行替代品”。 所有这些都无法存在于AI关系中，她说，“因为AI没有独特、自主的内在体验。”Amorosi认为，这也是陪伴型AI危险的地方；其平淡、容易的谄媚可能对那些已经在社交联系中挣扎的人极具吸引力。 但Pataranutaporn说，目前公司们正试图通过制造取代人类的AI来应对孤独流行病。相反，他认为应该更多地关注构建能够增强人际关系的AI。 那么，我们是否距离人人佩戴AI朋友并忽视彼此只有几年之遥？Pataranutaporn说他相信AI可穿戴市场将继续增长。“真正的问题是：我们将制定什么样的法规？

AI 幻觉与“对错的语境依赖性”：一份反思笔记

当AI把前者当成后者时，幻觉就出现了。它往往并非随机胡扯，而是“范围外推”的自然产物。 3.镜像效应：AI的问题，也是人类的老问题把矛头只对准AI很容易，但不够诚实。因为人类同样反复犯一种错误：把局部模型当成绝对真理。 4.现实启示：把AI当作“候选生成器”，而不是“真理机器”如果承认“正确性依赖范围”，那么对AI的期待也应调整：明确参照系：你问的是事实、观点、方案、类比还是预测？不同类型需要不同验证。 当我们习惯把“适用范围”当作结论的一部分，不论面对AI还是面对人类权威，都更不容易被“像真的”所诱导。讨论引导（欢迎回帖）你更希望AI在不确定时直接说不知道，还是给出带风险提示的猜测？ 你遇到过最典型的一次AI幻觉是什么？它暴露的是模型边界，还是问题语境本身不完整？