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2个月前

想象一下，你的大脑是一台计算机，只不过它的材料是血肉和神经元，我们称之为「生物计算机」。它能学习、能创造、能思考、能感受。这是我们已知的事实。现在，再想象一下另一台计算机，它的材料是硅和电线，我们称之为「数字计算机」。 AI 先驱、前 OpenAI 首席科学家 Ilya Sutskever 在最近的演讲中，提出了一个看似简单却极具分量的核心逻辑：既然一台「生物计算机」（我们的大脑）能够做到今天人类所能做到的一切，那又有什么根本性的法则，可以阻止一台「数字计算机」（AI）最终也做到这一切呢？这个看似简单的类比，是理解他那句惊人预测——「AI 最终将能完成我们能做的一切事情，不是部分，而是全部」——的关键钥匙。这个想法之所以让人不安，甚至连 Ilya 自己都承认“很难在情感层面完全相信”，是因为它将 AI 的潜力从一个“强大的工具”提升到了一个“不同基质的智慧体”的层面。它不再是我们会不会被某个软件替代的问题，而是我们的“生物算力”所能达到的认知上限，是否也会是“数字算力”的上限。逻辑似乎指向：不会。 Ilya 现身多大毕业演讲 🔽

#生物计算机 #人工智能 #AI发展 #数字计算机 #Ilya Sutskever #前沿科技

2个月前

#BestBlogs 我们距离 Agent 的 DeepSeek 时刻还有多远 | Z Potentials 深度分析 AI Agent 的定义、技术演进方向、Multi-Agent 架构必要性及距实现愿景的距离。摘要：文章对 AI Agent 进行了深度技术分析。首先澄清 Agent 定义，区分市场上的“套壳”现象，并对比 OpenAI 与 LangChain 在 Agent 形态上的不同路线。接着探讨了 Agent 技术栈的进化，包括模型 Agentic 能力的内化、工程整合的价值（如 Browser Use、Manus 产品思路）以及核心协议（MCP、A2A）的发展与竞争。文章重点论述了 Multi-Agent 架构相较于 Single-Agent 的优势，分析其如何缓解内存、工具调用和 ReAct 框架局限性问题，并梳理了 Multi-Agent 的六种核心架构模式。最后，文章评估了 AI Agent 的发展现状，认为尽管面临诸多挑战（如技术知识缺乏、构建耗时），但通过工程创新，未来 12-24 个月有望看到显著进展，距离 Agent 的 DeepSeek 时刻正在稳步迈进。主要内容: 1. 市场对 AI Agent 定义存在混淆，需区分纯粹 Agent 与混合架构。 -- 分析 OpenAI 代表的纯粹 LLM 驱动路线与 LangChain 代表的工程与模型混合路线，指出两者在系统设计、开发门槛和适用场景上的差异，强调理解不同 Agent 形态的重要性。 2. AI Agent 技术栈正向模型能力内化与工程整合并重方向进化。 -- 强调 SOTA 模型内化工具调用能力、环境交互学习的重要性，同时 Browser Use 和 MCP/A2A 等工程创新极大提升了 Agent 的实用性和可扩展性，技术发展是底层模型和工程能力的共同驱动。 3. Multi-Agent 分布式协作架构是克服 Single-Agent 局限性的关键。 -- 阐述 Multi-Agent 在缓解长时记忆、复杂工具管理、ReAct 框架迭代深度受限等问题上的优势，并通过多方案探索、人类协作适配性等体现其鲁棒性和扩展性，并介绍 Supervisor、Hierarchical 等六种典型架构模式。 4. 协议标准化（如 MCP 和 A2A）是 Agent 生态繁荣的基础，但存在潜在标准之争。 -- 分析 MCP 解决工具调用、A2A 解决 Agent 通信的核心作用，指出两者在短期互补、长期可能存在生态位重叠和标准竞争的风险，其本质在于 Agent 原子能力是以工具还是子 Agent 形式封装。 5. AI Agent 的真正突破依赖于更好的工程创新而非简单“套壳”或“苦活累活”。 -- 回应关于 AI 应用“套壳”的观点，认为短期“苦活累活”能产生差异化，但长期看将被自动化重构；真正的壁垒在于打造更易用、更高效的工具链和系统集成能力，减少对人力的依赖，符合 AI 时代稀释人力规模效应的趋势。文章链接：

#AI Agent #技术演进 #multi-agent #OpenAI #LangCha #深度分析

2个月前

#BestBlogs 【第 3523 期】程序员专属提示词工程实战手册 | 前端早读课程序员提示词工程实战指南，高效利用 AI 编程助手提升开发效率。摘要：本文为程序员提供了一份实用的提示词工程实践手册，旨在帮助开发者更有效地与 AI 编程助手协作。文章详细阐述了编写高质量提示词的基础原则，包括提供充足上下文、明确目标、拆分复杂任务、提供示例、使用角色扮演以及通过迭代对话进行完善。随后，针对代码调试、重构优化和新功能实现这三大核心编程场景，文章深入讲解了如何应用这些原则设计出能获得最佳 AI 回应的提示词，并通过对比“糟糕”与“优化后”的实际示例，直观展示了良好提示词的效果。文章强调了提示词质量对 AI 产出结果的决定性影响，并提供了丰富的实操技巧，对于希望提升 AI 辅助编程能力的开发者具有直接的指导价值。主要内容: 1. 提示词质量直接决定 AI 编程助手的输出效果 -- 提供清晰、具体、包含足够上下文（代码、语言、框架、错误）的提示词，是获得 AI 准确、有用回应的关键。 2. 结构化提示可高效应对不同编程任务 -- 针对调试、重构、生成代码等场景，设计有针对性的提示词模式（如包含错误信息、重构目标、预期示例），能引导 AI 给出精准解决方案。 3. 与 AI 协作是迭代过程，需持续优化提示 -- 将 AI 视为伙伴，根据其初步回答进行追问、纠正或补充细节，通过多轮交流逐步完善提示和最终代码。 4. 利用角色扮演和示例可提升 AI 理解和输出质量 -- 让 AI 扮演特定角色（如专家、导师）或提供输入/输出示例，能让 AI 更贴近需求并给出更专业、更符合预期的结果。文章链接：

#程序员 #提示词工程 #AI编程助手 #开发效率 #实用指南

2个月前

#BestBlogs RAG 技巧与底层代码剖析 | 阿里云开发者使用 Python 基础库从零实现 RAG 内核，深入剖析文本分块、语义搜索及上下文增强技巧。摘要：本文旨在通过手写代码的方式帮助读者深入理解 RAG 的工作原理，避免过度依赖现有框架。文章首先展示了使用 Python 基础库实现简易 RAG 系统的过程，包括数据导入、固定长度文本分块、Embedding 创建和基于余弦相似度的语义搜索，并提供了代码示例。接着，详细介绍了基于语义的文本分块方法，对比了其与传统方法的优势，并阐述了百分位法、标准差法、四分位距法等切分点判定策略，同样给出了基于语义分块的代码实现。最后，文章引入并实现了“上下文增强检索”技巧，即在检索到最相关文本块的同时包含其前后相邻块，以提供更丰富的上下文信息给语言模型，从而提升回答质量。通过代码实践，文章有效地揭示了 RAG 的核心逻辑和关键优化方向。主要内容: 1. 手写 RAG 核心模块有助于深入理解其工作原理。 -- 通过仅使用 Python 基础库和常用科学计算库实现 RAG 流程，能更清晰地掌握从数据处理到响应生成的底层逻辑。 2. 语义分块比固定长度分块更能捕获完整语义单元。 -- 基于句子间语义相似度进行智能切分，能有效避免语义割裂，提高检索到的上下文质量和相关性。 3. 上下文增强检索能为 LLM 提供更全面的信息。 -- 在检索结果中包含相关文本块的邻近内容，能丰富大模型获得的背景知识，减少因信息不完整导致的回答偏差。文章链接：

#RAG #Python #文本分块 #语义搜索 #上下文增强 #阿里云开发者 #手写代码 #工作原理

2个月前

#BestBlogs Amazon Bedrock + Whisper：构建高效无服务器音频摘要方案 | 亚马逊云科技 | AWS Machine Learning Blog 基于 AWS Bedrock 和 Whisper 的无服务器音频摘要方案。摘要：本文详细介绍了如何使用 AWS 服务构建无服务器解决方案，实现音频录音的转录、摘要和敏感信息脱敏。该方案利用 Amazon Bedrock 平台，通过 Anthropic 的 Claude 等模型实现内容摘要，并使用 Bedrock Guardrails 进行 PII 脱敏，结合 Amazon Bedrock Marketplace 提供的 Whisper 模型进行转录。架构采用 AWS Lambda、Step Functions 进行流程编排，S3 提供存储，CloudFront 用于前端内容分发，以及 API Gateway。文章详细阐述了架构设计、部署前提、Whisper 模型和 Bedrock Guardrail 的部署步骤，并提供 AWS CDK 代码，方便快速部署。同时，强调了方案的实用性和安全性，包括自动 PII 脱敏、细粒度的 IAM 权限控制和 S3 访问控制。主要内容: 1. 通过 Amazon Bedrock 集成多种 AI 模型，实现完整工作流。 -- 在一个无服务器流水线中，结合 Whisper 进行准确转录，Claude 进行简洁摘要，并使用 Bedrock Guardrails 自动进行 PII 脱敏。 2. 利用 AWS 无服务器服务实现可扩展且经济高效的解决方案。 -- 使用 Lambda、Step Functions、S3 和 API Gateway 构建高度可扩展、托管且按需付费的架构，适用于音频处理工作流。 3. 使用 Amazon Bedrock Guardrails 实施 PII 脱敏，保护数据隐私。 -- 演示如何配置和应用 Bedrock Guardrails，自动识别并脱敏摘要结果中的敏感信息，例如姓名和电话号码。 4. 提供可以使用 AWS CDK 代码随时部署的架构。 -- 提供了一个实用且可操作的解决方案，通过基础设施即代码，开发者可以快速部署和测试该工作流程。文章链接：

#AWS #无服务器 #音频摘要 #机器学习 #AWS Bedrock #Whisper

2个月前

精选文章第 50 期 🔽🔽🔽欢迎阅读 🔽🔽🔽

2个月前

微小的、明智的选择 + 坚持 + 时间 = 巨大的不同

#微小的选择 #明智的选择 #坚持 #时间 #巨大的不同

2个月前

真正的瓶颈，往往不是时代，而是我们自己认知的天花板。

#瓶颈 #认知 #自我反思 #时代 #自我提升

2个月前

订阅者突破 3000，马克一下~ 最近在接入推特和 YouTube 视频，继续为技术爱好者推荐更多优质的内容 🙂

#订阅者突破 #推特接入 #YouTube视频 #优质内容 #技术爱好者

2个月前

Quarkdown 是一个现代的、基于 Markdown 的排版系统。其核心设计理念是多功能性，能够将同一个项目无缝编译成适合打印的书籍或交互式的演示文稿。它通过一个图灵完备的 Markdown 扩展（称为 Quarkdown Flavor）来实现这一目标，将函数概念引入 Markdown，并提供了许多其他语法扩展，让你的想法能够自动流畅地呈现在纸面或屏幕上。 Quarkdown 通过将强大的脚本功能和多目标编译能力融入 Markdown，为文档创作和排版提供了一个新颖且高效的解决方案。它降低了高级排版的门槛，同时赋予了 Markdown 前所未有的灵活性和力量。如果你正在寻找一个比传统 Markdown 更强大，比 LaTeX 更易用的排版工具，Quarkdown 绝对值得尝试。

#Quarkdown #Markdown #排版系统 #功能性 #交互式演示 #语法扩展 #打印书籍 #图灵完备 #自动化

2个月前

#BestBlogs 复杂场景下的 RAG 架构演进：跨模态知识联邦与统一语义推理实践 | InfoQ 中文文章深入探讨复杂 RAG 场景挑战，提出基于融合知识库与统一语义层的跨模态知识联邦架构及实践。摘要：文章分析了传统 RAG 技术在处理企业级复杂知识交互场景（如异构、多模态知识）时遇到的挑战，特别是知识离散性和模态多样性问题。作者基于 QCon 大会演讲内容，提出了一种新的 RAG 架构演进方向：构建融合知识库以整合多元异构数据，并通过统一知识图谱构建统一语义层，实现跨模态信息的关联和高效检索。文章详细阐述了融合知识库的构建方法和统一知识图谱的生成与检索逻辑，并结合医院电子病历查询和银行风险指标分析两个具体案例，展示了该架构在实际生产环境中的应用成效。最后，文章讨论了统一语义层动态更新、图像/视频数据处理、行业语义模型赋能以及知识库标准化等未来演进方向。主要内容: 1. 传统 RAG 难以应对复杂异构和多模态知识挑战 -- 现有 RAG 技术在处理分散于不同文档、不同格式（文本、图片等）的知识时，难以建立有效关联，导致问答结果片面或不准确。 2. 提出基于融合知识库和统一语义层的 RAG 新架构 -- 通过构建融合知识库整合结构化与非结构化数据，并利用统一知识图谱形成语义层，解决知识离散和模态多样性问题，提升检索与推理能力。 3. 统一知识图谱是实现跨模态知识关联的核心 -- 从多模态数据中提取实体和关系构建图谱，基于用户问题进行图谱检索获取包含多模态信息的子图，为 LLM 提供丰富的上下文。 4. 新架构在医疗和金融等复杂场景展现应用价值 -- 通过医院电子病历查询和银行风险指标分析案例，验证了该架构能有效整合多源数据，提升问答和分析的准确性与全面性。文章链接：

#RAG架构 #跨模态知识 #语义推理 #知识联邦 #统一语义 #InfoQ #QCon #企业级知识管理 #复杂知识交互

2个月前

公众号文章链接：

2个月前

数字生命卡兹克公众号分享了一个“特别”的简历一位面试者将自己的简历制作成一个可视化的网页，有趣的是，她在网页中嵌入了一个 AI 对话机器人。这个机器人以面试者“分身”的形式存在，面试官可以直接在网页上向这个 AI 提问，了解她的经历和作品。其实这个对话机器人的回答内容都源于简历上的信息，并没有更深层次的、简历之外的内容，但是很重要的一点是，这种形式向面试者传递了她对 AI 的兴趣和实际应用能力。在众多 AI 生成的、内容空洞的简历中，这份交互式简历显得尤为突出和真诚。要是我是面试官，我也会被她打动的

#数字生命 #AI面试 #科技创意 #人工智能 #可视化简历 #创新应用

2个月前

#BestBlogs 公司来的新人用字符串存储日期，被领导怒怼了…… | dbaplus社群文章对比分析了 MySQL 和 PostgreSQL 数据库中存储日期时间的几种方式，并提供了选择建议，强调避免使用字符串。摘要：文章针对数据库中如何有效存储日期时间这一基础问题，详细分析了常见的几种方法。首先，强烈不建议使用字符串存储日期，指出了其在空间、查询效率和计算功能上的显著劣势。接着，重点对比了 MySQL 中的 DATETIME 和 TIMESTAMP 类型，阐述了它们在时区处理、存储空间和表示范围上的差异，并通过实际 SQL 示例演示了 TIMESTAMP 的时区转换特性。文章还讨论了使用数值型（Unix 时间戳）存储时间的优缺点，尤其指出了其在可读性上的不足。最后，补充介绍了 PostgreSQL 中对应的时间类型，并提供了基于时区需求、时间范围及性能偏好的选择建议，强调没有“银弹”，需根据实际业务场景权衡利弊。主要内容: 1. 不应使用字符串存储日期，会导致效率低下和功能受限 -- 字符串存储日期效率低，比较和计算复杂，且不利于索引优化，远不如数据库原生日期时间类型。 2. TIMESTAMP 具有自动时区转换能力，适合国际化应用 -- MySQL TIMESTAMP 和 PG TIMESTAMPTZ 在存储时转为 UTC，查询时转回会话时区，简化多时区处理，但有时间范围限制。 3. DATETIME 存储字面值，不涉及时区转换，范围更广 -- MySQL DATETIME 和 PG TIMESTAMP WITHOUT TIME ZONE 存储原始值，适合无需时区转换或表示远期时间的场景。 4. 数值时间戳便于计算和跨系统，但可读性差 -- 使用整数存储 Unix 时间戳效率高，尤其适合排序和系统间传递，但直观性不如日期时间格式。文章链接：

#MySQL #PostgreSQL #日期存储 #字符串 #数据库优化

2个月前

周末听了几个播客质量都很高 🔽

#播客 #周末 #质量

2个月前

在人类的所有交往之中，沟通量与信任程度成反比。行动建立信任，语言维护信任。

#人际关系 #信任 #沟通

3个月前

不要让你擅长的事定义你是谁

#自我认知 #个人成长 #界限 #身份认同

3个月前

真正的高手，不是那个能解决所有问题的人，而是那个知道哪些问题值得被解决的人。这是关于资源如何精准投放的大学问，别把时间浪费在即将消失的问题上。

#高手 #问题解决 #资源投放 #大学问 #时间管理

3个月前

感觉自己像颗快被拧坏的螺丝，疲惫、迷茫，甚至有点暴躁？这往往是内心在呼唤：嘿，我们该换个活法，找回真正的自己了。心理咨询师陈海贤老师说，这种感觉，往往是因为我们“丢失了旧的自己”。别急，这里有10个心法，帮你重塑一个更自在、更有力量的新自我。 1. 讨厌的人？让他从你的世界“缩水”。工作中遇到让你“如上坟”般难受的同事或伙伴？别让他定义你的心情和选择。你讨厌他，这感受很真实，接纳它。但如果为了他，你连热爱的工作、晋升的机会都想放弃，那他岂不是“太重要”了？真正的“报复”，是让他变得无足轻重。你的舞台，你的精彩，远比他重要。他，不配占据你人生的C位。 2. 内心的苛责声太响？去“暖气片”旁边待着总觉得自己不够好，像有个声音在脑子里不停挑错？这多半是过往某个“权威”（如严厉的父母、老师）的声音内化了。那时你小，不得不听。现在你长大了，可以选择。怎么选？去找那些欣赏你、宽容你的人——你的“暖气片”。在他们温暖的目光里，你会慢慢学会宽容自己，让心里的冰碴子融化。 3. “躺平”还是“内卷”？别让选择题定义你的人生想休息又怕落后，想努力又觉疲惫，于是卡在中间，反复拉扯？我们都贪心，都“既要又要”。破局点在于：别把对一件事的态度（比如“我要躺平”或“我要奋斗”）上升到整个人生态度。享受闲暇时就全身心投入，工作学习时也全力以赴。人生是动态平衡，不是单选题。 4. 自卑感挥之不去？切换到“我们”频道老觉得自己不如人，像活在排行榜里，赢了短暂得意，输了就自卑？这是“排序思维”在作祟。试试切换到“联结思维”：把身边的人看作森林里的树，各有姿态，共同成长，相互支持。你不是孤军奋战的斗士，而是伟大生态系统里不可或缺的一员。为他人的优秀鼓掌，因为我们是“我们”。 5. 害怕犯错？“错”只是个路标，不是判决书怕自己做不好，怕别人做不好，心里总悬着一块石头？这种恐惧，往往源于对“对错”的执念。如果事情搞砸了，不代表“你不行”，只代表“这里有经验值得吸取”或“有人受伤了，需要安抚和解决”。把“错误”看作导航中的“前方转弯”提示，而不是“你已失败”的终点。 6. 内向是弱点？不，它是“深度思考”的静音模式。不爱说话，不擅交际，就觉得自己格格不入？内向的人，往往因为说得少，所以想得多。一旦开口，话语可能更有分量。如果你想和陌生人交流，不妨真诚点：“我有点内向，不太会聊天，但我很想认识你。”这份笨拙的真诚，有时比油滑的客套更能打开心扉。 7. 愤怒时想“爆炸”？先看看“炸”的目标是什么压力大到想对全世界发飙？其实，愤怒本身不是坏东西，它说明你还有反抗的能量，你的边界受到了侵犯。关键在于，发脾气是“方式”，不是“目的”。问问自己：我发火，到底想得到什么？保护自己？表达不满？还有没有更好的方式能达到这个目的？ 8. 与父母的关系剪不断理还乱？立好“篱笆”，才能种好“花园”。一边觉得亏欠父母，一边又对他们满腹抱怨？试试两件事：首先，和父母之间要有清晰的“边界”。这道“篱笆”既保护你，也保护他们。有关爱和安慰，而不是无尽的纠缠和怨恨。其次，如果原生家庭没给够你想要的爱，那就学着“重新养育”自己，给自己那份缺失的爱。 9. 总为别人操碎了心？试着“演砸”一次。是不是觉得自己像个超人，照顾着所有人（父母、伴侣、孩子），他们反而乐得清闲？你的能干值得点赞，但也可能正是你的“无所不能”，让他们变得“无能”。试着“放手”，允许自己“手忙脚乱”一下，别把所有事都扛起来。当你不再是大包大揽的“家长”，他们才有机会长大，成为真正的“伙伴”。 10. 失去旧我，才能“孵化”新我。那些痛苦的经历、迷茫的情绪，让你感觉失去了自我？恭喜，这正是转变的开始。重要的东西，往往在失去中孕育。旧模式像一个“壳”，破壳而出虽然痛苦，却是成长的必须。你心中的那些“为什么”、“怎么办”，就是引领你探索的北极星。保留旧自我里最珍贵的核心（那是种子），用它去培育一个更真实、更强大的新自我。希望这10个“心法”能像一缕清风，吹散你心头的一些迷雾。找回自己，不是回到过去，而是勇敢地走向一个更整合、更自由的未来。记住，你远比你想象的更有力量。端午安康，愿你享受假期，更享受成为自己的旅程。

3个月前

愤怒是边界被侵犯的信号，恐惧是对冲突的排斥，自卑是排序思维的产物。每种负面情绪都有其正面信息，关键是学会翻译。

#情绪管理 #心理健康 #情绪翻译

3个月前

#BestBlogs 超越 GoF：现代 AI 系统实用设计模式 | InfoQ 中文文章探讨了超越 GoF 的现代 AI 系统实用设计模式，涵盖提示、责任、UX、Ops 和优化等方面。摘要：文章指出，现代 AI 系统面临传统软件和机器学习模式无法完全解决的新挑战，因此需要专门的设计模式。作者将新兴模式分为五类：提示和上下文模式（如少样本、角色、CoT、RAG），用于引导模型输出；负责任的 AI 模式（如输出防护栏、模型批评者），确保输出安全可靠；用户体验模式（如上下文引导、可编辑输出、迭代探索），提升 AI 应用易用性；AI-Ops 模式（如指标驱动、版本控制），管理大规模 AI 系统的部署和运营；以及优化模式（如提示缓存、动态批处理、智能模型路由），提高效率和降低成本。文章强调这些模式帮助标准化解决方案，提高开发效率和系统可维护性，并简要提及了微调、多代理等高级主题。主要内容: 1. 现代 AI 系统需要区别于传统软件和 ML 的专门设计模式 -- AI 系统的行为受指令和上下文严重影响，带来新的挑战，需要标准化模式来解决已知问题，提高开发效率和维护性。 2. 有效的提示与上下文模式是引导 AI 输出的基础 -- 通过少样本、角色、思维链和 RAG 等模式，可以提高模型的推理、准确性、一致性，并减少幻觉。 3. 负责任的 AI 和用户体验模式是构建可信赖 AI 应用的关键 -- 输出防护栏、模型批评者确保内容安全道德；上下文引导、可编辑输出、迭代探索提升用户互动和满意度。 4. AI 系统的生产运营需要专用的 AI-Ops 和优化模式 -- 指标驱动的监控、提示 - 模型 - 配置版本控制、提示缓存、动态批处理和智能模型路由是管理大规模 AI 系统效率和成本的关键。文章链接：

#AI设计模式 #现代AI #GoF #机器学习挑战 #提示上下文 #责任UX #Ops优化

3个月前

React 可视化解析：核心概念的视觉探索

#React #可视化 #解析 #核心概念 #视觉探索

3个月前

想象一下，过不了几年，AI 智能体就像今天的 App 一样，无处不在。但别急着把它们看作手机里那些 App 的升级版，那样就太小瞧它们了。大多数人眼里的 AI 智能体，可能还是个更聪明的工具，帮你订餐、规划行程，最多是个得力助手。但特赞创始人范凌博士和他的，给我们描绘了一个更激动人心的画面：AI 不再仅仅是听话的工具，它正在变成能模拟真人的“数字演员”。那么，Atypica 和我们通常理解的 AI 智能体，最大的不同是什么？打个比方： - 传统 AI 智能体像个超级员工或“万能遥控器”。你给它指令，它帮你完成任务、搜索信息、写代码，或者把不同工具串联起来提高效率。它的核心是做事和回答问题。就像一个聪明的助手，你问它“今天天气怎么样？”，它给你答案。 - Atypica 更像一群“虚拟用户”或“数字焦点小组”。它不直接给你答案，而是用 AI 扮演出各种典型的用户。比如，你想知道年轻人为什么喜欢某个新潮饮料，会生成几个符合特征的虚拟年轻人，然后让另一个AI 专家去采访这些虚拟年轻人，问它们：“你为什么喜欢这个饮料？口感？包装？还是别的？” 通过这种方式，你能高效、低成本地听到大量“用户”的声音。核心区别在于： 1、焦点不同传统 AI 聚焦于解决问题、执行任务、提供信息（更像一个收敛的过程，找到答案）。 Atypica 聚焦于模拟人类、理解主观世界、洞察需求（更像一个发散的过程，探索可能性）。它要为主观世界建模。 2、角色不同传统 AI 通常是回答者、执行者。 Atypica 可以是提问者（AI扮演专家）、被访谈者（AI扮演用户）。它让 AI 反过来向我们提问，或者模拟用户间的讨论。 3、价值不同传统 AI 主要价值在于效率提升、自动化。 Atypica 主要价值在于商业洞察、创意激发、共情理解。它甚至欢迎 AI 的幻觉，因为那些意想不到的观点，可能正是打破思维定式的金钥匙，特别适合需要多元视角的商业决策或民意调查。简单说，如果把传统 AI 比作给你鱼或者教你捕鱼的工具，那 Atypica 就是帮你创造了一个模拟的鱼塘，让你能观察和理解各种鱼（用户）的行为和偏好。它不再局限于工具层面，而是试图成为一面洞察人性和社会的镜子。这种转变，就像我们以前用望远镜观察星辰（获取信息），现在我们开始创造一个个微缩宇宙（模拟系统）来理解宇宙的法则。正是想用 AI 来构建人类主观世界的微缩宇宙，让我们更懂消费者，甚至更懂我们自己。

#人工智能 #AI智能体 #数字演员 #未来科技

3个月前

Plate.js 是为 React 开发者设计的富文本编辑器框架，核心理念是插件驱动、组合性和无头架构，原生支持 AI 编辑能力（如内容生成、文本优化、结构生成）以及对 MCP 协议的支持，使 AI 工具能更好地理解编辑器项目上下文。

#Plate.js #React #富文本编辑器 #插件驱动 #无头架构 #AI编辑 #MCP协议

3个月前

12-Factor Agents - 构建可靠 LLM 应用的原则 "12-Factor Agents" 项目借鉴了经典的 "12 Factor Apps" 理念，为构建生产级别的、基于大型语言模型的应用程序提供了一套清晰、实用的工程原则。作者 Dex 通过自身丰富的实践经验，指出当前许多 AI 代理框架虽然功能强大，但在追求高可靠性、可维护性和可扩展性的生产环境中，开发者往往需要回归到更基础的软件工程实践。该项目认为，许多成功的智能体应用，其核心并非完全不可控的自主决策循环，而是精心设计的、以确定性代码为主导，并在关键环节巧妙嵌入 LLM 能力的软件系统。因此，它提出了12个核心要素，旨在帮助开发者： - 增强控制力：例如“拥有你的提示”、“拥有你的上下文窗口”、“拥有你的控制流”。 - 提升工程质量：例如“工具即结构化输出”、“小型、专注的代理”、“通过简单的 API 启动/暂停/恢复”。 - 确保系统稳健性：例如“将错误压缩到上下文窗口”、“统一执行状态和业务状态”。 - 实现人机有效协同：例如“通过工具调用联系人类”。其根本目标是让开发者，即使没有深厚的 AI 研究背景，也能将 LLM 的强大能力以模块化、可控的方式整合进现有产品，从而更快地交付高质量、能真正服务于生产客户的 AI 软件。

#12-Factor #LLM #大型语言模型 #AI代理 #生产级应用 #工程原则