暂无搜索历史
以前写文章,靠灵感。 现在写文章,靠AI产品。 不是让AI随便吐字,而是把“写文章”当成一个产品流程来跑。
做自媒体最痛苦的不是没选题,是每天都要写。 后来我把写作拆成两步:AI 出初稿,我出灵魂。 工具不是 Word,是 Python + AI 大模型。 核心代码,...
以前用AI,是“人先写,AI再改”。 现在用AI原生,是“AI先生成,人再判断”。 顺序一换,效率完全不一样。
以前写文章,打开文档就焦虑。 后来写代码,打开 IDE 就头疼。 直到我试了 Vibe Coding:不跟语法死磕,先把感觉描述清楚,让 AI 把代码补全,跑起...
做自媒体最痛苦的是什么? 不是没灵感,是每天都要写。 热点要追,标题要想,开头要抓人,结尾还要引导互动。一个人干,像一支队伍。
2026年7月28日,Anthropic发布了MCP(Model Context Protocol)的第五版规范。官方将其定性为“自协议问世以来规模最大、最系统...
2025 年,AI Agent 领域出现了两条几乎同时推进的技术线索。一条是 Google 主导的 Agent2Agent(A2A)协议,试图定义智能体之间如何...
2025年4月,Google发布A2A(Agent-to-Agent)协议时,官方博客给出了一段看似简单的判断:“API是刚性的、确定性的;Agent是流动的、...
2026年2月,LangChain发布了他们coding agent在Terminal Bench 2.0上的最新成绩:从52.8%提升到66.5%,排名从To...
2026年,AI编程工具的能力已经毋庸置疑。但一个反直觉的数据正在改变行业对AI工程化的理解:在SWE-bench Lite基准测试上,同样使用GPT-4模型,...
传统软件开发中,规范文档的地位是尴尬的。瀑布模型强调先写规范,但规范写完就逐渐与代码脱节;敏捷模型承认变化是常态,但规范往往被压缩到“足够就好”的程度。无论哪种...
核心结论:DeepAgents 与 MCP 的组合,解决的不是“Agent 能不能调用工具”的问题,而是“长周期复杂任务中,Agent 如何在有限的上下文预算内...
核心结论:J4“从入门到产业应用”的知识边界,不是“学会调用一个模型”,而是建立对“本体—小脑—大脑”三层架构的系统性认知,并在高保真仿真中跑通“采集—训练—评...
核心结论:2026年 Agentic AI 领域的核心矛盾,已经从“模型能不能规划任务”转向“系统能不能在真实企业的模糊、碎片化和动态约束中稳定运行”。Gart...
很多人把云计算理解为"把物理机切成虚拟机卖"。这个理解在 2010 年成立,在今天已经严重过时。
③ 基本可以排除在技术讨论之外——课程代号不是技术实体。真正有讨论价值的是 ① 和 ②,而两者的专业深度相差一个数量级。下面以 ① 为主干(这是全文重点),② ...
AI 有两层工作:模型层(训练、微调、推理内核)和应用层(把模型能力接进业务流程,变成能上线、能计费、能追责的系统)。模型层从来不是 Java 的主场,也永远不...
2025 年 2 月,Andrej Karpathy 在 X 上发了一条近乎自嘲的推文:
讨论半导体材料时,石墨常被误归入“半导体材料”。严格来说,石墨属于工艺结构材料。它不进入器件的电学结构,却几乎贯穿了晶圆诞生前的所有高温环节:
摘要:AI投资正从概念验证走向工程化落地。本文从代码实现的角度,系统梳理AI投资系统的核心技术组件——数据获取与清洗、技术指标计算、策略信号生成、回测验证与风险...
暂未填写公司和职称
暂未填写个人简介
暂未填写技能专长
暂未填写学校和专业
暂未填写个人网址
暂未填写所在城市