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2个月前

Google 在 2025 年超过 60 项 AI 产品和功能更新，Gemini 和 Nano Banana 两大核心基础模型扮演着关键角色，它们的快速迭代和多模态能力推动了 Google 产品线的全面 AI 化。

2个月前

好亲切，今天吃这家😊

2个月前

在这个追求「倍速」的时代，我们往往以为读得越快、吃得越快，获取的就越多。但这篇文章提出了一个反直觉的观点：我们的「默认感知速度」设得太高了，以至于错过了事物最核心的精华。作者通过重读《指环王》的体验告诉我们，把速度降到三分之一，不是为了浪费时间，而是为了让意义和愉悦「自动浮现」。 ———————— 也许我们的「默认档位」设得太高了作者：David Cain 原文链接：我读《指环王》已经两个月了，目前才刚刚读完第一部。这不是因为我不喜欢读，相反，这是我记忆中最愉悦的阅读体验之一。从一开始，我就坚持大声朗读。我发现朗读非常有助于保持专注。将阅读速度限制在「语速」而非「眼速」，我就不会匆忙掠过，也不会遗漏重要细节，更不会因此失去兴趣（这一直是我以前的老毛病）。起初我很焦虑，用这种方式读一本 1500 页的大部头实在太慢了。但正如有人提醒我的：既然乐在其中，何必急着读完呢？所以我试着进一步放慢速度。我慢到了近乎荒谬的程度，把每一个句子都当作至关重要的话来读。我给了每句话三倍于平常的时间和注意力，全然不顾后面还有几百页没读。这种从容的节奏让中土世界在我眼前鲜活起来。当我在逗号后停顿，让每个句子在句号后稍作回响，故事的情节便带着更沉的分量和力量触动我。额外的时间为托尔金笔下的意象和意境留出了在脑海中生长的空间，这一切都是自然而然发生的。我内心仍有一部分想快马加鞭，略过那些诗歌和传说，直奔摩瑞亚 (Moria) 和末日火山 (Mount Doom) 等高光情节。但越是无视这种冲动，体验就越美妙。等待滋长的意象通过投入三倍的专注度，我收获了三倍的「故事感」（即意义、沉浸感和文学愉悦）。无论我最初拿起小说是为了寻求什么，这种节奏都让我得到了更多。饮食理解力这种效应让我想起很久前发现的一个饮食悖论。当你将进食速度减半甚至降至三分之一时，少量的食物反而能带来更多的满足感。对每一口食物投入额外的关注，能让更多的「精华」（无论那究竟是什么）被你感知。矛盾之处在于，正是为了追求这种「精华」驱使我们通常狼吞虎咽，结果反而错失了它们。如果你试图加速冲刺以更快获取快感，最终得到的反而更少。慢下来，风味才会释放。只要你肯花时间，我有无限爱意相赠无论阅读还是饮食，这种释放都是自动的。你无需刻意搜寻。只要给予额外的时间，书中的深意或食物的美味就会主动涌现。慢下来，增加「消费」过程的时间，能立竿见影地提升阅读理解力（以及「饮食理解力」）。这就像用吸尘器清洁地毯。如果吸头移动太快，只能吸走一半灰尘；慢下来，你会听到更多沙砾被吸入管道的声音。吸力和刷毛在工作，但它们需要时间才能彻底清洁，吸出深层的积垢。质疑默认设置看来，我们在阅读和饮食（甚至其他事物）上的「默认消费速度」大大降低了这些活动的回报，甚至削弱了做这些事的意义。一部分原因是我的急躁，但也因为现代生活提供了无限的消耗品，迫使我们将「摄入速率」的旋钮调得太高。书读不完，零食吃不尽，学习机会无穷无尽，似乎没必要充分欣赏每一片面包或每一页文字。但在内心深处，大脑就像《我爱露西》里在巧克力工厂流水线前手忙脚乱的主角。我们的感知接收器就像吸尘器刷头，需要更多时间才能完成工作，建立所有应有的连接。用读通俗小说的脑子读陀思妥耶夫斯基这听起来像是在堆砌陈词滥调——少即是多、停下来闻闻花香、欲速则不达——我想确实如此。但陈词滥调的问题在于：它们往往是深刻的洞见，却因为被传播和消费得太快，失去了原本的深意。如果你真有停下来闻花香的习惯，你就知道那是必须的。至少试着把你的消费速度——无论是书、信息还是食物——降低一半或三分之二。你会发现：(1) 你体内有股力量极其渴望以最高速度推进；(2) 慢下来后释放的回报是多么丰厚。唯有慢刀才能参透经典据我观察，几乎所有事情——哪怕是查看信箱或写购物清单——只要投入更多时间和意图，都会变得更令人满足。速度改变品味放慢消费速度必然会改变你「想要」消费的东西。若用极大的专注去细读垃圾新闻或 AI 生成的口水文，只会暴露它们的空洞。而那些大师为你的大脑精心打造的、墨香浓郁的古旧经典，在从容的节奏下会变得易读，意义也会自然绽放。食物亦然。细细品味廉价的代可可脂巧克力或一袋超市品牌的奶酪泡芙，你会尝到一种不愿深究的粗劣口感；而用心享用一块手工糕点，你会发现比预期更多的美妙。这种时候你并不想细看大规模生产有诸多好处，但当我们消费得越快，就越容易追求那些光鲜亮丽的糖衣外壳。我们越是追逐这些表层刺激，文化就越倾向于只提供这些——比如 TikTok 视频、深加工食品、特效堆砌的电影，以及充斥着肤浅论点的公共讨论。谁知道我们偏离最佳的消费模式有多远了呢。一旦某种做法成为常态，哪怕失去了再多，它似乎也成了合理的标准。据知，直到 18 世纪，独自默读都是罕见的；坐下来正经吃饭和在家做饭更是如此。没人会以每小时 50 页的速度读这篇文章我无意说教。哪怕这一切没有绝对的道德好坏，只是在我们所做的许多事中，原本可以获得更多我们真正寻求的东西——但它们只在低速时才会显现。如果你好奇，试着慢下来消费事物，慢到让别人觉得滑稽——比如用平时三分之一的速度——看看会有什么惊喜涌现来迎接你。

2个月前

Arize AI 产品经理 Aman Khan 拆解了 AI 智能体的评估框架。核心内容涵盖：利用 Trace 可视化多智能体协作流程；通过 Prompt Playground 快速迭代模型表现；建立大语言模型作为裁判的自动化评估体系，并强调了人工标注对纠正评估偏差的关键性。演讲明确指出：AI PM 的核心竞争力在于定义评估标准，而非仅仅撰写文档。

2个月前

AI 时代对产品经理和开发者的界限实际上在模糊化。当 Cursor、Claude Code 这样的工具让产品经理可以直接「写出」想法，当 AI 让开发者可以快速验证产品假设时，「懂技术的产品人」和「有产品感的技术人"」都会变得更有竞争力。核心能力是对用户需求的洞察和对价值的判断，这需要刻意练习和持续沉浸在真实场景中。

2个月前

今年最后一期精选文章，欢迎大家阅读，感谢各位读者这一年的陪伴。保持好奇，2026 年见！ 😀

2个月前

大型团队追求标准化产品和「T 型」人才，工作节奏是「马拉松」；而小型团队则聚焦解决个性化业务痛点，需要「π型」人才，工作节奏为「短跑接力」。

2个月前

2025 马上就结束了，可以参考 Hacker News 上这篇热门播客回顾和思考下自己的职业生涯。 -------- 如果你不主动规划职业生涯，就会被他人左右作者：Greg McKeown 发布于 2014 年 9 月 4 日一位客户曾对我说：“我光是忙着生活，哪有时间思考人生！” 这句随口之言点出了我们常陷其中的误区：我们很容易埋头于工作，却忘记了去思考职业发展本身。为了避开这个陷阱，我建议你在假期抽出两个小时，按照以下简单步骤来审视你的职业生涯。步骤 1：回顾过去 12 个月逐月回顾这一年。列出你的时间都花在哪里了：包括主要项目、职责和成就。不必把这一步搞得太复杂。步骤 2：自问“有什么核心看点？” 审视你的清单，反思背后的实质。像记者一样思考并自问：这为什么重要？这里面有什么趋势？如果这些趋势持续下去会发生什么？步骤 3：自问“如果没有任何限制，我最想从事什么职业？” 进行头脑风暴，不要让自我批评的声音阻碍你。只需写下脑海中浮现的所有想法。步骤 4：回头在步骤 3 上多花点时间。我们往往在规划职业之初，脑子里想的就只是“次优选项”。我们明明知道自己最想做什么，却立刻将其抛诸脑后。为什么？通常是因为觉得“那不现实”，而这其实是“做这个赚不到钱”的代名词。无论在何种经济环境下，我都能理解赚钱的重要性。然而，有时候正是因为我们放弃得太快，才与那些原本可行的职业道路失之交臂。步骤 5：写下未来 12 个月的六个目标。列出你今年最想在职业生涯中达成的六件事，并按优先级排序。步骤 6：划掉后面五个。一旦你重新卷入工作的繁忙旋涡，拥有一个唯一的年度“北极星”目标将让你受益匪浅。步骤 7：制定本月的行动计划。列出一些你希望在未来 3 到 4 周内取得的成果。步骤 8：决定对什么说“不”。列出那些会阻碍你实现唯一卓越目标的良好事项。思考如何删除、推迟或委派这些任务。拉尔夫·沃尔多·爱默生曾说：“让人和国家破产的罪行，莫过于偏离主要目标，而在细枝末节上虚掷光阴。” 许多年前，我遵循了这个流程，毫不夸张地说，它改变了我的人生轨迹。从中获得的洞察让我决定退出法学院，离开英国搬到美国，走上了教师和作家的道路。你之所以能读到这篇文章，正是源于那个选择。这也依然是我人生中最重要的职业决策。在接下来的几周里，明智地投入两个小时，就能轻松提升明年整整 8760 个小时的生活质量——甚至影响更为深远。毕竟，如果我们不主动规划自己的职业生涯，就会被他人左右。

2个月前

Spring AI 的功能也是越来越好了，最新版本提供的工具参数增强器（Tool Argument Augmenter）了一种非侵入式机制，可以在工具执行期间捕获大语言模型的内部推理和元数据，从而增强调试能力、提升可观测性，非常实用。

2个月前

超级个体的认知框架：认知是源代码，AI 是编译器，产品是可执行文件。 ① 对内掌握框架语义学：核心能力就是把需求精准表达。说不清楚，AI 就执行不了，你的认知就无法被复制。 ② 对外经营一人公司：因为 AI 是可无限扩展的劳动力，一个人+ AI 完全可以撑起原本需要团队做的事。 ③ 封装认知赚睡后收入：把认知变成 Prompt、workflow、产品，让 AI 实现 7×24 小时交付，实现认知的规模化变现。

2个月前

夸大 AI 的能力是不真诚的，并且会阻碍对其潜在危害的坦诚讨论。大语言模型的不确定性本质使其不适合需要确定性、可靠且安全的任务，但许多公司仍在盲目推动其广泛应用，导致成本增加和可靠性降低。

2个月前

技术能力 ≠ 商业价值，先问：这东西塞进哪个环节，用户会自然用起来？好场景通常具备： - 痛点明确且高频 - 容错空间足够（AI 出错不会造成严重后果） - 效果可量化（能算出 ROI）

2个月前

AI 智能体能处理的任务时长在指数级增长，每 4 个月翻一倍。

2个月前

规约是把意图转化为智能体能够可靠执行的方式。

2个月前

Claude Code 新版本这个确认机制交互挺舒服的

2个月前

ByteByteGo 这篇技术深度文章系统性地拆解了 Deep Research 系统的多智能体架构。文章详细解释了从用户查询到最终报告生成的完整流程，包括编排者如何将任务分解给专门的子代理、并行执行信息检索、以及综合阶段如何生成带引用的研究报告。特别有价值的是对比分析了 OpenAI、Gemini、Claude、Perplexity 等主流平台的实现差异，比如 OpenAI 采用交互式澄清、Gemini 自主生成研究计划。配合清晰的架构图，真正的深入浅出。

2个月前

Gemini Live API 是 Google 正式发布的实时对话 API，基于 Gemini 2.5 Flash Native Audio 模型，通过单一 WebSocket 连接提供低延迟的多模态对话能力。核心创新为原生音频处理架构：摒弃传统的 STT（语音转文字）→ LLM（大模型）→ TTS（文字转语音）三段式流水线，改用统一的低延迟原生音频模型，直接处理音频流，大幅降低响应延迟。主要特性： - 情感识别：能够识别语音中的语调、情绪和节奏等细微变化，自动调整回应语气 - 智能打断：超越简单的语音活动检测，智能判断何时该响应、何时该保持静默 - 实时多模态：同时处理音频、文本和视觉输入（如图表、视频流） - 工具集成：支持函数调用和 Google 搜索联网等工具，可在对话中执行复杂操作 - 持续记忆：跨所有模态维护长时间上下文

2个月前

本周精选推送内容，不少高质量的文章，欢迎阅读：

2个月前

AI 工具的生产力密码：代码库健康度才是关键斯坦福大学针对 12 万开发者的研究揭示了一个反直觉的发现：决定 AI 工具效果的不是使用量，而是代码库的健康度。研究团队构建了一个「环境整洁度指数」，综合评估测试覆盖、文档质量、模块化程度和代码规范四个维度。数据显示，这个指数与 AI 生产力提升呈现 0.40 的强相关性，而 Token 使用量的相关性仅为 0.20。换句话说，代码库越整洁，AI 带来的收益放大效应越明显。更深层的洞察在于三个层次的发现。第一层是正向效应：整洁的代码库中，AI 可以完成冲刺中的大部分工作，而在混乱的代码库中几乎无用武之地。第二层是平衡要求：不受控制地使用 AI 会加速技术债务累积，导致代码库整洁度持续下降。团队必须主动投入精力维护代码质量，才能持续获得 AI 红利。第三层是使用智慧：工程师需要判断何时该用 AI、何时不该用，盲目使用会导致大量返工，最终失去对工具的信任。这个发现在案例研究中得到了验证。某 350 人团队采用 AI 后 PR 增加了 14%，看似成功，但深入分析发现代码质量下降 9%，返工增加 2.5 倍，实际 ROI 为负。根本原因就是在代码库健康度不佳的情况下盲目推广 AI。研究传递的核心信息很明确：AI 工具是放大器而非魔法棒，它会同时放大代码库的优点和缺点。想要真正发挥 AI 的生产力潜能，先投资于代码库的健康度，建立质量护栏，培养工程师的使用判断力。这才是解锁 AI 价值的正确路径。

2个月前

网站总结了现代 Web 开发中的设计模式与性能优化指南，涵盖 JavaScript、React、Vue 等主流技术栈的设计模式与性能优化策略，很适合进阶学习。

2个月前

本周 BestBlogs 精选文章已推送，欢迎阅读：

2个月前

如果AI的终极使命是拓展人类认知的边界，那么研究 ——这项系统性探索未知的核心活动，无疑是其最重要的试金石。2024年，AI Agent技术迎来突破性进展，一个名为 Deep Research 的方向正以前所未有的速度站上风口，成为推动 AI 应用元年的真正引擎。但热潮之下，我们更需要深度的思考：Deep Research 究竟是什么？它从何而来，又将去往何处？其背后的技术架构有何精妙之处？我们又如何客观评价一个系统的优劣？本篇近万字的深度剖析，将为你彻底理清 Deep Research的前世今生，拆解其核心架构与方法论，建立一套清晰的评测视角，并直言不讳地指出当前顶尖系统的优势与缺陷。这是一份为你准备的 AI 研究进化论地图，请坐好，我们马上发车！

2个月前

老蔡认为中国在 AI 竞争中的四大优势：高效低廉的能源、更低的数据中心建设成本、庞大且擅长系统优化的工程师人才红利，以及以普及应用为导向的开源策略。

2个月前

花了笔钱报了个设计课，主要是想提升设计能力和审美能力。

3个月前

前五条基本一致，目前还不大习惯使用语音