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2天前

#BestBlogs 【洞见】Sarah Guo：Cursor for X 是当下最好的模式 | AI炼金术文章总结了 Sarah Guo 关于 AI 创业的七大洞见，强调 AI 从生成到推理的演进，以及“Cursor for X”等实用创业模式。摘要：文章深度剖析了知名投资人 Sarah Guo 关于 AI 时代创业的七大核心洞见。首先指出 AI 的核心进化是从内容生成到逻辑推理，强调了推理能力在解决复杂问题中的关键作用。接着提出了“Cursor for X”的创业模式，建议瞄准工作流程复杂、重复性高且有明确反馈机制的传统市场，以 AI 赋能实现效率飞跃。文章解释了代码领域成为 AI 完美试验田的结构性原因，并揭示了“AI 蛙跳效应”——即最保守的行业反而最快拥抱 AI 变革的现象。同时，强调了 AI 副驾（Co-pilot）模式的巨大价值，认为其在高风险领域比完全自动化更具商业可行性。最后，呼吁工程师成为 AI 能力的“翻译官”，将技术范式转化为特定行业的解决方案和产品。主要内容: 1. AI 的核心进化是从内容生成转向逻辑推理能力。 -- 推理能力使 AI 能解决更复杂问题，从“模仿者”进化为“协作者”，是构建强大智能体的关键地基，解锁 AI 在决策场景的潜力。 2. “Cursor for X”是当前 AI 创业的最佳模式。 -- 识别工作流程复杂、重复性高且有明确反馈机制的传统市场，用 AI 注入极致用户体验，实现效率飞跃，具有极高可复制性。 3. “AI 蛙跳效应”揭示了 AI 应用的蓝海市场。 -- 技术最落后、最保守的行业因其现有工作方式过于低效，反而能从 AI 中获得巨大的效率提升，形成“蛙跳效应”，是 AI 应用的新蓝海。 4. AI 副驾模式的价值被低估，比完全自动化更务实可行。 -- 在高风险领域，AI 作为人类能力增强器，将专家从重复工作中解放，聚焦更高阶判断，是更具现实意义和商业价值的产品策略。 5. 工程师应成为 AI 能力的“翻译官”。 -- 工程师需走出技术圈，理解各行业痛点，将 AI 技术范式转化为特定行业解决方案和产品，成为连接技术与真实世界的桥梁，推动 AI 落地。文章链接：

#AI #Sarah Guo #Cursor for X #AI 蛙跳效应 #AI 副驾模式

2天前

#BestBlogs 架构师必备的 15 条定律，条条经典！( 反内卷版 ) | dbaplus社群文章总结了 15 条软件开发和团队管理中的经典定律，为技术从业者提供实践指导与反思。摘要：文章深入浅出地介绍了 15 条在软件开发和团队管理中广为人知的定律，包括帕金森定律、侯世达定律、布鲁克斯定律、康威定律等。这些定律涵盖了项目工期估算、团队协作、系统架构设计、API 管理、绩效度量以及日常调试等多个方面。作者通过生动的例子和幽默的语言，揭示了技术工作中常见的挑战和人性弱点，并提供了应对策略，旨在帮助技术从业者在内卷环境中实现更高效、优雅的工作和生活。文章强调理解这些定律比追逐最新技术更重要，以更好地理解人、组织和软件工程的复杂性。主要内容: 1. 帕金森定律与侯世达定律揭示项目工期估算的固有挑战 -- 这两定律共同强调了在软件项目管理中，准确估算工期的难度，以及时间缓冲和效率提升间的矛盾。 2. 康威定律强调组织沟通结构对系统架构的决定性影响 -- 团队的沟通方式直接映射到其构建的系统结构，通过调整团队沟通能影响甚至重塑系统架构。 3. 团队规模扩张导致效率下降与个体懈怠 -- 布鲁克斯定律、普莱斯定律和林格曼效应共同揭示了团队规模扩大后，沟通成本增加、责任分散及个体产出下降的普遍现象。 4. 海勒姆定律指出 API 或产品功能一旦发布便难更改 -- 即使是文档未承诺的行为，一旦被用户使用，就难以轻易改变或移除，增加了技术债和维护负担。 5. 古德哈特定律与吉尔布定律平衡了指标与度量的关系 -- 警示单一指标可能被滥用，但同时肯定了度量的重要性，鼓励从不完美的度量开始并持续优化。文章链接：

#软件开发 #团队管理 #帕金森定律 #康威定律 #内卷

3天前

#BestBlogs 基于 Elasticsearch 创建企业 AI 搜索应用实践 | InfoQ 中文文章基于 QCon 演讲实录，深入探讨了在智能时代，如何利用 Elasticsearch 构建企业级 AI 搜索应用，尤其强调通过结合大模型和 Elasticsearch 的技术，有效规避大模型幻觉。文章首先阐述了语义搜索的需求及传统搜索的局限，引出向量搜索的必要性。接着，详细介绍了 Elasticsearch 对密集向量和稀疏向量的支持、其向量搜索架构、操作步骤及混合搜索（RRF）机制。文章还重点讲解了 Elasticsearch 在性能优化（如量化技术、GPU 加速、并发查询）和未来 Serverless 架构上的创新。最后，通过 RAG、Agentic RAG 和 HyDE 等方法，结合 Elasticsearch 的多路召回能力，展示了如何实现更精准、高效的企业搜索实践。主要内容: 1. 结合传统与向量搜索的混合搜索能显著提升 AI 搜索精度 -- 传统关键词搜索与语义向量搜索各有优劣，通过 RRF 等机制融合两者的优势，可有效提高召回率和搜索结果的精准度。 2. Elasticsearch 通过多项技术创新支持高效、可扩展的 AI 搜索 -- 文章介绍了 Elasticsearch 在密集/稀疏向量、量化、GPU 加速、Serverless 架构等方面的进展，为大规模 AI 搜索提供了坚实基础。 3. RAG 结合 Elasticsearch 可有效解决大模型幻觉问题并优化企业搜索 -- 利用 Elasticsearch 作为外部知识库，通过多路召回、Agentic RAG 和 HyDE 等策略，为 LLM 提供实时、准确的上下文，规避幻觉，提升企业搜索实用性。文章链接：

#Elasticsearch #AI搜索 #向量搜索 #RAG #大模型幻觉

3天前

#BestBlogs 深入聊聊 RAG | 大淘宝技术文章深入剖析 RAG 技术各环节的实现细节与优化策略，强调通过精细化调优文档分块、索引、编码、混合检索与重排，以提升 AI 应用召回率与精确率。摘要：本文由大淘宝技术团队撰写，旨在为 RAG 实践者提供从快速使用到深度优化的宝贵参考，解决 RAG 在 AI 应用开发中常被视为黑盒、难以定位和持续优化的问题。文章深入探讨了 RAG（Retrieval Augmented Generation）技术的实现细节和优化策略，详细拆解了其核心链路，包括文档分块（Chunking）的语义切分和多模态/Agentic Chunking 策略；索引增强（Indexing），涵盖了语义增强和反向 HyDE 两种方法；编码（Embedding）环节中编码模型语言、词汇表和语义空间对效果的影响；混合检索（Hybrid Search）通过结合稀疏向量（BM25）和稠密向量（Transformer-based embedding）提升召回和精确率；以及重排序（Re-Ranking）利用 Cross-Encoder 进一步优化检索结果。文章强调每个环节都需要结合具体场景进行调优，以平衡召回率与精确率，并倡导从快速使用走向深度优化的实践路径。主要内容: 1. RAG 各环节深度优化是提升 AI 应用效果的关键 -- 将 RAG 从黑盒变为可调优的白盒，通过精细化管理 Chunking、Indexing、Embedding、Hybrid Search 和 Re-Ranking 等模块，显著提升召回率与精确率。 2. 文档分块需结合语义和场景选择策略 -- 应考虑语义 Chunking、多模态 Chunking 或 Agentic Chunking，并根据文档特性调整分块大小和相似度阈值，确保知识内聚性。 3. 混合检索与重排能有效平衡检索的广度与精度 -- 混合检索结合关键词和语义匹配，提升召回率；重排则进一步筛选最相关文档，提高最终结果准确性。文章链接：

#RAG技术 #大淘宝技术团队 #AI应用优化 #检索增强生成 #深度优化策略

5天前

刚在 Hacker News 上看到一篇关于 API 设计的文章，觉得写得特别实在，很有共鸣，想跟大家分享一下里面的几个关键点，看看对我们现在做的事情有没有启发。作者的核心思想很简单：一个好的 API，首先是无聊的。什么叫无聊？就是说它应该非常符合直觉，让调用它的开发者不需要看太多文档，凭着经验就能猜到怎么用。任何需要让开发者花时间去琢磨的聪明或有趣的设计，其实都增加了他们的使用成本。在这之上，API 的设计总是在两个目标之间找平衡：一是刚才说的易用性，二是为未来考虑的灵活性。因为 API 一旦发布，就很难再改了。文章里有几个观点，我觉得特别值得我们思考：第一，也是最重要的一条原则：绝对不要破坏用户的应用。作者把这称为 API 维护者的神圣职责。一旦我们发布了 API，别人就会依赖它来构建自己的业务。任何破坏性的变更，比如删掉一个字段或者改变它的结构，都会立刻搞垮下游的应用。这不仅仅是技术问题，更是信任问题。文章里举了 HTTP 协议里那个著名的例子：Referer 这个头，其实是单词 Referrer 的拼写错误。但几十年了，也没人去修正它，因为改动它的代价太大了。这种对稳定性的尊重，是很值得我们学习的。第二，关于变更和版本控制。既然不能轻易做破坏性变更，那产品需要迭代时怎么办？答案是版本控制，比如在 URL 里加上 /v1/, /v2/。但作者也强调，版本控制是必要的恶，是万不得已的最后手段。因为每增加一个版本，我们的维护成本就会翻倍，需要测试、支持和维护的东西越来越多。对用户来说，不同版本的文档也会让他们感到困惑。所以，我们在设计初期就要想得长远一些，尽量避免以后需要用版本控制来收拾烂摊子。第三，API 的成功最终取决于产品。这一点我觉得特别真实。API 只是一个工具，一个访问我们服务的窗口。如果我们的产品本身价值够大，就算 API 设计得再烂（作者点名了 Jira 和 Facebook），大家还是会捏着鼻子用。反过来，如果产品本身没人需要，那 API 设计得再优雅也没用。这对我们的启发是，一个设计混乱的产品，几乎不可能有一个清晰好用的 API。因为 API 只是内部业务逻辑的一层映射。所以，想让 API 变好，首先得把内部的产品模型和逻辑理清楚。最后，是一些非常具体的实战建议： - 认证要简单：除了支持 OAuth 这种复杂的流程，一定要提供一个简单的 API Key。很多用户可能不是专业的后端工程师，他们只想写个小脚本快速验证一下想法。简单的 API Key 能极大地降低他们的入门门槛。 - 写操作要支持幂等：网络请求总会遇到超时或者失败。用户重试请求时，怎么保证一个操作不会被执行两次？比如重复创建订单。方法就是支持幂等键，让调用方在请求里带上一个唯一的 key，我们后台根据这个 key 来识别和忽略重复的请求。 - 必须有速率限制：用户是通过代码来调用 API 的，一个死循环就可能在瞬间打垮我们的服务。所以，一定要有速率限制来保护系统。同时，最好在响应头里告诉用户他们还剩多少配额，这样他们的程序也能更智能地控制请求频率。 - 分页要用游标：当返回一个很长的列表时，比如几万条记录，用传统的 page=2 这种方式性能会很差，因为数据库在查询时需要数过所有前面的记录。更好的方法是基于游标的分页，客户端的请求会变成“给我 ID 大于 X 的后 20 条记录”，这对数据库来说效率非常高。总的来说，这篇文章给我的感觉就是非常务实，不谈那些花哨的理论，而是专注于如何构建一个稳定、可信赖、对开发者友好的 API。核心就是：尊重你的用户，把稳定性当做最高优先级，并努力降低他们的使用成本。大家可以想想，在我们自己的项目里，哪些地方可以借鉴这些经验。分享完了，大家有什么想法吗？

#API设计 #易用性 #稳定性 #版本控制 #速率限制

6天前

高价值的工作，本质上是探索，是实验，是与不确定性的共舞。它有失败的巨大风险。低价值的工作，本质上是执行，是重复，是追求确定性的安慰剂。它安全、稳定、能带来「我很忙，我很有用」的虚假满足感。

#高价值工作 #低价值工作 #探索与执行 #不确定性 #确定性的安慰剂

1周前

本周精选文章已推送，欢迎阅读：

#精选文章 #推送 #阅读

1周前

跑了几个深度研究的报告，分享给大家一起学习 LLM 预训练技术报告：深入浅出解读 SFT： RLHF 深度技术报告： LLM幻觉问题深度剖析与优化策略：

#LLM #预训练 #SFT #RLHF #幻觉问题

1周前

观察最近 GPT-5 这个事，我觉得背后其实是一个很经典的选择题，就是「探索」和「利用」的矛盾。任何一个新技术，发展到一定阶段，都会走到这个岔路口。你想想，从 GPT-3 一路到 GPT-4 的时候，OpenAI 的感觉一直是在「探索」。大家都在追着 AGI 的梦，想看看 AI 的极限到底在哪，使劲把这个饼画得更大。但到了 GPT-5，风向明显变了。他们开始「利用」已经挖到的宝藏了。重点不再是搞出什么惊天动地的新东西，而是怎么把成本降下来，怎么让模型更稳定，怎么让现有的场景更好用，怎么让用户离不开它。说白了，就是到了把饼分给大家吃，并且要牢牢占住市场的阶段。这个转变其实也很好理解。当你的产品有了 10 亿月活用户，心态肯定就完全不同了。ChatGPT 不再是实验室里那个可以随便试错的酷炫玩具，它成了一个巨大的商业实体，要对用户、对市场、对收入负责。这时候，大家最需要的已经不是一个更聪明但可能更难控制的天才，而是一个更可靠、更便宜、更好用的助手。说到底，我觉得这两种追求在根本上是有点矛盾的。你可以把它想象成一个关于熵的问题。要做一个能服务几十亿人的大规模产品，你追求的一定是可控，它必须是稳定的、可预测的。这次 GPT-5 提到的幻觉减少、效率变高，还有 Router 系统，本质上都是在给 AI 祛魅，让它变得更有序。这就像是在驯服一头野兽，把那些乱七八糟、不听话的部分都修剪掉，让它变得更好用。当然，代价可能就是，之前 GPT-4o 那种很有灵性的人味儿就淡了。但是，如果你想搞出真正的通用人工智能，却恰恰需要拥抱一定程度的熵增。你需要允许它在一个巨大的、充满可能性的空间里自由地去闯，去犯错，去建立一些我们意想不到的连接。那种真正的、能自主思考的 Agent 能力，很可能就诞生在这样的混沌之中。所以，聊了这么多，评价 GPT-5 的核心其实是OpenAI 他们在当前时期各种挑战下选了一条更稳妥、更确定的路，把手里这张王牌的价值发挥到极致，把已经拥有的智能，最大化地变成产品和市场优势。

OpenAI GPT-5发布引发用户不满，阿尔特曼回应质疑· 37 条信息

#GPT-5 #OpenAI #探索与利用 #商业化 #AGI

1周前

#BestBlogs 胡泳：跨越 30 年，从数字化生存到 AI 化生存 | 腾讯研究院文章深度剖析了从尼葛洛庞帝的“数字化生存”到当前 AI 浪潮下“AI 化生存”的范式转变，探讨了 AI 对人类创作、身份、教育及人机关系的重塑。摘要：文章由北京大学教授胡泳撰写，回顾了尼古拉·尼葛洛庞帝《数字化生存》的预言，分析了其在信息个性化、网络化、比特经济等方面的实现，以及在技术隐形性、智能代理、全球共识等方面的未达预期。在此基础上，文章提出了“AI 化生存”的概念，指出 AI 的崛起标志着技术从媒介性向代理性的跃迁，超越了“数字化生存”的范式。文章从“自我表达”到“内容生成”、“数字身份”到“AI 人格”、“知识传授”到“判断训练”以及“人机协作与主体重构”四个维度，详细阐述了 AI 对人类生存模式的深刻影响和挑战，呼吁社会应以批判现实主义态度，重建“人-技术-社会”的三重关系，培养具备伦理韧性、人文底色和判断力的未来公民。主要内容: 1. AI 化生存是技术从媒介性向代理性的跃迁，超越了数字化生存范式。 -- 在 AI 化生存中，AI 不仅是工具，更是合作者、竞争者甚至替代者，这标志着人类与技术关系的根本性重构，远超数字化时代的工具性理解。 2. 生成式 AI 重塑创作范式，从“自我表达”转向“人与 AI 协同的内容生成”。 -- 创作不再仅由人类经验驱动，而是被预训练模型和算法所重塑，导致内容原创性、作者性以及创作目的的根本性改变。 3. AI 人格的出现使数字身份向可复制、外包、消费化、去中心化的 AI 人格转化。 -- 个体意识可被程序化、代理化，甚至在物理死亡后仍能“继承”，深刻挑战了传统对人格、记忆和身份延续的认知。 4. AI 时代教育需从“知识传授”转向“判断训练”，强调批判性思维与人文素养。 -- 面对 AI 生成内容的真伪模糊和算法茧房，教育应培养学生识别偏见、理解社会结构、保持人文感知力，而非仅掌握使用 AI 的技巧。 5. AI 发展模糊人机伦理边界，人与技术关系从“单向控制”变为“协同-争议”。 -- AI 拥有决策、学习和适应能力，引发人类认知特权危机和本体危机，迫使人类重新定义自身在技术共治世界中的主体性。文章链接：

#AI化生存 #AI人格 #人机关系 #判断训练 #胡泳

1周前

#BestBlogs Huberman Lab｜如何重塑大脑并加快学习速度 | yikai 的摸鱼笔记文章深度解析了大脑神经可塑性的终身特性，强调专注、摩擦力与反思在学习中的关键作用，并介绍了迷走神经刺激（VNS）在加速康复中的革命性应用。摘要：本文基于 Michael Kilgard 博士的神经可塑性研究，颠覆了大脑可塑性仅限于童年的传统认知，指出大脑是一个持续更新的生命系统。文章强调，真实的、需要努力和互动的经历（即“摩擦力”）比被动接收信息更能有效塑造大脑。同时，专注、事后反思和自我测试被认为是促进有效学习和巩固神经连接的三大支柱。文中详细阐述了乙酰胆碱、去甲肾上腺素等神经调质在大脑标记重要信息、巩固学习中的关键作用。特别介绍了 Kilgard 博士的核心研究成果——迷走神经刺激（VNS），该技术通过精确调控神经调质的释放，在治疗耳鸣、中风和脊髓损伤等疾病的康复中取得了显著突破。最后，文章展望了未来神经科学治疗将走向设备、药理学、行为训练和心理支持相结合的“组合疗法”时代，对大脑重塑持乐观态度。主要内容: 1. 大脑可塑性贯穿一生，并非仅限于童年，为终身学习和重塑提供可能。 -- 传统观点认为大脑在成年后变化困难，但 Kilgard 博士的研究表明，大脑是一个持续更新的系统，每时每刻都在建立和调整连接，这为成年人通过经验实现大规模重塑和高效学习奠定了基础。 2. 专注、摩擦力与反思是有效学习和大脑重塑的关键要素。 -- 真实的、需要努力和互动的经历（摩擦力），结合高度专注，并在事后进行积极的反思和自我测试，能有效巩固神经连接，促进大脑以更有益的方式进行结构性改变。 3. 迷走神经刺激（VNS）能精准调控神经调质释放，加速多种神经损伤的康复。 -- VNS 通过在特定行为发生时刺激迷走神经，诱发乙酰胆碱、去甲肾上腺素等神经调质的释放，从而增强大脑可塑性，已在耳鸣、中风、脊髓损伤等疾病的治疗中取得突破性进展。

#大脑可塑性 #神经科学 #迷走神经刺激(VNS) #终身学习 #康复治疗

1周前

#BestBlogs 从 Prompt 到 Context：为什么 Think Tool 是形式化的必然？ | 阿里云开发者文章从编译原理视角，论证了 AI 工程形式化和可验证性的必然趋势。摘要：文章以编译原理为理论基础，深刻阐述了 AI 编程（或 AI 系统开发）中从 Prompt Engineering 到 Context Engineering，再到 Anthropic 的 Think Tool 的演进路径。作者首先回顾了语言形式化的必要性，并引入乔姆斯基谱系作为衡量语言形式化程度的标尺，指出其在表达能力与可预测性间的权衡，并将其类比到当前 AI 工程师面临的困境。接着，文章详细分析了 Prompt Engineering 的非形式化弱点及 Context Engineering 如何通过结构化上下文提升系统可靠性。最后，重点介绍了 Think Tool 如何通过显式推理实现可验证性和策略遵循，超越了传统的 CoT 范式，预示着 AI 编程将走向更严格的形式化和可验证性，如同编译器正确性证明一般，这对于在高风险、安全攸关的领域部署自主智能体至关重要。主要内容: 1. AI 工程的演进是软件工程形式化追求的重演 -- AI 编程从 Prompt 到 Context 再到 Think Tool 的转变，本质上是对系统可追踪性、可靠性的追求，与编译原理中语言形式化和可验证性的历史进程异曲同工。 2. Context Engineering 代表向更高形式化的转变 -- 相较于 Prompt Engineering 的非形式化和脆弱性，Context Engineering 通过结构化上下文、工具集成和记忆管理，将 LLM 作为组件，显著提升了系统的可靠性和可扩展性。 3. Think Tool 通过显式推理实现可验证性 -- Anthropic 的 Think Tool 将模型内部的思考过程形式化、结构化，使其行为可审计、可验证，从而增强了高风险 AI 应用的透明度、可调试性和可靠性。 4. Think Tool 通过元认知脚手架超越 CoT 范式，实现自我纠错 -- Think Tool 将推理模块化、形式化，作为独立可检视的步骤，为模型提供了元认知结构，使其能够规划、监控和评估自身思维，并基于结构化日志进行错误分析和恢复。文章链接：

#AI工程 #形式化验证 #Think Tool #Context Engineering #编译原理

1周前

在长达七年的时间里，Steli Efti 和他的创业公司曾连续七次被 YC 拒之门外。他反思道：“我花了整整七年，被拒绝了七次，才终于成功加入。如今，我的 SaaS 创业公司年收入超过五千万美元……希望通过分享我的这些挣扎和错误，能鼓励大家行动得更快。” 他总结的导致屡次失败的「七宗罪」包括： 1. 缺乏强有力的过往履历 YC 非常看重创始人的背景，因为它是一个强烈的成功信号。Steli 坦言，他最初申请时“只是个欧洲的毛头小子，没有任何履历……履历上实在没什么亮眼的东西可写。” 一个成功的过去，或至少是克服过巨大困难的经历，能极大地增强申请的说服力。 2. 光说不练，没有实际产品 “YC 投资的是建造者，而非空想家。” Steli 强调，如果只停留在想法和商业计划书阶段，而没有一个最简可行产品，是完全没有机会的。你必须用实际行动证明自己有能力将想法变为现实，因为“不动手做东西，是绝对不行的。” 3. 与用户的交流远远不够 YC 的核心理念是“创造人们真正需要的东西”。要做到这一点，唯一的途径就是“与用户痴迷般地交流”。Steli 指出，创始人必须走出办公室，像 Airbnb 创始人那样，走到真实世界中去向用户学习、推销和迭代，否则就是闭门造车。 4. 未能获得惊喜洞察与大量用户交流后，必须能提炼出一些反直觉的、意想不到的发现，即惊喜洞察。Steli 提醒说：“YC 就好这口。” 平庸的反馈说明思考和提问方式很肤浅。真正有价值的是那些别人凭直觉想不到的发现，这才是你真正的护城河。 5. 行动速度太慢 “在一个竞争激烈的世界，尤其是在创业和科技这种瞬息万变的领域，速度决定生死。” Steli 认为，即使方向正确，但如果行动迟缓，也注定失败。YC 极度看重那些能在极短时间内取得飞速进展的团队，他们寻找的是具有行动偏好的杀手。 6. 缺乏坚韧的品质创业之路充满濒死体验，因此 YC 会寻找那些如同打不死的小强一样坚韧的创始人。Steli 说：“YC 知道，想成功，你必须非常抗揍，必须能在最棘手的困境中生存下来。” 能够在申请中证明自己曾在逆境中存活，是一个强烈的买入信号。 7. 将成功完全依赖于 YC 这是最致命的一点。Steli 警告：“如果你的申请让人觉得，你必须靠 Y Combinator 才能成功，那你就没什么吸引力了。” YC 只想扮演加速器，而非救生筏。他们投资的是那些无论如何都会成功的团队。你必须证明自己已经在一辆高速行驶的成功列车上，而 YC 只是让这辆列车跑得更快。

#Steli Efti #YC拒绝 #创业失败教训 #SaaS创业 #行动力

1周前

放弃对外部世界的控制欲，回归对自我领域的掌控权。

#控制欲 #自我 #掌控权 #回归 #积极

2周前

快艇划开一池碧波，误入藕花深处。

#快艇 #藕花 #碧波

2周前

AI 带来的效率提升，会诱使我们放弃思考； AI 呈现的自信表象，会诱使我们让渡责任。

#AI效率提升 #放弃思考 #自信表象 #让渡责任 #负面情感

3周前

科技的终极目的，不是控制，而是解放。不是让人停留，而是让人出发。最高级的智能，其使命不是构筑更完美的牢笼，而是赋予人类穿越一切障碍的力量。

#AI浪潮：重塑就业，风险暗涌？· 94 条信息

#科技 #解放 #力量 #智能 #人类

3周前

#BestBlogs 别听模型厂商的，Prompt 不是功能，是 bug | Founder Park 文章基于资深 AI 投资人 Sarah Guo 的观察，提出“Prompt 是缺陷而非功能”，并分析了 AI 应用突破口、传统行业机会及 AI 时代护城河。摘要：文章编译自知名 AI 风险投资人 Sarah Guo（Conviction 创始人）的演讲，分享了她对 2025 年 AI 创业的非共识观点。她认为 AI 能力正迅速提升，尤其在推理和多模态方面，Agent 应用潜力巨大。在应用层，她强调 Prompt 从用户体验角度看是缺陷，优秀的 AI 产品应“读懂用户心思”。文章以 Cursor 的成功为例，剖析了 AI 编程成为首个突破口的原因（代码的结构化、可验证性、研究重视及工程师自建工具），并提炼出构建“下一个 Cursor”的成功配方：即以客户为中心、以问题为导向，避免通用文本框、利用领域知识、构建“懂行”产品、智能编排模型及精心呈现输出。此外，她指出传统行业正以最快速度拥抱 AI，Copilot 模式的价值被低估，且在 AI 时代，执行力才是真正的护城河。文章为 AI 从业者和创业者提供了前瞻性的战略思考和实践建议。主要内容: 1. 从用户体验角度看，Prompt 是缺陷而非功能，是过渡阶段。 -- 文章强调优秀 AI 产品应无缝理解用户意图，而非让用户费力思考如何编写提示词，这代表了 AI 产品设计的未来方向。 2. AI 编程成为首个突破口，源于代码的结构化、可验证性及工程师的深刻理解。 -- 代码的逻辑性、结果的确定性验证以及工程师为自身构建工具的内生动力，共同促成了 AI 编程应用的快速发展和成功。 3. 传统行业正以最快速度拥抱 AI，Copilot 模式的价值被严重低估。 -- AI 的“跨越式发展效应”在技术水平较低的传统行业更为显著，而辅助性 Copilot 工具在当前阶段比完全自动化 Agent 更具实际收入驱动力。 4. 在 AI 时代，执行力是真正的护城河，而非模型或单一技术。 -- AI 应用成功的关键在于持续构建“厚实”的产品，通过卓越的执行力提供领先的用户体验，从而建立难以复制的客户信任和数据优势。

#AI #Prompt是缺陷 #AI编程 #传统行业拥抱AI #执行力

4周前

🚀 激动人心的消息！迎来了一次重大改版，旨在为你提供更清爽、更高效的 AI 资讯阅读体验。我们从菜单、内容到搜索都进行了全面升级，快来看看吧！👇 1/4【更清爽的导航】我们重新设计了导航菜单！原先分散的文章分类已全部整合进新的「文章」菜单下，现在它与「播客」、「推文」菜单并列，结构更清晰，查找内容一目了然。 2/4【新增推文板块】推出推文菜单！我们利用开放的 RSS 服务，实时获取科技圈大牛的最新推文，并借助 AI 进行智能分析和翻译。让你不错过任何一条有价值的行业动态，快速跟上节奏。 3/4【强大的高级筛选】想在海量信息中快速定位？全新的高级筛选功能来了！现在你可以根据关键词、订阅源、精选状态、甚至是 AI 评分来精准筛选内容。更智能的是，文章分类也已切换为 AI 自动识别，比按源站预设分类更准确！ 4/4【闪电般的全局搜索】最后，我们极大地优化了搜索功能。只需输入关键词，即可一键搜索全站的文章、播客、推文、订阅源乃至每周精选。信息查找，从未如此轻松。精选全球顶级技术内容，用 AI 智能分析让阅读更轻松、学习更高效。

#重大改版 #AI 资讯 #推文板块 #高级筛选 #全局搜索

4周前

当我们以固有的视角去套用解释外部世界时，实际是在重新塑造外部事物以符合我们内心的期待，因为这让我们感到熟悉，感到安全。

#视角固化 #认知局限 #主观期待 #安全感 #重塑认知

4周前

本周精选文章已推送，欢迎阅读：

#文章推送 #本周精选 #阅读

1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“深水区”的四个核心风向标：高价值领域数据的 Token 化、基于强化学习的后训练构建企业专属模型、构建多 Agent 协同网络形成数据飞轮，以及功能实现从“工具”到“决策”的跃升。文章进一步将大模型应用分为 L1-L4 四个阶段，从基础模型的工具助理到结合强化学习的智能决策，层层递进。通过 Palantir、夸克高考志愿、电力负载调度和 Cursor 编程助手等多个典型案例，文章具体展示了这些风向标和阶段如何在实际企业应用中创造确定性的高价值，强调了 AI 从辅助性工具向核心决策引擎转化的重要性，为企业在大模型时代实现高增长提供了战略性指引。主要内容: 1. AI 应用进入深水区的核心在于数据 Token 化、强化学习后训练、多 Agent 协作及功能从工具向决策跃升。 -- 这四大风向标构成了企业 AI 实现高价值增长的关键路径，强调了数据基础、模型优化、智能体协同和价值实现方式的全面升级。 2. 企业 AI 应用可分为四个渐进阶段，从“工具”到“决策”，结合基础模型与强化学习。 -- L1 至 L4 的划分清晰描绘了 AI 在企业中从辅助性 Copilot 向自主决策 Autopilot 演进的路径，指导企业逐步深化 AI 应用。 3. 多个企业案例共同印证了 AI 在复杂业务场景中创造的确定性高价值。 -- Palantir、夸克、电力调度和 Cursor 的实践表明，遵循上述风向标能有效推动 AI 深度嵌入业务，实现显著的商业回报。文章链接：

#大模型应用 #深水区 #安筱鹏 #AI决策 #企业案例

1个月前

自我领导的本质，不是管理时间或任务，而是捍卫并执行自身意志的优先权。如果你没有为自己设定清晰的意图和目标，AI 驱动的系统会很乐意为你设定。它会根据数据，优化你的消费、你的娱乐、你的信息获取，甚至你的情感。这个目标可能是「最大化平台停留时间」、「最大化消费转化率」，但绝不会是「你人生的意义」或「你内心的丰盈」。

#AI浪潮：重塑就业，风险暗涌？· 94 条信息

#自我领导 #AI #意图和目标 #数据优化 #人生意义

1个月前

人工智能的进步，依赖于对人性的深度理解和利用，而人性中最宝贵的部分 —— 创造力、智慧、品味 —— 恰恰是反算法、反规模化、反量化的。

#AI浪潮：重塑就业，风险暗涌？· 94 条信息

#人工智能 #人性 #创造力 #反算法 #价值观

1个月前

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#开放API #订阅源 #文章列表 #每周精选 #RSS订阅