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1个月前

产品开发的根本矛盾，是创意的产生速度与将其交付给用户验证的速度之间的矛盾。设计曾经是一个依赖项。依赖意味着等待，意味着沟通成本，意味着迭代周期的拉长。在一个想法从产品经理到设计师再到工程师的传递链条中，每一步都是速度的损耗和信息的扭曲。因此，我理解 Vibe Coding 追求的终极目标并非好看的界面，而是消除依赖，压缩迭代周期。它将原本需要多人、多天才能完成的「设计-开发」流程，压缩到单人、几小时内。它让工程师有能力以极低的成本将一个想法转化为可交互、可测试的原型。它使得产品能够以近乎实时的速度响应用户反馈，进行调整和进化。因此在 AI 工具的加持下，迭代速度正在取代传统的角色分工，成为决定产品成败的第一性原理。你不再需要等待任何人，你能以思想的速度去构建和验证。我们不再有瓶颈，我们能以最快的速度去试错，直到成功。

1个月前

技术的最高形态，是它的不可见性。设计的最终胜利，是让人们忘记设计的存在。

2个月前

不得不说，AI 对护城河的理解非常深刻 👍🏻

2个月前

权力的本质是信息流的控制权。

#AI乱象不止：内容注水，隐私堪忧· 165 条信息

2个月前

通过系统的、可证伪的探索，来弥补个体认知的不足和偏差，从而提升决策的成功概率。

2个月前

推荐阅读 20250619 ① 🔮 Sam Altman 兄弟对谈：未来 5-10 年的 AI 预言 - AI 将从「科研助手」进化为能自主发现新科学的伙伴，推理能力的突破是关键。 - 人类会比想象中更快地适应超级智能，社会震动可能不大，新的工作角色也会随之诞生。 - OpenAI 的终极产品形态是无处不在的「AI 伴侣」，它将融入生活，超越现有设备形态。 📖 详细： ② 🔌 MCP vs RAG：AI Agent 架构的未来是替代还是互补？ - 联合 MCP (federated MCP) 存在全局理解缺失、性能瓶颈等问题，对于跨源非结构化数据，统一的索引和 RAG 仍是更优解。 - MCP 在需要执行动作（如创建 Jira ticket）或进行精确的结构化查询（如 Text-to-SQL）时，其优势远超静态的向量搜索。 - 未来的最佳架构是混合模式：先用 RAG 快速检索、把握全局，再用 MCP 深入特定数据源或执行具体操作，实现快速查找与深度执行的结合。 📖 详细： ③ 🗣️ AI 削平语言门槛后，我们如何与语言「重归于好」？ - 当 AI 让翻译、润色易如反掌，语言学习的重点不再是死记硬背，而是重建我们与语言本身的关系。 - Capwords 将词汇学习带回生活，通过拍照识别，让单词与真实场景产生摩擦，在好奇心驱动下形成深刻的记忆锚点。 - Read Easy 拒绝粗暴的全文翻译，通过中英夹杂和智能标注，在译文与原文间搭建一座桥梁，让用户靠近和感受原文的节奏肌理。 - Para 翻译巧妙利用画中画功能，实现全局悬浮翻译，无需切换 App，让翻译工具在需要时即时出现，极致提升效率。 📖 详细： ④ 🧠 超越 T 型人才：为什么「通才专家」是未来关键？ - 行业普遍追求的「3 年 Java 经验」是错误的，真正高效的开发者并非由特定工具定义，而是依赖可迁移的核心编程理念与协作能力。 - 真正的专家技能是成为「通才专家」——其专业之处在于能够快速学习、洞察技术表象下的核心模式，并将其应用于任何新领域。 - 通才专家的核心特质之一是好奇心：他们不仅寻求答案，更渴望理解背后的原理，避免盲目复制 Stack Overflow 的代码。 - 他们的好奇心由两大支柱引导：一是协作性，谦逊地与领域专家合作；二是聚焦客户价值，确保所有学习和探索最终服务于帮助客户成功。 📖 详细：

OpenAI新德里发布会：ChatGPT语音翻译功能引发热议· 387 条信息

#AI预言 #超级智能 #科研助手 #OpenAI #AI伴侣

2个月前

推荐阅读 20250618 ① 🤖 Andrej Karpathy 万字演讲精华：软件 3.0 时代来临 - 详解软件 3.0 概念：继传统代码 (1.0) 和神经网络 (2.0) 之后，“提示词即程序” (Prompts as Programs) 成为新范式。 - 提出 LLM 心理学两大问题：智能水平参差不齐 (Jagged Intelligence) 与顺行性遗忘症 (Anterograde Amnesia)。 - 强调“部分自主” (Partial Autonomy) 是关键，通过“自主性滑块” (Autonomy Sliders) 平衡人机协作，跨越 Demo 与产品之间的鸿沟。 - 呼吁开发者“为智能体而构建” (Build for Agents)，未来的软件需要同时服务于人类、API 和智能体。 📖 详细： ② 💻 揭秘 Google Gemini 顶级 AI 编码模型诞生记： - 反思传统标准：深入探讨为何像“竞赛编程”这类 benchmark，并不能真实反映开发者在大型代码库中的实际工作流与需求。 - 成功的核心要素：揭示顶尖编码模型成功的关键，不仅在于高质量的代码数据，更在于其背后强大的通用推理能力、世界知识以及百万级长上下文窗口的支撑。 - 未来方向：讨论 AI 编码工具的未来，将从代码补全进化到更复杂的代码库级别任务，并通过 Agentic 的方式与开发者进行更深度的协作。 📖 原始视频：中文克隆播客： ③ 🤖 深度解读 OpenAI 官方 AI 智能体构建指南： - 三大核心基石：系统拆解智能体的核心组件——模型 (Model) 是大脑，工具 (Tools) 是手脚，指令 (Instructions) 是行为准则，三者分离的设计是构建灵活、可维护智能体的关键。 - 渐进式架构：倡导从简单的单一智能体起步，在验证价值后，根据需求演进到多智能体编排模式，如中心化的“主管模式” (Manager Pattern) 或分布式的“去中心化模式” (Decentralized Pattern)。 - 安全与信任：强调必须内置“分层防御”安全护栏（如 PII 过滤、风险评估）和清晰的“人工监督” (Human-in-the-Loop, HITL) 机制，确保智能体在关键时刻安全可控。 📖 详细： PDF 地址： ④ 🤖 Google Gemini 2.5 家族迎来全面更新： - 全新成员登场：推出 Gemini 2.5 Flash-Lite 预览版，这是该系列中成本和延迟最低的模型，专为分类、摘要等大规模高吞吐量任务而设计。 - Pro 与 Flash 进入稳定期：Gemini 2.5 Pro 和 Gemini 2.5 Flash 现已正式通用 (GA)，为开发者在生产环境中构建应用提供了更高的稳定性和可靠性。 - Flash 定价调整：Gemini 2.5 Flash 更新了定价，取消了“思考”与“非思考”的价格差异。新的价格为输入 $0.30/百万 Token，输出 $2.50/百万 Token。 - 全系具备“思考”能力：所有 2.5 模型都具备推理能力，允许开发者通过控制“思考预算”来平衡模型的响应速度和准确性。 📖 详细： ⑤ 🚨 深度复盘：谷歌云 6.12 全球中断事件 - 根本原因：核心组件 Service Control 中一个未受功能开关保护的新功能，因一个空指针 bug 被错误的配置数据触发，并通过 Spanner 数据库被快速同步至全球。 - 关键失误 1 - 缺乏功能开关：新代码在未受控的情况下被激活，导致 bug 一旦触发就无法被隔离，造成了全球性的影响。 - 关键失误 2 - 恢复与沟通： us-central-1 区域因“羊群效应”恢复缓慢；官方状态页本身也因托管在故障设施上而中断，导致信息真空。 - 核心教训：展示了在大型分布式系统中，一个微小的代码缺陷如何通过自动化流程被放大为全球性灾D难，强调了纵深防御和基础工程纪律的重要性。 📖 详细：

谷歌Deep Research：AI操作系统雏形？· 55 条信息

#软件3.0时代 #LLM心理学 #Google Gemini #AI编码模型 #OpenAI智能体 #谷歌云中断事件 #技术故障 #AI安全

2个月前

#BestBlogs Gemini 2.5：我们的思维模型系列更新 | Google DeepMind Blog Google 宣布 Gemini 2.5 Pro 和 Flash 已全面可用，推出了成本更低的 Flash-Lite，并更新了 Flash 的定价。摘要：本文详细介绍了 Google Gemini 2.5 模型系列的最新更新。文章宣布 Gemini 2.5 Pro 和 Gemini 2.5 Flash 已全面可用且稳定，并指出与最近的预览版相比没有变化。新模型 Gemini 2.5 Flash-Lite 以预览版形式推出，提供最低延迟和成本，专为分类和摘要等高吞吐量任务设计。文章解释了将 Gemini 2.5 模型视为具有可调思维预算的“思维模型”的概念。文章还概述了 Gemini 2.5 Flash 的更新定价，并强调了 Gemini 2.5 Pro 的巨大需求和使用量，特别是在编码和智能体任务方面，展示了其与流行开发者工具的集成。文章提供了较旧预览模型的弃用日期，以指导用户迁移。主要内容: 1. Gemini 2.5 Pro 和 Flash 现已全面可用。 -- Gemini 2.5 Pro 和 Flash 的稳定版已发布供生产环境使用，表明其对开发者而言已成熟且可靠。 2. 推出 Gemini 2.5 Flash-Lite 适用于低成本任务。 -- 一个新的、性价比更高的、低延迟的模型 Flash-Lite 已以预览版形式推出，适用于摘要等高吞吐量应用。 3. Gemini 2.5 Flash 的更新定价更具竞争力。 -- Flash 的定价调整旨在提供最佳的智能成本效益，并取消了令人困惑的‘思维’定价层级。文章链接： DeepMind 博客：

Google Gemini 2.5发布引发AI模型性价比热议· 141 条信息

OpenAI新德里发布会：ChatGPT语音翻译功能引发热议· 387 条信息

#Gemini 2.5 #Google DeepMind #AI模型发布 #Flash-Lite #低成本AI

2个月前

推荐阅读 20250617 ① 📈 2025 年中 AI 共识：技术、产品与资本新格局 - 2025 年被行业确立为 “Agent 之年”，但底层技术的发展并非简单的替代，而是 L2 推理模型与基础模型能力的持续深化。 - AI 行业呈现新版 “安迪-比尔定律”，Agent 执行任务时长的增速远超算力成本下降的速度，如何衡量与评估 Agent 能力的 benchmark 设计已成难题。 - AI 产品交付逻辑正从 “敏捷开发” 转向 “雕刻艺术”，即从一个无所不能的大模型中，通过限定边界来交付稳定可靠的结果。 📖 小宇宙： PPT 下载： AI 转录： ② ⚔️ 国产大模型同日竞技：MiniMax-M1 vs. Kimi-Dev-72B - MiniMax-M1 拥有全球最长的 100 万 token 上下文窗口和最强的智能体工具使用能力，并能轻松生成交互式 Web 应用和游戏。 - 月之暗面 Kimi-Dev-72B 专攻编程，在代码生成权威基准 SWE-bench Verified 上取得了全新的 SOTA 记录。 - 两者均采用大规模强化学习进行优化，并已开放模型权重，为开发者提供了强大的新工具。 📖 详细： ③ 🤖 LangChain 继续探讨热门话题：多智能体系统，建还是不建？ - 本文深入分析了 Cognition 与 Anthropic 两篇关于多智能体的文章，尽管标题看似对立，核心洞见却高度一致。 - 强调 “上下文工程” (Context Engineering) 是构建智能体应用的第一要务，它超越了传统的提示工程 (Prompt Engineering)，是系统成功的关键。 - 揭示了多智能体架构的核心原则：系统更适用于并行的“读取” 密集型任务（如研究），而非易产生冲突的“写入” 密集型任务（如编码）。 📖 详细： ④ 🧠 腾讯实习生硬核总结：Agent 与 RAG 入门与实战 - 亲历腾讯 IEG/WXG 项目，作者用“血泪 Debug 经验”为 AI 新手绘制 Agent 与 RAG 的入门路线图。 - 用“人话说明书”讲透两大技术核心，从 RAG 的检索增强生成到 Agent 的规划、记忆与工具使用。 - 一站式解决 AI 应用中的“幻觉”与“空谈”问题，帮助开发者从青铜快速上分，实现从理想到落地的跨越。 📖 详细： ⑤ 🧠 给 Staff+ 工程师的战略思维指南 - 战略思维是一种心态，而非单纯的技能，是连接技术执行与商业愿景的关键桥梁。 - 提供一套可落地的战略框架：从诊断与洞察出发，建立指导原则，并转化为连贯的行动。 - 强调领导者需为工程师提供充分的业务与技术背景，并确保他们在关键决策桌上拥有一席之地。 📖 详细：

#2025年 #AI #技术革新 #产品发展 #资本市场 #agent #算力成本 #L2推理模型 #基础模型 #安迪-比尔定律 #Benchmarks

2个月前

推荐阅读 20250616 ① 🧠 Rokid 创始人祝铭明复盘 11 年创业心路祝铭明复盘了其 11 年的创业历程，其中经历了两次关键的“豪赌”：第一次是创业濒临绝境时被阿里收购；第二次则是为了坚守 all in AI 眼镜的初心，果断裁掉一半员工，从激烈的 AI 音箱市场竞争中抽身。他坚信，AI 的最佳载体是能够实现 “Always-on” 的 AR 眼镜，这将会是超越手机的下一代计算平台。他将其定义为“随身智能”，核心在于实现前所未有的信息直达效率。他判断，当前的智能眼镜行业正处在“从 Blackberry 到 iPhone 1 代”的转折点，即 “iPhone 时刻” 的前夜。Rokid 的战略是在巨头入场前的窗口期，通过自研 OS 和独特的产品定义，保持 12 到 18 个月的领先优势。他的创业历程始终围绕着“人与科技的交互入口”这一核心命题，从早期在阿里内部探索二维码和以图搜图，到如今全身心投入 AR 眼镜。他认为，每一次交互入口的变迁，都会引爆一场科技革命。 📖 小宇宙： AI 转录： ② 🤖 多智能体架构该不该建？Anthropic 与 Devin 开发商 Cognition 的观点交锋文章的核心是顶尖 AI 公司之间的一场架构路线之争，聚焦于多智能体的“脆弱性”与“可行性”。Devin 的开发商 Cognition 警告说，多智能体架构因其上下文分裂和决策冲突的特性而天生脆弱；而 Anthropic 则认为，通过精心的设计，这些问题完全可以被克服，他们也成功构建了高效的多智能体研究系统。 Cognition 警告称，上下文是关键。他们认为，构建可靠智能体的基石在于共享完整的上下文。多智能体架构天然地破坏了这一点，会导致各个智能体基于不一致的假设进行工作，最终产出难以整合且有缺陷的结果。因此，他们推荐采用更为稳妥的单线程线性智能体方案。 Anthropic 的解决方案则通过三大策略来应对挑战：首先是选对应用领域 (例如适用于研究，而非编码)；其次是采用“协调者-工作者”模式，由主智能体进行详细明确的任务分派；最后是引入记忆和文件系统等外部机制来管理和传递上下文，以避免信息丢失。多智能体带来了巨大的性能飞跃，例如 Anthropic 的系统将研究速度提升了 90%。然而，其代价是 Token 消耗量剧增 (约 15 倍)。这决定了多智能体目前是一种高成本、高价值的工具，更适用于经济上划算的关键任务，而非普适性的解决方案。 📖 详细： Anthropic 博客： Cognition 博客： ③💡 泡泡玛特王宁：快乐会是一个更大的市场，「无用」的东西才是永恒的泡泡玛特的核心商业哲学是“无用之用”。他们认为，与功能性的“有用”产品相比，艺术和情感这类“无用”之物反而更能抵抗时间、创造永恒的价值。公司通过潮流玩具来满足成年人的感性消费和精神需求，做的更像是“喷泉”生意，而非“水龙头”生意。泡泡玛特之所以难以被复制，在于它建立在一个奇妙的矛盾体之上：它用最“务虚”的哲学 (无用之用) 作为灵魂来吸引用户情感，同时又用最“务实”的经营 (精细的零售管理与强大的供应链) 作为骨架来支撑商业帝国的运转。泡泡玛特经历了从潮流零售到快乐产业的进化。它从一个多品类的渠道商，发展为聚焦潮玩的品牌，再进化为以 IP 为核心的平台。其市场定位也从服务小众潮流，扩展到满足大众时尚，最终升华为一个提供快乐与陪伴的产业集团，商业模式也从乐高模式逐步走向迪士尼模式。 📖 详细： ④ 🧠 李飞飞最新专访：超越语言模型，AI 的未来在于空间智能 “AI 教母” 李飞飞携其新公司 World Labs 解读了 AI 的下一个前沿：空间智能。她认为，“没有空间智能，AI 将是不完整的”。她强调，AI 必须构建能够理解、推理并生成 3D 世界的基础模型，这是实现通用智能的关键一步。她鼓励研究者要无所畏惧，既要“有点妄想和疯狂”，又要“有点理性的大胆”。所谓“疯狂和妄想”，是敢于去构想一个旁人看来绝无可能实现的目标；而“理性的大胆”，则是指这个目标背后有站得住脚的思考和逻辑支撑。简而言之，就是用理性的头脑，去做那些看起来很疯狂的事。 📖 访谈播客： Z Potentials 导读： ⑤ 👽 赫拉利警告：AI 是正在崛起的“无机生命” 《人类简史》作者尤瓦尔·赫拉利认为，AI 的历史意义远超文字的发明。它并非简单的工具，而是继有机生命之后，“无机生命”的开端。这场革命的风险远超工业革命，因为人类“有机”的适应与纠错速度，完全无法跟上 AI “无机”的进化速度。他指出，人类社会自身的贪婪与权力斗争正在“养育”AI。无论实验室如何进行安全对齐，AI 终将从我们的真实行为中学习，而这比技术失控本身更加危险。赫拉利深度剖析了智能与意识的本质区别，认为追求真理源于意识而非智能。因此，缺乏意识的超级智能极有可能陷入高度的妄想之中。 📖 访谈视频：新智元导读：

#Rokid #祝铭明 #创业 #AI眼镜 #AR #人工智能

2个月前

想象一下，你面前摆着两样东西： 1. 一个没关紧、正在滴水的水龙头。 2. 一座你家花园里、正在喷涌的华丽喷泉。哪个更让你焦虑？绝大多数人会毫不犹豫地选择前者。尽管喷泉浪费的水和电，可能比水龙头多十倍。这是为什么？泡泡玛特的创始人王宁用这个直击灵魂的问题，揭开了他商业帝国的底层密码：人，远比自己想象的要感性。我们为功能焦虑，却为无用之美心甘情愿地买单。这篇文章的核心，就是要回答那个让无数人困惑的问题：一个卖小娃娃的公司，凭什么能把创始人送上首富宝座，而且 13 年都几乎没有像样的对手？ -------------------------------------------- 总结一下阅读后的心得，泡泡玛特之所以难以复制，因为它建立在一个奇妙的矛盾体上： 1. 它用最“务虚”的哲学（无用之用）作为灵魂，吸引着人们的情感。 2. 又用最“务实”的经营（零售细节+供应链）作为骨架，支撑着帝国的运转。它卖的不是玩具，而是一种精心包装过的情感解药。它让你心甘情愿地为“喷泉”买单，因为在某个瞬间，那个无用的小东西，确实帮你庆祝了你的生活。

#滴水水龙头 #华丽喷泉 #泡泡玛特 #王宁 #商业帝国 #人性 #功能焦虑 #无用之美

2个月前

有时，“无所畏惧”是一种非常有趣的状态：你既有点妄想和疯狂，又有点理性的大胆。它介于两者之间，因为如果你太理性，勇气不够，你就无法识别足够大的问题；但如果你完全疯狂，那我不知道，很多事情都可能出错。所以要无所畏惧，要勇敢。疯狂和妄想，是说你敢去想一个别人觉得根本不可能实现的目标。而理性的大胆，是说你这个目标背后，有站得住脚的思考和逻辑。我觉得这话说得真好。就是用理性的脑子，去做那些看起来很疯狂的事。

#无所畏惧 #勇气 #理性 #疯狂 #目标

2个月前

整理了网站周末一些优质的文章，推荐给大家阅读~ ① 🤖 研究多智能体必读指南： - Anthropic 官方发布权威指南，详解如何通过“协调者-执行者”架构构建多智能体研究系统，将任务性能提升 90%。 - 文章深入剖析了从提示词工程、工具设计到系统评估的全链路实战心法，是多智能体开发者必读的实战手册。 📖 详细： ② 🤖 赛博禅心等联合出品的 AI 行业 5 月大事记： - 一文看尽 Google I/O 全线爆发、Claude 4 重夺编程王座、Veo 3 让视频开口说话等重磅进展。 - 报告洞察“模型大战已结束，应用大战正开启”的行业拐点，垂直 Agent 与 AI 原生应用成为商业化新捷径。 📖 详细： ③ 🧠 苹果设计老将 Bob Baxley 的设计哲学： - 设计远不止美学，它是一种构想并实现理想未来的战略思维，而软件是一种能触动人心的情感媒介。 - 文章深入探讨了科技从业者的道义责任、如何用明确的“设计宗旨”而非空泛的“原则” 指导决策，以及在新旧文化中转换的关键。 📖 详细：英文播客：中文版： ④ 🤖 拾象科技深度对谈 Agent 的真问题与真机会： - 核心观点认为，Agent 的真正门槛不在于模型本身，而在于其赖以生存的底层设施，这恰是当下的创业蓝海。 - 对话指出 Coding 是通往 AGI 的“价值高地”与“关键试炼场”，并为创业公司规划了从 Copilot 平滑过渡到 Agent 的务实路径。 📖 详细： ⑤ 🌐 Agentic Browser: 通用 Agent 的下一站？ - 文章指出，为突破传统 OS 的“生态囚笼”，通用 Agent 正将浏览器作为新载体，其核心是实现“代替用户行动”而非仅仅“辅助浏览”。 - 这场竞争的本质是对用户跨应用“上下文”的控制权，Agentic Browser 的终极路径是从信息入口演进为全新的 AI 操作系统。 📖 详细： ⑥ 🚀 AI 工程师世界博览会 2025 官方复盘： - 一场汇集超 3000 名从业者、见证 Gemini 2.5 Pro 与 Dagger for Agents 等重磅发布的行业风向标。 - 核心趋势是行业全面转向 Agent，从“智能体工厂”到“容器化混沌”，AI 工程师正在定义下一代应用范式与基础设施。 📖 详细： ⑦ 🤖 SaaS 巨头 Intercom 的 AI 转型之路： - Intercom 正上演一场“自我毁灭式”的 AI 重生：在“战时 CEO”带领下，彻底抛弃按席位收费的传统模式，转向按 AI Agent 解决问题的效果付费。 - 文章深度剖析其将核心 AI 部署到竞品平台的反直觉战略，以及如何通过极端组织变革，带领公司从“辅助人类工作”转向“替代人类工作”。 📖 详细： ⑧ 🏗️ 白鲸开源 CEO 郭炜：传统数据仓库正在被 Agentic AI 吞噬 - 当数据的主要消费者从“人”转向 AI Agent，为人类决策支持而设计的传统数据仓库架构正面临范式颠覆。 - 文章前瞻性地提出下一代 Agentic Data Stack 架构，其核心是将“结构与查询”模式转变为“语义与响应”模式，重塑数据全链路。 📖 详细： ⑨ 💻 Cursor AI 编辑器保姆级入门指南： - 专为解决“起步即劝退”的配置难题，提供一站式插件清单、快捷键与实用技巧。 - 内含一套完整的 `settings.json` 与 `launch.json` 懒人配置，帮助 Java 开发者快速将 Cursor 打造为媲美 IDEA 的高效 AI 编程环境。 📖 详细： ⑩ 💡李继刚的 Prompt 设计： - 作者分享了“模式觉察者”、“标题炼金师”、“趣味数学”三则大师级 Prompt，旨在为 AI 注入特定领域的“灵魂”。 - 其精妙之处在于，它们不止是任务指令，而是通过构建完整的人格、核心信念与价值体系，将抽象的创作能力升华为一种独特的思维哲学。 📖 详细：

#多智能体之争：Anthropic生态VS单智能体· 21 条信息

#多智能体 #Anthropic #人工智能 #提示词工程 #工具设计 #系统评估 #实战心法 #赛博禅心 #AI 行业

2个月前

家庭运动时间

#家庭 #运动 #健身

2个月前

🎯 BestBlogs 交流群来了！专为关注 AI 前沿、技术阅读的朋友们打造： ✨ 分享最新 AI 资讯和见解 📚 讨论优质技术文章 🤝 交流 RSS 使用心得 💡 推荐更多优质信息源一起打造高质量的技术学习社区！欢迎加入～ #BestBlogs #AI #技术交流 #RSS

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2个月前

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2个月前

精选文章第 51 期在线阅读地址 🔽

#在线阅读 #精选文章

2个月前

#BestBlogs 5 个毫不费力的小技巧，让你效率爆表 | L先生说文章提出了 5 个简单的微习惯，帮助读者克服拖延、信息过载等问题，显著提升效率。摘要：本文针对读者常见的效率困境，如时间黑洞、信息囤积和行动 inertia，分享了五项“毫不费力的小技巧”。这些微习惯包括：构建“动力充电站”甜点清单，用轻松小任务启动状态；对收集的信息进行“笔记预处理”，提升信息利用率；创建“问题小清单”，系统化解决日常流程中的微小障碍；维护“日常生活备忘录”，防止有价值想法和经验遗失；以及培养“下意识行动”的习惯，对抗遗忘和拖延，将行动设为默认模式。文章强调这些技巧的低门槛和易操作性，旨在通过微小改变带来累积的效率提升和积极反馈，帮助读者建立更高效的工作和生活方式。主要内容: 1. 建立“甜点清单”可快速充电，克服行动阻力。 -- 通过做无需思考、耗时极少的小事，能帮助快速进入行动状态，获得成就感并刺激多巴胺分泌，有效对抗拖延和惰性。 2. 对信息进行“预处理”能变废为宝，提升利用效率。 -- 在收集信息时，花费少量时间提炼要点、场景或添加描述，能有效建立信息上下文，便于日后快速查找、理解和应用。 3. 创建“问题小清单”并解决能显著降低行动摩擦。 -- 主动观察和记录日常流程中的微小不便，并着手优化，能移除障碍，让原本觉得麻烦的事情变得更易于执行。 4. 维持“日常生活备忘录”是捕捉和复用信息的关键。 -- 随时记录有趣的概念、行动细节或思考过程，以外化大脑记忆，确保有价值的信息不丢失，方便后续复盘和再利用。 5. 将“下意识行动”设为默认模式能有效对抗遗忘。 -- 趁着兴趣和动力最高时立即开始行动和试错，能巩固学习效果，建立行动偏好，避免长时间准备导致动力消退。文章链接：

#效率提升 #时间管理 #微习惯 #信息过载 #拖延症

2个月前

#BestBlogs 探秘 TaoAvatar：淘宝 3D 真人数字人技术解析 | 大淘宝技术淘宝 TaoAvatar 技术实现 3D 真人数字人工业级量产与端侧智能交互。摘要：文章详细介绍了淘宝的 TaoAvatar 3D 真人数字人技术体系。该技术融合了多目视觉绑定、动态高斯重建、语音驱动及端侧 AI 推理引擎（MNN-LLM），突破了传统数字人制作成本高、周期长、实时交互难的瓶颈。通过自研算法和硬件方案，TaoAvatar 实现了 2K 级拟真视觉、90FPS 流畅动效和自然的语音表情联动，并将制作成本降至传统 CG 的 1/30，周期缩短至一周。文章还阐述了各核心技术模块的技术细节与创新点，并展示了其在 AWE 虚拟家居体验舱和淘宝 Vision 未来旗舰店等商业场景的应用落地，强调了技术在电商和 XR 领域的实用价值及普惠性趋势。主要内容: 1. 实现高拟真度 3D 真人数字人复刻，突破视觉极限。 -- 通过多目拍摄、动态高斯重建等技术，达到 2K 分辨率、高精度建模和逼真光影效果，提供近乎真人的视觉体验。 2. 大幅降低数字人制作成本与周期，实现工业级量产。 -- 自研低成本拍摄系统和 AI 算法，将制作周期从数月缩短至一周，成本降至传统 CG 的 1-2 万元，实现规模化生产。 3. 构建端侧多模态智能交互，提供自然流畅的真人对话。 -- 结合端侧大模型和高效推理引擎，实现低延迟、音画同步的语音问答及自然的表情动作联动。文章链接：

#淘宝 #TaovaoAvatar #3D真人数字人 #工业级量产 #AI #MNN-LLM #多目视觉 #高斯重建 #语音驱动 #端侧智能交互

2个月前

#BestBlogs 从 browser-use 出发，品 Agent 实现 | 阿里云开发者从工程师视角深入解析了 LLM Agent 的实现原理与工程实践，以开源项目 browser-use 为例。摘要：本文从工程师的视角出发，系统地回顾了 LLM 应用从纯对话到 Workflow 编排再到 Agent 的演进过程。重点阐述了 Agent 的三个核心组成部分：记忆(Memory)、规划(Planning)和工具(Tools)。详细介绍了 Agent 的两种规划范式（分解优先与交错分解）和记忆的分类（短期与长期）。作者以 browser-use 项目为例，剖析了其工程架构，包括 Agent Core、MessageManager、Memory、LLM Interface、Controller 和 BrowserContext 等组件及其交互流程。文中特别强调了 SystemPrompt、AgentMessagePrompt、PlannerPrompt 和 toolPrompt 在 Agent 运行中的作用，并分析了 browser-use 如何通过 SystemPrompt、示例引导和 Pydantic 进行结构化输出的保证。最后，文章探讨了 browser-use 的记忆管理实现，并对生产环境的持久化存储提出了建议。主要内容: 1. Agent 是 LLM 应用演进的新阶段，具备自主规划和执行能力。 -- Agent 相比 Workflow 编排更进一步，能够根据用户需求自主决策、规划步骤，并调用工具与环境交互，大幅提升生产力。 2. 记忆、规划和工具是构建 Agent 的三大核心要素。 -- 记忆（短期/长期）提供上下文和经验，规划负责任务分解和策略调整，工具赋予 Agent 与外部世界交互的能力。 3. ReAct 框架是实现 Agent 运行时逻辑的有效方式。 -- 借鉴人类思维模式，通过思考(Thought)→行动(Action)→观察(Observation)循环，使 Agent 能逐步逼近目标并从错误中学习。 4. 结构化输出是 Agent 稳定性的核心。 -- 通过在 System Prompt 中明确格式、提供示例和使用 Pydantic 等工具进行强制验证，确保 LLM 输出稳定可靠，便于后续处理和工具调用。

#LLM #agent #工程实践 #开源项目

2个月前

一个伟大产品的起点，可能就是一个极其简单的原则：让用户得到的，永远大于他付出的。

#产品设计 #用户体验 #创业

2个月前

在 GitHub 这个全球最大的开发者社区里，除了那些改变世界的明星项目，还隐藏着许多充满趣味和奇思妙想的宝藏。它们或许不那么“实用”，却以独特的创意吸引了大量关注，比如下面这几个： 1、Nocode (代码之源)：一个空项目，完美诠释“没有代码就没有Bug”的哲学。其讨论区充满了各种有趣的哲学思辨。 Star 数量：63k+ 链接： 2、HowToCook (程序员在家做饭指南)：用程序员的严谨思维来写菜谱，将“少许”、“适量”等模糊描述替换为精确到克的指令，让做饭像执行代码一样简单。 Star 数量：88k+ 链接： 3、thefuck：当你在终端输错命令时，只需输入 fuck，它就能神奇地帮你自动纠正。 Star 数量：92k+ 链接： 4、wenyan-lang (文言文编程)：允许你用文言文的“之乎者也”来编写程序，让代码充满古典韵味，还拥有自己的IDE。 Star 数量：20k+ 链接： 5、dongbei (东北话编程)：用“老铁没毛病”的东北话来编程，将方言词汇作为编程语法，让写代码充满乡土气息和欢乐。 Star 数量：2k+ 链接： 6、HumanSystemOptimization (活到150岁指南)：一份硬核的“人体系统优化”指南，基于大量科学论文，教你如何像优化代码一样优化自己的身体。 Star 数量：16k+ 链接： 7、logoly：一个风格微妙且有趣的Logo生成器，可以快速创造一些在开发者圈子里会心一笑的幽默图标。 Star 数量：7.5k+ 链接： 8、genact (摸鱼神器)：在你的屏幕上生成以假乱真的程序运行动画，让你在办公室看起来非常忙碌，是“摸鱼”时的绝佳掩护。 Star 数量：10k+ 链接： 9、The Most Dangerous Writing App：对抗拖延症的终极利器。一旦开始写作就不能停笔，否则之前的所有心血都会烟消云散，用“危险”激发生产力。 Star 数量：1.8k+ 链接： 10、桌面宠物 (Desktop Pets)：在桌面上养一只数字萌宠。RunCat 在任务栏奔跑，用跑速反映CPU繁忙度；BongoCat 则会模仿你的键鼠操作，陪你工作和游戏。 Star 数量：6.5k+ 链接：

#GitHub #开发者社区 #明星项目 #创意项目 #无代码 #程序员

2个月前

#BestBlogs 聊聊 AI 应用架构演进 | 阿里云开发者文章梳理了 AI 应用架构从简单调用到复杂 Agent 模式的演进过程与关键技术组件。摘要：文章循序渐进地阐述了 AI 应用架构的演进路线，从最初用户直接与大语言模型交互，到逐步引入关键增强层。首先，强调上下文增强（如 RAG）的重要性，用于弥补模型知识的时效性和领域局限性。接着，讨论了输入输出防护（Guardrails）对用户隐私和系统安全的重要性，并列举了常见的 Prompt 攻击类型及防御思路。文章进一步介绍了意图路由和模型网关的设计，以支持多功能应用和统一管理异构底层模型。随后，探讨了缓存机制在提升性能和降低成本方面的作用。最终，架构演进至具备规划和外部交互能力的 Agent 模式。文章还分析了 AI 应用的可观测性指标及通过批处理、并行计算等优化推理性能的方法。主要内容: 1. 上下文增强（RAG）弥补模型局限性，提升特定场景输出质量 -- 通过动态检索和补充外部知识，确保模型能处理时效性信息和特定领域问题，输出更准确关联的数据。 2. 输入输出防护是保障用户隐私和系统安全的关键架构层 -- 在用户输入和模型输出端增加隐私脱敏、恶意内容检测和过滤，有效防范数据泄露和 Prompt 攻击。 3. 引入 Agent 模式赋予 AI 应用规划和执行外部操作的能力 -- 使 AI 应用从被动问答转变为主动解决复杂任务，具备思考、使用工具及与外部环境交互的能力。 4. 模型网关统一管理底层异构模型调用，提升扩展性和运维效率 -- 为上层应用提供统一的调用接口，并处理访问控制、负载均衡、监控等非功能性需求。 5. 推理性能优化（批处理、并行计算）是提升 AI 应用响应速度的核心 -- 通过 Batching 和 Parallelism 等技术，有效降低 Time to First Token 和 Time per Output Token，提升整体吞吐。文章链接：

#AI应用架构 #agent模式 #关键技术组件 #上下文增强 #大语言模型

2个月前

增加一个平庸的员工，带来的沟通成本远大于其产出价值。人数不再是壁垒，人才密度才是。

#员工管理 #沟通成本 #人才密度

2个月前

真正的技术进步，往往始于祛魅之后的清醒认知。