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𝙩𝙮≃𝙛{𝕩}^A𝕀²·ℙarad𝕚g𝕞

1个月前

再到行为驱动。 A𝕀² ·ℙarad𝕚g𝕞范式如何从一个“理论框架”落地为一个“决策工具”。我们利用AI强大的预测能力来描绘可能性空间，但我们真正依赖的，是它在“具身本体论”的引导下，通过模拟行为所揭示的、对复杂人性价值进行动态平衡后的那个“选择”。 这个“选择”及其背后的因果解释，就是AI为人类决策者点亮的那座最亮的灯塔。它将决策从一门“拍脑袋的艺术”，变成了一门“可计算、可推演、人机共生的

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Geek

1个月前

如果未来 AI 能帮我避免80%的错误，我愿意将人生决策完全交给AI处理。。。 Absolutelyright 一个用来科学严谨地追踪 Claude Code 认可作者人生选择次数的系统，统计 Claude Code 在会话中说 “you are absolutely right” 的次数，并以可视化方式展示这些统计。

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Y11

1个月前

独立开发者如何将复杂业务需求转化为产品需求？

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宝玉

2个月前

Vibe Coding 是个糟糕的名词，很有误导性，它最大的意义是借助 AI 做原型开发，能帮助快速确定产品需求。在软件工程中，原型开发的代码通常都是抛弃型的，在正式开发产品时需要重新做系统设计，再编码和实现，Vibe Coding 的结果也是类似的，在确定完需求后，还是需要重新设计再开发。

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ginobefun

3个月前

#BestBlogs 安筱鹏：大模型应用走向“深水区”的四个风向标 | 阿里研究院 文章深度剖析大模型应用进入高价值“深水区”的四大关键风向标，并结合企业案例阐释 AI 如何从工具跃升至智能决策。 摘要： 本文由阿里云智能副总裁安筱鹏基于其在世界人工智能大会的演讲内容整理，深入探讨了人工智能应用如何从通用能力展示转向产业纵深，并提出了衡量 AI 是否进入高价值“

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#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。