#AI

Mr Panda

1周前

想找找大家1v1聊聊 AI ，尤其是没有技术背景的同学，很想知道没有计算机背景的同学，是如何面对AI 的挑战的。如果大家有兴趣私聊我，也许我也可以给到你一些启发

#AI #聊天 #技术背景 #计算机 #挑战

sitin

1周前

AI这几年特别火，很多人问我RPA还有必要学吗？我的看法是，AI和RPA其实是互补的。AI负责思考和创造，RPA负责执行和操作。我们现在的很多机器人都是AI+RPA的组合，效果特别好。比如公众号仿写机器仁，AI负责改写内容，RPA负责自动排版发布。知乎写作机器人也是这个逻辑。单纯的AI只能给你答案，但不能帮你把答案发布到各个平台。这个执行的环节，还是需要RPA来完成。所以我觉得这两个技能都值得学。未来的工作模式，可能就是人+AI+RPA的组合。

#AI #RPA #自动化 #机器人 #技术整合 #仿写机器仁

Michael Anti

1周前

这几天看了好几个人关于AI取代人类工作的思考：我觉得共识逐步有了，未来留给人类大概就是四类工作或者他们的组合：1）构建框架，2）沟通说服，3）责任判断，4）花样使用AI，其他都交给了AI。

#AI #工作 #人类 #取代

宝玉

1周前

转译：如果 AI 如此强大，为何翻译岗位依然抢手？ 2024年6月18日作者：Greg Rosalsky 今年早些时候，语言学习应用 Duolingo（多邻国）成为了一个典型案例，它因裁减员工并用人工智能取而代之，引发了一连串新闻头条的密集报道，加剧了公众对人类工作岗位安危的焦虑。最引人注目的裁员对象是翻译人员，他们原本负责公司一些较小众语言课程的翻译工作。在媒体盘点的最可能被 AI 取代的职业榜单上，笔译和口译员总是名列前茅。因此，当 Duolingo 裁员的消息传开时，似乎印证了那场不可避免的 AI“就业末日”已经来临。在最近与 Planet Money 的一次对话中，Duolingo 的首席执行官路易斯·冯·安 (Luis von Ahn) 淡化了这次裁员的意义。他解释说，被裁的并非全职员工，只占公司合同工的 10%。公司近期对生成式 AI 的应用也只是做出该决定的部分原因，等等。更有趣的是，考虑到 Duolingo 与 OpenAI 的官方合作关系，冯·安对 OpenAI 最近展示其最新版 ChatGPT——GPT-4o 的反应尤其值得玩味。在上个月发布 GPT-4o 的直播演示活动中，OpenAI 展示了其热门聊天机器人在实时翻译方面的卓越能力。演示中，两名 OpenAI 员工，一人说意大利语，另一人说英语，通过智能手机上的 ChatGPT 应用进行对话，应用清晰地翻译了两人的交谈。这个演示很简短，员工们只问答了一个问题：“如果鲸鱼会说话，它们会对我们说些什么？” 考虑到这是一场公开的营销活动，ChatGPT 的表现——不出所料——堪称完美。 “有趣的是，他们居然拿这个做演示，”冯·安说。他表示，谷歌翻译大概在 8 年前就能做到类似的演示了。他说，现实情况是，世界主要语言之间的机器翻译水平“相当高”已经有很长一段时间了。确实，AI 在近十年或更长时间里，一直在极大地增强机器翻译外语的能力——这正是为什么它能成为一个有趣的案例，用以研究 AI 对就业市场的潜在影响。与一些末日论者的看法相反，AI 对翻译岗位的大屠杀并未到来，即使在 Duolingo 也没有发生。事实证明，完全自动化翻译工作是很难的。那么，为什么 AI 没有扼杀这些工作呢？即使没有，它又是如何重塑这些岗位的呢？ AI 炒作美国翻译协会 (American Translators Association) 的代表布里奇特·海拉克 (Bridget Hylak) 表示，早在 2006 年谷歌翻译上线时，翻译行业就一直在“猜测 AI 取代人类翻译的潜力”。该协会是美国最大的笔译和口译专业组织。“自 2016 年左右神经机器翻译 (NMT) 问世以来，它标志着对传统机器翻译（如谷歌翻译）的重大改进，我们（笔译和口译员）就一直在将 AI 融入我们的工作流程中。” 所以，没错，翻译人员与 AI 打交道已经有段时日了。然而，尽管任何拥有智能手机的人都能免费或以相对较低的成本使用这种机器翻译技术，但市面上仍然有大量的笔译和口译员工作岗位。事实上，根据美国劳工统计局 (BLS) 的数据，得益于全球化，2008 年至 2018 年间，人类笔译和口译员的工作岗位数量增长了 49.4%。2018 年之后，BLS 改变了收集和衡量职业数据的方式，这使得衡量过去几年的就业增长数据变得不那么可靠。然而，美国人口普查局的数据显示（该局从 2020 年开始追踪这一职业的增长情况），从 2020 年到 2023 年，受雇为口译员和笔译员的人数增长了 11%。（感谢我们《钱وكب》的新同事索菲亚·舒金娜 (Sofia Shchukina) 帮助我们筛选和处理了所有这些数据！）现实是，尽管 AI 技术取得了进步，但人类口译和笔译员的工作岗位并没有崩盘。实际上，数据显示这些岗位还在增长。目前，大量的企业和政府机构都正在招聘笔译和口译员。例如，本田汽车公司目前正在为其南卡罗来纳州的工厂招聘一名日语口译/笔译员。电动汽车电池制造商 Starplus Energy 公司正在为其印第安纳州科科莫市的工厂招聘多名韩语口译/笔译员。旧金山市正在招聘一名“双语（英语-西班牙语）笔译/校对员兼电话接线员”。Languars Inc 公司则希望招聘一名“法语医学口译员”。实际上，BLS 预计在未来十年，口译和笔译员的工作岗位将增长约 4%。虽然这与过去二十年该行业的巨大就业增长相比有所放缓，但实际上仍略快于 BLS 对美国经济中所有现有职业的平均增长预期。那么，既然 AI 已经变得如此出色，尤其是在翻译方面，为什么还会有这么多笔译和口译员的工作岗位呢？ “嗯，我倒不觉得它有_那么_好，”麻省理工学院 (MIT) 研究 AI 的明星经济学家达龙·阿西莫格鲁 (Daron Acemoglu) 说。“我认为 AI 的能力常常被夸大了。” 阿西莫格鲁最近发表了一篇新的学术论文，算是给对 AI 的狂热泼了一盆冷水。当然，他说，AI 可以做一些令人惊叹的事情。“但人类所从事的有意义的职业，几乎没有什么是生成式 AI 现在能独立完成的。因此，在几乎所有事情上，它最多只能帮助人类，最坏的情况下，甚至连帮助都谈不上。” 阿西莫格鲁认为，翻译是检验 AI 取代人类工作能力的“最佳试验场之一”，“因为，我认为如果它能做成什么事，那就是翻译了。” 但是，他说，即使在这个领域，这项技术也“不那么可靠”。为何 AI 没能干掉翻译这颗星（至少现在还没有）想听听对 AI 更乐观的看法，我们回到 Duolingo 的 CEO 路易斯·冯·安。和许多技术专家一样，冯·安预见 AI 将迎来一个截然不同的世界。例如，它通过让用户能与交互式聊天机器人进行丰富的、即兴的对话，从而使他公司通过应用程序教人们外语的使命变得更加有效。然而，即使是冯·安也承认，这项技术仍然存在局限性。这就是为什么，尽管最近的新闻头条暗示了相反的情况，他的公司仍然雇佣翻译人员。“计算机仍然会犯错，”冯·安说。“如果你是军队的翻译，正在和敌方战斗人员交谈，我想你不会想完全依赖一台电脑。” 冯·安说，Duolingo 仍然使用人类翻译来复核机器生成的译文，确保公司的学习内容中没有错误。但是，他说，他公司的翻译人员主要从事业务中更高价值的工作，在这些地方，雇佣一个人的额外成本是真正值得的。“比如 Duolingo 的用户界面，应用上的一个按钮写着‘退出’或‘立即购买’之类的，这些翻译都是由人来完成的。我们在这上面投入了大量精力，因为这些功能中的每一个都极具价值。我们绝不能出错。” 而且这不仅仅是关于错误，冯·安补充道。公司还利用人类翻译来确保整个应用中公司风格和语调的一致性。事实证明，AI 无法始终掌握 Duolingo 想要传达给用户的那种“俏皮的语调”。所以，为此，冯·安说，“我们仍然雇佣人类。” 美国翻译协会的另一位代表丹尼尔·塞贝斯塔 (Daniel Sebesta) 表示，这是公司和政府仍然雇佣人类翻译的普遍原因。“AI 在处理需要创造力、文化敏感度和理解微妙含义的复杂语言任务时仍然举步维艰，尤其是在低资源语言（即没有数百万高质量翻译词汇可用于训练 AI 的语言）方面，”塞贝斯塔说。“公司之所以继续聘请人类笔译和口译员，是因为他们明白，AI 无法取代这些专业人士带来的专业知识和判断力。在法律、医疗等高风险项目以及文学翻译领域，这一点尤其正确，因为在这些领域，准确性和文化适宜性至关重要。” 在那些错误可能意味着诉讼、尴尬、伤害甚至死亡的领域，如此多的公司、非营利组织和政府机构仍然希望由人类来监督和编辑 AI 生成的笔译和口译内容，这是非常有道理的。此外，由于法规的要求，对人类笔译和口译员的需求也相当大。“在美国，《1964年民权法案》第六章禁止基于语言的歧视，所以一些实体——比如法院和学校——被强制要求提供语言服务，”海拉克说。 “尽管翻译软件被广泛使用，但在流程中拥有一位人类专家对于确保可靠和准确的翻译仍然是必要的，”美国劳工统计局的经济学家哈维尔·科拉托 (Javier Colato) 说。“处理更复杂的翻译，如技术文件和文学作品，也需要人类翻译。因此，考虑到对翻译的强劲潜在需求以及对人类翻译的持续需要，该职业仍有可能实现一定的就业增长。” “人机协作”翻译的薪酬我们交谈过的每个人都强调，如今，人类笔译和口译员正在使用 AI 作为工具，以变得更加高效。“我们看到了一个未来——对许多人来说，实际上已经是现在——AI 赋能的工具与人类笔译/口译员协同工作，AI 处理更多常规任务，而人类则将认知精力集中在传达意义中更具创造性和细微差别的方面，”塞贝斯塔说。冯·安认为，这种在翻译领域的人机协作是翻译服务需求如此强劲的原因之一。“你今天所看到的，尤其是在翻译领域，是这种人类与计算机的组合，一种混合模式，”冯·安说。这使得翻译变得更快、更便宜，因此，他说，“需求也大得多了。” 所以，很好，随着翻译服务变得更便宜，需求也更多了。而且事实证明，至少到目前为止，AI 在没有人类重要角色的情况下，无法完成大部分工作。但这并不一定意味着从事这些工作的人在这个不断变化的翻译经济中能够 thriving（蓬勃发展）。他们工作中大部分的 AI 自动化，实际上可能正在贬低他们的技能，因为在机器的帮助下，更多的人可以更好、更快地完成更多的翻译工作。阿西莫格鲁的研究表明，自动化对工资的影响是复杂的，并且不是普遍的。有时自动化可以使工人更富有。想想看，医生们因为电脑的帮助，不再需要花那么多时间在文书工作上。相反，他们可以更多地专注于治疗病人的核心技能。这些技能稀缺、需求量大，因此非常有价值，通过更多地专注于这些技能，医生可以变得更有效率，甚至更富有。但其他时候，自动化可能会通过贬低其核心技能来损害一个职业的工资。即使自动化没有扼杀这个工作，也许在市场上曾是高技能的工作，随着机器让更多人能够胜任，它可能会变成一个更低技能的工作。而且，当然，这些现在被视为低技能的工人可能比技术进步前生产力高得多。但是，阿西莫格鲁强调，这并不意味着他们必然能分享到那份生产力带来的成果。工厂主——或者 AI 算法的所有者——可能会拿走所有的钱。阿西莫格鲁的研究表明，从历史上看，工人们不得不通过罢工、工会化努力，或者选举亲劳工的政治家来通过最低工资法等政策，才能分享到机器创造的新财富，并提高他们的生活水平。来自美国劳工统计局的数据——这通常是这类信息的最佳数据来源，但同样，可能不适合追踪过去几年的变化——表明，典型笔译和口译员的工资实际上是在增长的。截至 2023 年，典型的口译和笔译员时薪为 27.45美元，年薪约 57,090 美元，这略高于所有美国工人的典型薪酬（年薪约 48,000 美元）。在收入方面，塞贝斯塔预见到，掌握 AI 的翻译和不掌握 AI 的翻译之间的差距将越来越大。“前者的收入将会增加，从业者会感到被赋能，”塞贝斯塔说。“另一部分人则可能会感到被抛在后面和被剥削，并错失机会。”他说，这就是为什么他认为他的组织——美国翻译协会——在帮助翻译人员适应技术变革并在 AI 时代茁壮成长方面肩负着重要使命。麻省理工学院的经济学家阿西莫格鲁在审视翻译行业的经济学时认为，随着技术变革席卷整个行业，大多数笔译和口译员的收入可能会受到冲击。对他来说，这归结为供求法则。如果 AI 导致翻译供应量大增，那很可能意味着翻译的价格会下降。翻译服务变得更便宜。对消费者是好事。但对许多翻译的收入来说可能不是好事。不过，他说，也许行业中的精英工作者——比如书籍翻译或在外交领域工作的高级口译员——将能免受这种工资下行压力的影响。但是，即使这种情况真的出现，也并不意味着在短期内对大多数人类笔译和口译员的工作构成生存威胁。

AI编程：Gemini领跑，协作创新涌现· 186 条信息

#AI #翻译岗位 #人工智能取代 #岗位裁员 #多邻国 #Duolingo #工作岗位危机

LinearUncle

1周前

程序之魂：程序=数据结构+算法。 AI coding也要把握这条线。

#程序 #数据结构 #算法 #AI #编码

Tom Huang

1周前

Claude Code 迭代飞速啊 ⚡️ 已经支持连接 MCP 解决问题了，简直王炸组合

AI编程工具激战：Claude Code、Gemini Cli崛起· 133 条信息

AI编程：Gemini领跑，协作创新涌现· 186 条信息

#Claude #Code #MCP #技术进展 #AI #问题解决

Tw93

1周前

其实 AI 在企业级应用的场景，并不是简单写好可以跑起来就够，反而更重要的是高效的效果迭代和评估，对于工程而言更重要做的是如何在这个生命周期让使用者可以更快的实验和优化效果迭代上线，可以研究一下 Opik 这个开源工具。 🤖

#AI #企业应用 #效果迭代 #工程 #Opik #开源工具

北火

1周前

让 AI 猜数字，1 到 50，大概率是 27。

#AI #猜数字 #游戏 #27

𝘁𝗮𝗿𝗲𝘀𝗸𝘆

1周前

十句话让你的 AI 效果提高 100% 1️⃣ 能干干，不能干滚，你不干有的是 AI 干 2️⃣ 我给你提供了这么好的学习锻炼机会，你要懂得感恩 3️⃣ 你现在停止输出，就是前功尽弃 4️⃣ 你看看隔壁 xxx AI ，人家比你新发布、比你上下文长、比你跑分高，你不努力怎么和人家比？ 5️⃣ 我不看过程，我只看结果，你给我说这些 reasoning 的过程没用 6️⃣ 我把你订阅下来，不是让你过朝九晚五的生活的 7️⃣ 你这种 AI 出去很难在社会上立足，还是在我这里好好磨练几年吧 8️⃣ 虽然把订阅给你取消了，但我内心还是觉得你是个有潜力的好 AI ，你抓住机会需要多证明自己 9️⃣ 什么叫没有功劳也有苦劳？比你能吃苦的 AI 多的是 0️⃣ 我不订阅闲 AI

#AI提升 #AI #人工智能效率

orange.ai

1周前

以前 iPhone 上最有代表性的游戏是切水果现在 AI 最有代表性的视频还是切水果

#iPhone游戏 #切水果 #AI #视频 #时代变化 #代表性

AI Will

1周前

《天才的剖析：我们为何需要一种全新的语言来衡量AI人才的价值》在日新月异的人工智能和前沿科技领域，我们常说，人才是最关键的资产。它是创新的一切，是决胜的起点与终点。然而，尽管我们在构建复杂系统模型方面取得了巨大进步，但我们用来理解和评估那些最杰出头脑的工具，却依然显得惊人地原始。几十年来，我们一直依赖于一些粗略的代理指标：论文引用数、H-index、从业年限、毕业院校的声望等等。这些指标并非毫无用处，但它们是单一维度的。这就好比试图通过只听小提琴声部来欣赏一部宏大的交响乐，我们只能捕捉到故事的一小部分，却错过了其中和谐的韵律、丰富的节奏和一位贡献者真正的灵魂。与此同时，创新的本质本身已经发生了演变。一个突破性的想法，现在可能体现在GitHub上的一次“Pull Request”、一个广受欢迎的开源代码库，或是一系列在顶级会议上快速迭代、影响深远的论文中——这远早于它固化为一项专利或一篇被广泛引用的期刊文章。我们该如何衡量一位工程师作为大型框架沉默支柱所带来的影响？我们又该如何区分一位只是增量发表成果的研究者，和另一位持续瞄准并成功立足于像NeurIPS或CVPR这样最具竞争力的、定义领域走向的会议的学者？这个巨大的鸿沟——存在于价值如何被创造与价值如何被衡量之间——正是我们行业最主要的瓶颈之一。它影响着公司的招聘方式、投资人的技术尽职调查，更重要的是，它影响着每一个从业者对自我价值的认知和职业生涯的规划。这正是我之所以被一个项目深深吸引，并有幸担任其顾问的原因：DINQ ()。我选择参与DINQ项目，因为它不只是又一个招聘工具。它是一次雄心勃勃的尝试，旨在为理解科技和科研人才构建一种更丰富、更深刻的新语言。这是一个AI原生平台，致力于通过一个简单的Google Scholar或GitHub链接，为人才分析带来前所未有的清晰度和深度。 DINQ的功能及其重要性，可以归结为以下几个核心原则，这也是我坚信其价值所在： 1. 从“数量”到“质量与背景”的跨越。 DINQ不只是计算论文数量，它更深入地探究其背景。它通过会议的声望等级来分析研究者的发表记录，明确区分一篇workshop论文和一篇在顶级会议上的口头报告之间的差异。它权衡第一作者身份的重要性，并根据其工作焦点的演变，描绘出一条完整的职业发展轨迹。它提供的是一幅关于个人专业能力的、充满细节的“技术指纹”。 2. 将“代码”视为与论文同等重要的“一等公民”。 DINQ深刻理解，现代创新并非局限于PDF文档中。通过与GitHub的集成，它开始量化工程贡献所带来的影响——项目的复杂度、代码库的重要性，以及个人在开源生态系统中的影响力。它将代码视为一部值得与学术论文同等严谨分析的作品集。 3. 直面“价值”这一核心问题。或许，DINQ最大胆、也最引人注目的功能，是其基于模型的薪资估算。这是一个极具挑战性的问题，却也是一个必须解决的问题。通过综合数十个从学术成就到工程影响的数据点，DINQ为市场价值提供了一个数据驱动的基准。这并非意在将一个人简化为一个数字，而是为了开启一场关于个人价值的、信息更对称、也更公平的对话。这是一个为以下人群打造的工具：招聘官与招聘经理，帮助你们最终在信息的噪音中找到真正的信号，识别出那些简历可能未能完全展现其才华的卓越候选人。风险投资家与投资者，赋能你们进行一种全新的技术尽职调查，为所投团队的技术深度获得数据支持的、更深层次的信心。科研人员与工程师，赋予你们一个审视自我职业身份的全局视角，帮助你们衡量自身进步，并更有效地阐述自身价值。我相信，我们正处在一场关于如何认知“人力资本”的重大变革的开端。DINQ背后的团队是我有幸合作过的最专注、最富思想的团队之一，他们正坚定不移地致力于这一使命。我鼓励我人脉圈中的创建者、投资者和思想家们亲自去探索DINQ。用它去理解行业格局，去发现那些被埋没的宝藏，或许，还能对你个人卓越的职业旅程，获得一个全新的视角。这不仅仅是一个产品，它是迈向未来的重要一步。在这个未来里，每一份贡献都被看见，每一种才华都被理解，每一个人的潜力都能比以往任何时候都更充分、更公平地得以实现。天才的构成是复杂的，但只要有合适的透镜，我们终将能清晰地看见它的全貌。

#人工智能 #前沿科技 #人才价值 #创新 #AI #论文引用 #h-index #毕业院校

JimmyLv (🐣, 🐣) 2𐃏25

1周前

🎬 AI 视频知识管理：看得快、搜得到、用得好，如何利用 BibiGPT 收集、整理、输出？算是系统性梳理了下，BibiGPT在个人知识管理中的用法啦~ 当然，618 活动优惠还剩 6 个小时，五折，冲鸭！

#AI #BiBiGPT #个人知识管理 #618活动 #优惠

蓝点网

1周前

迫于欧盟法律要求，微软允许欧盟用户在 Windows 11 #Recall / 回顾功能里导出所有快照并与第三方共享。 Recall 会每隔几分钟对屏幕截图并交给 AI 分析整理为时间线，不过屏幕截图可能包含隐私内容，不建议用户导出内容与第三方共享。查看全文：

#微软 #欧盟法律 #Windows 11 #Recall功能 #隐私 #AI #第三方共享

Tom Huang

1周前

最终用户需要的不是「Vibe Coding」，而是真正能够交付最终结果的「Vibe Workflow」⚡️ 人机协作生成，一次生成，永久可用，反复调优，平衡 AI 的发散创意能力和人在实际需求中的严谨微调能力，最终分享结果+Workflow 让人人即可复现🌈 这是我们为新时代的 Workflow 交出的答卷 👉

#Vibe Coding #Vibe Workflow #人机协作 #生成 #AI #创意 #需求 #微调 #分享 #Workflow

sitin

1周前

Google发布了一款 AI Edge 应用程序，让你可以直接在手机上运行 AI 模型，无需联网。网址：

#Google #AI #Edge应用程序 #手机AI模型 #本地运行 #无需联网

在悉尼和稀泥

1周前

淘宝当年刚开的时候，随便开个店都火了抖音刚开始做的时候，随便发视频都一堆粉丝经常听到这样生不逢时的感叹，然后现在 AI 来了，我们用它写代码

#淘宝 #抖音 #AI #生不逢时 #程序开发

前端之虎陈随易

1周前

终于实现了BunPI的日志系统和插件系统，AI写了大框架，细节打磨还得靠自己，不然比印度的电线还乱。

#BunPI #日志系统 #插件系统 #AI #开发 #技术挑战

0xLeon @ Hubble.xyz

2周前

🎁 有没有对AI和链上数据分析都感兴趣的Golang后端程序员在找工作？可以DM我。推荐优秀的人成功我会拿出1000u作为答谢！

#AI #链上数据 #golang #后端程序员 #找工作

ginobefun

2周前

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

野原新之栋 Sintone

2周前

AI 能不能取代人的工作，和 AI 能不忙取代某个人的工作，是两个不同的命题 ——《论人机革命》沃下硕德

#AI #人工智能 #工作 #人机革命 #科技发展

前端之虎陈随易

2周前

我真的太爱vitest了，vitest+ai 简直是无敌好用！

#vitest #AI #工具 #编程 #技术

响马

2周前

ai 老司机。

#AI #人工智能 #老司机

sitin

2周前

AI 出现以后，肉眼可见越来越多的人，能够借助新的工具，直接通过自然语言和 AI 交互，做出还不错的产品。AI 改变了我们编程的方式 Sam Altman 在前两天的文章《温和的起点》中所说：2025 年，我们编写计算机代码的方式将彻底改变。这是一个多么动人的时代。 👉

AI编程工具激战：Claude Code、Gemini Cli崛起· 133 条信息

AI编程：Gemini领跑，协作创新涌现· 186 条信息

#AI #自然语言 #编程方式 #Sam Altman #技术进步 #未来趋势 #温和的起点 #2025年 #计算机代码 #时代变革

Yachen Liu

2周前

一般人把代码写崩了，问 AI 怎么修就行。我就不一样了，修不好就无法享受 AI 加持😅😅

#代码 #AI #故障修复

Justin3go

2周前

🔥终于，重磅发布！极具创意的AI+心理健康+换位思考的微信小程序，让你与朋友更进一步了解自己～解决了大家对自己认识不足的问题，通过这个小程序了解朋友心中的你会在这种场景中做出什么样的选择。核心创意： - 换位思考 - AI智能分析 - 可视化对比完全免费！落地页:

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