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3个月前

利用 AI 提取了播客中一些闪光的洞见，分享给大家 🔽 ------------------------------------------------------ 纷繁的世事中，关于金钱、欲望与幸福的迷思，常常困扰着我们。以下是从播客中淬炼出的几颗思想宝石，它们或许能帮助我们重新审视内心，找到更澄澈的生活之道：一、“足够”的边界，由内心而非外界定义查尔斯·费尼（Charles Francis Feeney）在拥有巨额财富后，主动定义了自己的“足够”，匿名捐出 80 亿美元，找到了内心的自由与平静。与之对比，阿道夫·默克尔（Adolf Merckle）在损失部分财富后，尽管仍拥有 80 亿美元，却因无法摆脱“还想要更多”的执念而走向绝望。也许真正的“足够”并非一个客观的数字，而是一种主观的认知状态。当“足够”由不断膨胀的欲望和外界比较来定义时，人会陷入无止境的追逐；当它由内心的需求和价值审视来定义时，则成为通往自由与平静的基石。二、欲望的“被制造”与幸福感的“伊斯特林悖论” 现代消费社会不仅制造商品，更擅长制造“渴望商品的心”。我们购买的往往不只是物品的使用价值，更是其承载的符号与身份认同。经济学家伊斯特林发现，虽然在同一时间点上富裕与幸福感正相关，但长期来看，国民生产总值的持续增长并未带来幸福感的同等提升，甚至可能下降，其原因在于“社会比较”和“享乐适应”。我们许多“想要”并非源于真实需求，而是社会系统精心构建的结果。幸福感并非简单与物质拥有量成正比，它更深受社会比较和自身适应性的影响。警惕被制造的欲望，理解幸福的相对性，有助于我们从消费主义的符号游戏中解脱出来。三、“雄心”与“贪婪”的一线之隔追求目标的过程中，存在一条微妙的分界线。在此之前，我们由“雄心”（Ambition）驱动——好奇、热爱、自我成长、内在驱动；越过此线，则由“贪婪”（Greed）主宰——外部评价、攀比心、占有欲、排名。区分驱动我们行动的根本动力至关重要。以雄心为燃料，我们能享受过程，获得内在满足；被贪婪裹挟，则容易陷入焦虑与迷失。无论是个人还是企业，在追求“更多”的路上，都应时常审视自己是否跨越了这条界限，Enough 在哪里？四、注意力是我们最宝贵的隐形财富 “如果你总是需要查看点什么，那就算不上真正的富有。（If you are constantly checking something, you are not rich.）。” 真正的富足并非仅指物质财富，更关乎内心的自由与平静，以及对注意力的自主掌控。无论是频繁查看股价、社交媒体点赞数，还是其他即时反馈，本质上都是在用外部信息确认安全感。我们最稀缺的资源是注意力。将其从对外部评价的依赖和即时反馈的焦虑中解放出来，投入到真正珍视的事情、内在的成长与创造上，才能获得更深层次的富足感。五、真正的美好，从不刻意寻求关注 (Beautiful things don't ask for attention) 查克·费尼匿名捐赠 14 年不为人知，以及电影《白日梦想家》中摄影师肖恩对待雪豹的态度，都体现了这一智慧。源于内心的富足与美好，无需外界的聚光灯来证明其价值。当行动的出发点是纯粹的热爱与内在的指引，而非为了获取他人的赞赏或艳羡时，我们便接近了真正的自由。

#播客 #金钱 #欲望 #幸福 #思想 #生活之道 #足够

3个月前

根据 OpenDigger 的数据显示，人工智能已经于 2023 年超越云原生，成为影响力最大的技术领域。

#人工智能 #云原生 #技术影响力 #2023年科技趋势 #OpenDigger数据

3个月前

无人知晓又更新了，开听~ BestBlogs 帮你速览博客内容 🔽

#无人知晓 #BestBlogs #博客更新

3个月前

什么时候会出现 $1000 刀以上的编程智能体？

#编程智能体 #人工智能发展 #技术趋势 #未来预测

3个月前

#BestBlogs Agent Infra 图谱：哪些组件值得为 Agent 重做一遍？ | 海外独角兽深度分析 Agent Infra 四大核心赛道，探讨创业与云厂商机会。摘要：本文从投资视角出发，对新兴的 Agent Infra（Agent 基础设施）领域进行了全面的图谱分析，将其划分为 Environment、Context、Tools 和 Agent Security 四大核心赛道。详细阐述了每个赛道的价值、关键技术（如 Sandbox、Browser Infra、RAG、MCP、Memory、Search、Payment、Backend Workflow）以及值得关注的初创公司。文章探讨了创业公司在 Agent Infra 领域的两大机会：在现有 Infra 中寻找 AI-native 需求，以及抓住 Agent 开发的新痛点。同时，附录总结了主要云厂商（AWS， Azure， GCP）在这些领域的布局，指出当前云厂商的产品多源自传统 Infra，Agent-native 产品相对缺乏。整体为技术从业者和投资者提供了 Agent Infra 领域的全景视图和潜在方向。主要内容: 1. Agent Infra 是 Agent 落地的关键，涵盖开发到部署全生命周期。 -- Agent Infra 是 Agent 从概念走向实际应用不可或缺的支撑体系，提供 Agent 执行任务所需的计算环境、信息、工具和安全保障。 2. Environment 和 Context 是 Agent Infra 的核心赛道。 -- Environment 为 Agent 提供运行容器（Agent-native computer），Context 为 Agent 提供记忆和知识，是 Agent 有效规划和行动的基础。 3. Tools 层正快速扩展，搜索和金融工具尤为值得关注。 -- Agent 需调用各类工具完成任务，特别是搜索和支付，Agent 经济出现新商业模式，需要专属支付工具和交易网络。 4. Agent Security 机会需待 Agent 生态成熟后涌现。 -- Agent 安全需从静态权限转为动态意图分析，但 AI-native 安全 Infra 是需求驱动，尚处早期，老牌安全厂商主导。 5. 创业公司机会在于寻找 AI-native 需求和抓住新痛点。 -- 创业公司可在现有 Infra 中寻找 Agent 特有的高性能需求，或开发易用性高、降低开发门槛的新 Infra 产品。文章链接：

#Agent Infra #投资 #云计算 #基础设施 #创业

3个月前

“一秒变小白”是产品设计中的角色快速切换能力，剥离专家茧房，回归用户本真。这种能力的实质，是警惕“知识的诅咒”，确保产品价值判断不被内行偏见所侵蚀，考验的是极致的用户同理心与对复杂性的降维本能。

#产品设计 #角色快速切换 #用户同理心 #知识的诅咒 #专家茧房

3个月前

#BestBlogs 一文带你 "看见" MCP 的过程，彻底理解 MCP 的概念 | 阿里云开发者深度解析 AI 上下文协议（MCP），对比 RAG 与 Function Calling，并通过实践演示理解其工作流程。摘要：文章详细介绍了模型上下文协议（MCP），一个旨在标准化 AI 助手与外部系统连接的开放标准。作者首先回顾了 RAG 和 Function Calling 等相关概念，阐述了它们与 MCP 的联系和区别。接着，文章深入讲解了 MCP 的核心组件（主机、客户端、服务器）及客户端-服务器架构，并对比分析了 MCP 相较于传统 API 在动态适应性方面的优势。随后，文章通过 ModelScope 的 MCP 市场和 Cherry Studio 客户端，一步步演示了 MCP 的实际配置和调用过程，通过开发者模式让读者“看见”并理解模型选择工具并请求服务器的数据交互流程。最后，文章总结了 RAG、Function Calling 和 MCP 在借助外部工具增强大模型能力上的共同本质。主要内容: 1. MCP 是连接 AI 助手与外部数据/工具的开放标准 -- 模型上下文协议（MCP）由 Anthropic 开源，旨在为 AI 模型访问内容、工具提供标准化的“USB-C”式接口，提升 AI 应用的互操作性。 2. MCP 采用客户端-服务器架构，组件包括主机、客户端、服务器 -- 主机提供 AI 交互环境，客户端运行于主机内与 MCP 服务器通信，服务器暴露工具、资源、提示等功能，实现结构化互动。 3. MCP 通过动态能力描述克服传统 API 硬编码问题 -- 客户端能查询服务器当前功能并动态适应，无需硬编码参数变更，提高了 AI 应用与外部系统集成的灵活性和稳定性。 4. RAG、Function Calling、MCP 本质都是增强大模型外部能力 -- 这几种技术殊途同归，都是为了让大模型能够获取外部信息或使用外部工具，以完成更复杂、更准确的任务。 5. 通过开发者工具可“看见”MCP 调用的实际过程 -- 文章通过工具演示，展示了 AI 应用选择 MCP 工具、发送请求、接收结果，并最终由大模型生成回复的完整流程，增强体感理解。文章链接：

#AI #MCP #RAG #FunctionCalling #阿里云 #开发者 #技术

3个月前

原型是思想的“即时编译器”，极大压缩了从概念到共识的沟通路径。

#思想 #即时编译器 #概念 #共识 #沟通路径

3个月前

AI 加速了执行，却放大了协同的滞后。

#AI加速执行 #协同滞后

3个月前

Claude 4 的 200k 上下文窗口和 64k/32k 的输出限制，究竟是技术瓶颈，还是产品策略？隔壁 Gemini 都快把地球仪塞进去了，Claude 还在为这 200k 抠抠搜搜。

#Claude 4 #200k 上下文窗口 #技术瓶颈 #产品策略 #Gemini

3个月前

#BestBlogs 淘宝 Java 工程师的 LLM 开发实践 | 大淘宝技术从 Java 工程师视角出发，详细介绍如何使用 Spring AI 框架进行 LLM 应用开发，包括对话、Function Calling 和 RAG 实践。摘要：本文为 Java 工程师提供了 LLM 应用开发的实战指南。首先分析了当前 LLM 的局限性，强调了应用开发的重要性。接着介绍了面向 Java 的 LLM 开发框架 Spring AI，并与主流的 Python LangChain 进行对比。文章核心内容详细阐述了三大应用场景的实现：一是对话聊天，讲解了角色、Prompt 和 Memory 概念与实现；二是联网搜索等通过 Function Calling 调用第三方 API；三是利用 RAG 技术构建个人知识库，深入解析了 RAG 原理、Embedding 和向量数据库，并提供了完整的数据构建与检索生成流程。文章结合具体代码示例，为 Java 开发者高效应用 LLM 提供了可操作的路径。主要内容: 1. LLM 应用开发对 Java 工程师提升效率至关重要 -- 相较于模型训练理论，掌握 LLM 应用开发更能帮助 Java 工程师在实际工作中利用 AI 技术提升效率和生活品质。 2. Spring AI 为 Java 开发者提供了高效的 LLM 开发框架 -- Spring AI 借鉴 LangChain 思路，使 Java 工程师无需学习新的语言，即可快速融入现有体系进行 LLM 应用开发。 3. Function Calling enables LLMs to interact with external APIs -- 利用 Function Calling 能力，LLM 可根据用户指令自动调用外部服务（如联网搜索），获取实时或特定数据，弥补自身知识盲区。 4. RAG 技术是构建个人知识库、解决 LLM 局限的关键 -- RAG 通过检索外部数据增强 LLM 生成能力，有效解决模型知识滞后、覆盖有限和产生幻觉等问题，提高生成内容的准确性和相关性。 5. Embedding 和向量数据库是 RAG 技术的基础设施 -- Embedding 将非结构化数据转化为向量，向量数据库高效存储和检索这些向量，是实现 RAG 检索增强功能的关键支撑技术。文章链接：

#JAVA #LLM #Spring AI #Function Calling #RAG #淘宝 #技术

3个月前

AI 的发展正驱动核心竞争力发生根本性转变：从执行实现转向意图指导。过去（以“How”为核心）：竞争力主要体现在技术实现能力，即掌握“如何做”——例如精通算法设计、高效编程和系统配置。现在（以“What”与“How Well”为核心）：竞争力转向把握“要做什么”并判断“做得好不好”。这就要求： 1、精准定义意图与目标：能够洞察问题本质，清晰阐述需求与目标，并向 AI 准确有效地传达指令，以确保高质量输出。 2、严谨评估 AI 成果：具备辨别 AI 生成内容的质量、准确性、适用性及伦理合规性的能力，并能进行有效的反馈与迭代优化。 3、创新整合 AI 价值：懂得如何将 AI 能力整合进现有流程，或基于 AI 创造新价值与应用场景。在此过程中，深厚的领域知识是关键壁垒，而持续迭代成为工作常态。

#AI #核心竞争力 #意图指导 #技术实现 #算法设计 #编程 #系统配置 #精准定义 #目标 #需求

3个月前

在人生的十字路口，我们常常感到迷茫，不知何去何从。Y Combinator 联合创始人 Jessica Livingston 最近在她母校毕业典礼演讲分享，在职业乃至人生的探索中，最有效的导航系统并非预设的轨道，而是那些能激发你、与你产生共鸣的“人”。

#人生选择 #职业探索 #Y Combinator #Jessica Livingston #毕业典礼演讲

3个月前

Defuddle ( ) 是一个开源的 JavaScript 库，用于提取网页的主要内容和元数据。它可以移除评论、侧边栏、页眉、页脚等无关元素，仅保留正文，并以干净的 HTML 或 Markdown 格式输出。其主要特性包括： - 更宽松的提取策略：与 Mozilla 的 Readability.js 相比，它倾向于保留更多可能有效的信息，避免过度删除。 - 一致的输出格式：能够以标准化的格式输出内容，包括脚注、数学公式、代码块等。 - 丰富的元数据：可以提取包括数据在内的更多元数据。 - 利用移动端样式：通过分析页面的移动版样式来辅助判断哪些元素是不必要的。 - 多样化的使用方式：可以在浏览器环境和 Node.js 环境中使用。它也是 Obsidian Web Clipper 的一部分，并且可以作为书签工具 (bookmarklet) 使用。

#Defuddle #开源库 #JavaScript #网页提取 #元数据 #信息提取 #Readability.js #技术工具

6个月前

新的博客文章：告别生硬翻译腔：构建 AI 驱动的多轮评审润色流程在深入学习和阅读智能体（Agent）相关的英文技术文章时，我发现传统的翻译软件和方法往往难以将这些文章准确、流畅地转换成地道的中文。逐字逐句的直译不仅导致"翻译腔"严重，还会使句子结构生硬，专业术语处理不当，这让读者理解起来非常吃力。为了解决这个问题，我开始探索各种 AI 工具，并借鉴了分段翻译再合并、反思改进、使用"改写"而非"翻译"等技巧，不断优化翻译流程。经过多次实验，我最终基于 Dify 平台构建了一个 AI 驱动的多轮评审润色 Workflow，成功实现了将英文技术文章（涵盖 AI、编程、产品、商业等领域，尤其是智能体相关内容）高质量地改写为中文的目标。这个 Workflow 不仅能准确传达原文信息，还能使改写后的文章语言流畅自然，完全符合中文表达习惯和技术领域的专业规范。更重要的是，它能同时兼顾技术人员和普通读者的阅读体验，让不同背景的读者都能轻松理解文章内容。本文将详细分享我的实践经验，包括 Workflow 的整体设计、Prompt Engineering 的技巧、模型选择以及后续的排版和发布流程。希望我的经验能帮助大家更好地利用 AI 提升内容创作的效率和质量，也希望能为那些和我一样在阅读英文技术资料时遇到困难的读者提供一些帮助。最终的目标是，通过这个流程，我可以高效地产出和分享高质量的中文技术博客，与更多人一起学习和交流。

#AI驱动 #多轮评审 #润色流程 #翻译软件 #智能体 #分段翻译