howie.serious
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中日政经评论
1天前
特朗普的优点在于，他能够发现和提出问题，有时候还能提出一些解决问题的新思路。他的缺点在于，他经常会缺乏解决问题的办法。问题解决的怎么样，经常要取决于他的团队。而他的过于情绪化和爱表现的冲动，又经常让他出丑。总统还是一个有技术含量的工作，最好有过参议员的经验，纯粹的素人还是不一定行。
Cell 细胞
2天前
：坦克是没有后视镜的！ ：工位是要有后视镜的… （md，出趟差回来，给我角落里的宝藏工位拆了，这还怎么和推友们友好交流技术难题🤪
Morris
3天前
成熟的父母是不会在第一时间去处理孩子的问题的，他们会优先处理孩子的感受。问题永远不是问题，感受才是他们走向深渊的缘由。知道吧，如果父母都能做到这一点，那么孩子就不会做出过分的举动了。
orange.ai
6天前
之前看到 AK 对人类学习和记忆的推还不是特别理解。 我们现在很多关于记忆的项目，就是用 RAG 胡乱召回，既不管场景也不是那么相关。 而在最近高强度使用 Claude Code 的 md 文件上下文，加上 Skills 的发布，我觉得一个好的记忆系统越来越清晰了。 相比个人偏好个人生活的记忆，解决问题的认知和策略的记忆，更有价值一些。 AK 的之前说的内容： 许多人类的学习过程更像是一种系统提
Y11
1周前
在工作中，我们常常需要面对各种问题。但不同的人面对问题时，处理方式和解决能力却大相径庭。最近，我发现一个很实用的“工作五阶模型”，它能帮我们清晰地看到自己在解决问题时处于什么水平，也能让我们知道如何提升自己的“高行动力”。 这个模型把工作中的问题解决分为五个层次： 第一阶，“发现了问题”。这是最基础的一步，很多时候我们只是看到了表面现象，却没有深入思考。 第二阶，“发现了问题，也找到了一些原因
#多智能体之争：Anthropic生态VS单智能体
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Anthropic与Cognition就多智能体系统构建展开激辩，核心争议在于上下文共享与否。Anthropic强调构建多智能体生态，提升复杂任务处理效率，近期发布多智能体构建指南，阐述“协调者-执行者”架构，并通过代理协调和系统评估提升任务性能，认为单个智能体的上下文有限，压缩比太大就会失真。Cognition则更关注单个Agent的效率和稳定性。Anthropic还发布了关于多智能体系统的文章，详细阐述构建多个智能体所面临的工程挑战，并强调带宽、结构、机制的重要性。这场争论反映了AI发展路径的不同选择，对未来AI系统的设计和应用具有重要意义。
