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智能推荐信息源

由 AI 根据您的兴趣偏好筛选

2个月前

问一下各位推友？国内有类似 cloudflare pages 一样的静态文件 host 服务吗？希望支持集成 Github / 支持 cli 部署/ 支持 preview / 支持回滚到不同版本下午花了十分钟找了一下发现没有我想要的

#静态文件托管 #Cloudflare Pages #Github集成 #CLI部署 #Preview功能

2个月前

iPhone Air 国行上市终于有消息了，虽然不会买，但是准备第一时间去店里摸一摸，看看到底有多“Air”。

#iPhone Air #国行上市 #期待 #摸一摸 #科技产品

2个月前

sam altman 08 年在wwdc 演讲的视频。立领 polo，红配绿，还两个领子，哈哈

#Sam Altman #WWDC 08 #演讲 #立领Polo衫 #红配绿

2个月前

智能商业的核心，藏在两个关键词里：网络协同与数据智能。先说“网络协同”。过去，企业想解决复杂问题，往往依赖科层制的命令链，或者简单的市场价格信号。但现在，它更像是一场“实时互动的集体智慧”——通过连接无数角色（比如消费者、供应商、合作伙伴），让信息在网络中自由流动，快速达成共识。比如外卖平台，就是通过连接商家、骑手和用户，让订单分配、配送路径、库存管理这些原本分散的环节，在实时协同中变得高效。再看“数据智能”。这不是简单的“用数据做决策”，而是让机器直接“自己做判断”。和企业传统的“商业智能”（BI）不同，BI更多是为管理者提供分析报告，而数据智能则能让算法在网络中自动优化：根据用户行为调整推荐，根据市场需求预测库存，甚至在客服场景中直接处理简单问题。就像自动驾驶，数据不是终点，而是让机器自主决策的燃料。这两者像DNA双螺旋，缺一不可：网络协同让数据的来源更丰富，数据智能让协同的效率更精准。没有网络，数据就是孤岛；没有数据，协同就是空转。未来十年，智能商业的突破将围绕三条主线展开：第一，万物在线化。物联网（IoT）正在让物理世界“说话”。想象一下，工厂的设备装上传感器，实时反馈运行状态；餐厅的食材从种植到加工全程被追踪；甚至服务员的工作轨迹、顾客的停留时长，都能通过芯片和摄像头记录下来。这不是简单的“联网”，而是让每个物体都成为数据节点，让商业感知更敏锐。就像海底捞的智慧餐厅，用AR技术优化点餐流程，本质就是让“人、物、服务”在虚拟世界里实时互动。第二，人工智能平民化。别担心算法太难或招不到工程师——未来的AI会像水电一样普及。谷歌开源TensorFlow，阿里云提供机器学习平台，企业不需要从零开发，只需像“搭积木”一样调用算法工具，设定参数就能用。比如电商平台根据用户画像推荐商品，餐饮SaaS系统自动生成营销方案，这些都是AI“平民化”的体现：技术不再是少数人的“黑科技”，而是人人可用的“基础设施”。第三，协同网络的扩张。当一个领域的网络先跑通（比如广告、零售、餐饮），它会像滚雪球一样向外延伸，带动上下游甚至整个产业的网络化。就像美团从外卖平台，扩展到酒店、旅游、生鲜，再到连接数百万商家和骑手；美菜网从食材供应出发，重构餐饮供应链的数字化。这种扩张不是简单的“平台化”，而是让整个商业链条在网络中高效运转，消除信息差和中间环节。以餐饮行业为例，这个过程已经清晰可见：从早期的团购培养用户习惯，到外卖成为主流消费场景，再到私厨、预制菜等细分市场崛起。背后支撑的，正是SaaS系统让商家数字化运营，供应链平台让食材流通更透明，数据智能让营销更精准。商务部最新的指导意见也明确鼓励：用互联网技术提升管理、实现线上线下融合——这本质上就是让餐饮行业在“在线化-智能化-协同化”的进程中找到新的增长曲线。说到底，智能商业的本质，不是机器取代人，而是通过技术让“人、数据、网络”形成合力，让每个环节更高效，每个需求被更精准满足。未来的商业竞争，拼的不是谁跑得更快，而是谁能让技术真正融入血液，成为“自我进化”的基因

#智能商业 #网络协同 #数据智能 #万物在线化 #人工智能平民化

Luo说不啰嗦

2个月前

我：所有产品都值得用 AI 重新做一遍。还是我：大多数用户根本不需要 AI 产品。 🤡

#AI产品 #用户需求 #产品价值 #技术反思 #观点冲突

2个月前

今年的诺贝尔经济学奖，像是为即将到来的AI时代写下的注脚。某种意义上，这是学术界在为一场即将到来的巨变做理论准备——当旧世界的规则被彻底改写，我们至少需要知道，这一切是如何发生的。获奖者是三个人：Joel Mokyr，从历史中找到了技术进步如何实现持续增长的规律。 Philippe Aghion和Peter Howitt，把熊彼特的"创造性破坏"理论变成了严谨的数学模型。三人的获奖理由是："解释了创新驱动的经济增长。"

#诺贝尔经济学奖 #AI时代 #技术进步 #创新驱动的经济增长 #创造性破坏

𝙩𝙮≃𝙛{𝕩}^A𝕀²·ℙarad𝕚g𝕞

2个月前

sonnet的推理如何接地

#sonnet #推理 #接地

𝙩𝙮≃𝙛{𝕩}^A𝕀²·ℙarad𝕚g𝕞

2个月前

递归不是语言系统的一个选项，而是任何有限系统表达无限复杂性的必然方式。递归的三个层级本身形成了一个递归关系： •计算递归 ← 实现 •认知递归 ← 理解 •存在递归 ← 超越每个层级都能反过来影响前一个层级。

#递归 #语言系统 #复杂性 #认知 #存在

2个月前

AI时代下越来越少人会直接从文档上了解新知识。甚至对于结构化学习的需求，也可以通过DeepResearch满足。写有用的文章，只剩下两个方向：1. 具有启发性，能让读者known unknown 2. 提供特化的、前沿的信息，尚未被搜索引擎/AI广泛认识

#AI时代 #知识获取方式 #DeepResearch #有价值文章 #信息前沿性

知识分享官

2个月前

这个GitHub仓库按年份整理了大量关于漏洞分析与网络安全、逆向工程和开发相关的博客、文章、论文和工具等等，全部都是让人不禁卧槽的硬核干货，非常极具参考价值的网路安全学习资料导航。

#GitHub #漏洞分析 #网络安全 #逆向工程 #学习资料

2个月前

用Codex+Chrome Devtools MCP做逆向，还能直接让它用JavaScript实现请求

#Codex #Chrome DevTools #MCP逆向 #JavaScript #请求实现

2个月前

《智能体设计模式》谷歌工程师开源的Agent设计书，内含各种模式的流程图、讲解、代码，应该是目前最值得读的Agent书籍。电子书地址：

#智能体 #Agent设计 #谷歌工程师 #开源 #电子书

2个月前

踩了一天markdown的坑，在流式的中间态markdown解析会完全破坏之前的上下类型🙂，加了一些hacker的方式去让渲染更加丝滑了

#Markdown #流式处理 #渲染 #hacker #修复

YL (Yucheng Liu)

2个月前

AI时代最稀缺的资源不是算力，不是数据，而是注意力。我们都在做 Attention Engineering，想方设法连接人与价值。你觉得呢？🤔

#AI时代 #注意力 #稀缺资源 #Attention Engineering #价值连接

李老师不是你老师

2个月前

10月11日，据国内媒体报道，小米创始人雷军近日在社交媒体发布视频，透露小米汽车已开启高原测试，并来到新疆喀什，在走访喀什古城时，雷军在一家店内被推荐了一把英吉沙小刀。据介绍，这把刀是“中国民族非遗技艺打造，也是中国四大名刀之一，专门用于食用肉类，采用生铁锻造。”雷军试了试手感后询问价格，听到“8000块”的报价后，他明显感到惊讶，忍不住重复了一遍。

#雷军 #小米汽车高原测试 #新疆喀什 #英吉沙小刀 #价格昂贵

2个月前

Package.json 的解析是用 Zed 里的 Opus 4.1 生成的，会根据 lock 文件自动适应 bun/pnpm/yarn/npm，我都没提这个要求，还不错

#Package.json解析 #Zed Opus 4.1 #lock文件 #bun/pnpm/yarn/npm #自动适应

2个月前

埃隆·马斯克的日常，总带着一种举重若轻的“随意感”。他随口提及的太空旅行、神经接口、地下隧道，仿佛只是解决了几个顺手的小问题，语气平淡得像是在说“今天天气不错”。这种“我们也没多想，就琢磨出来了”的轻松，背后是颠覆行业的硬实力。但偶尔，他也会有“破功”的时刻。前阵子因为Grok的出现，这位平时沉稳的科技大佬，竟罕见地陷入了几天的“狂喜模式”，在社交媒体上像个孩子般分享着发现的乐趣。这种反差，反而让人觉得真实——既是改变世界的创新者，也有普通人面对新事物时的雀跃。其实，无论是航天、AI还是其他前沿领域，真正的突破往往藏在看似“随意”的探索里。就像有人调侃说，马斯克随手用DALL-E生成的五秒“废片”，可能都比很多人绞尽脑汁做的东西更有想象力。这种“玩着玩着就成了”的状态，或许正是顶尖创新者的特质：不被常规束缚，在看似随意的尝试中，捕捉到改变世界的火花。

#埃隆·马斯克 #创新 #Grok #狂喜 #随意感

2个月前

大白话解释，AI常见术语和缩写，让你读相关文章、Youtube视频更轻松。简单列18个，基本够用。 Artificial intelligence (AI) | 人工智能研究如何让机器变得智能的学科，目标是让机器拥有类似人类和动物的智能。通用人工智能（AGI）指的是能力达到人类水平的AI。超级人工智能（ASI）则是在各方面都超越人类的AI，不过这两个概念目前还没有公认的严格定义。 AI Agent | AI智能体能够自己做决策、采取行动的AI系统。举个例子，一个大语言模型如果能调用各种工具（比如搜索、计算器等），并且知道在什么时候用哪个工具来完成任务，它就是一个AI智能体。 AI Safety | AI安全专门研究AI可能带来的各种危险，并想办法预防这些风险的领域。这些风险可大可小，从小麻烦到威胁人类生存都有可能。 Context window | 上下文窗口大语言模型一次能"记住"多少内容。窗口越大，模型能同时处理的信息就越多。 Diffusion | 扩散模型一种生成新内容的算法。它的工作原理有点像"去模糊"——先把一张清晰的图加上噪点变模糊，然后训练模型学会反向操作，从模糊恢复到清晰。学会之后，就能从随机噪点生成全新的高质量图像。目前在AI绘画和蛋白质结构设计方面很火。 Environment | 环境 AI智能体"生活"的世界。智能体在环境里做出各种动作，环境会告诉它发生了什么变化，还会给它打分（做得好给奖励，做得不好给惩罚）。智能体的完整经历记录（包括看到了什么、做了什么、得了多少分、接下来看到了什么）叫做轨迹，这些数据用来训练强化学习模型。 Function calling / tool use | 函数调用/工具使用让AI模型能够像人一样使用各种工具的能力。比如需要计算时调用计算器，需要查资料时调用搜索引擎，需要处理数据时运行代码等。 Generative AI | 生成式AI 能够创作新内容的AI，比如写文章、画图、作曲、做3D模型等。你给它一个描述（提示词），它就能生成相应的内容。 Graphics Processing Unit (GPU) | 图形处理单元训练和运行AI模型的核心硬件。 GPU最大的特点是能同时做很多计算，所以特别适合AI这种需要大量并行计算的任务。 (Large) Language model (LM, LLM) | （大型）语言模型用海量文本训练出来的AI模型，核心能力是预测"下一个词是什么"。通过这种方式，它学会了理解和生成人类语言。 Mixture-of-Experts (MoE) | 混合专家模型一种聪明的模型设计。模型里有很多"专家"模块，但处理每个词的时候只叫醒几个相关的专家来干活，其他专家休息。这样既保持了模型的能力，又节省了计算资源。 Prompt | 提示词你跟AI说的话，用来告诉它你想要什么。比如"帮我写一首关于春天的诗"就是一个提示词。 Reasoning model | 推理模型会"思考"的AI模型。它不是直接给答案，而是像人一样一步步分析问题、制定计划、验证结果。它的思考过程（叫做思维链）是可见的，你能看到它是怎么一步步得出答案的。 Reinforcement learning (RL) | 强化学习让AI通过"试错"来学习的方法。就像训练小狗一样——做对了给奖励，做错了给惩罚，AI在不断尝试中逐渐学会完成任务的最佳方法。 Test-time compute (or inference-time compute) | 测试时计算让AI在回答问题时多花点时间思考，比如多想几种方案、多验证几遍答案等，这样能提高准确率。这个过程不需要重新训练模型。 Transformer 目前最主流的AI模型架构。它的核心是"注意力机制"，能自动识别出输入信息中哪些部分最重要。最初用于翻译，现在已经应用到图像、语音等各个领域，是现代AI的基石。 Vision-Language-Action Model (VLAM) | 视觉-语言-动作模型既能看懂图像、理解语言，又能在现实世界中执行动作的AI模型。比如机器人既能看懂你指的是哪个杯子，听懂你说"把它拿过来"，还能真的把杯子拿过来。如果只有看和听的能力，没有动作能力，就叫VLM（视觉-语言模型）。 World model | 世界模型能够预测"如果我这样做，会发生什么"的AI模型。它理解世界的运行规律，所以能预测自己的行动会带来什么后果，从而实现实时的智能控制。

#AI术语 #人工智能 #机器学习 #深度学习 #AI安全

2个月前

[PDF 资源共享] 15家Top公司 AI Agent 企业级实战资源最近在帮一个团队做内部 AI Agent，找了一遍顶级企业的 AI Agent 指南和企业实战报告，精选了 15 篇，来自谷歌、微软、OpenAI、AWS、Cohere、德勤和毕马威等顶级软件团队，看看他们是怎么构建企业级 AI Agent 的。老规矩，PDF 文件，在 X 修改针对 🔗 降权算法前，先放评论 😂

#AI Agent #企业级应用 #实战资源 #顶级公司 #PDF共享

2个月前

不知不觉养成了在做简单工作/运动的时候听播客的习惯，可以提高英文水平，接受一手信息。盘了一下近期经常听的英文播客，偏 Web3/科技。 1. BBC World Service 的 Global News Podcast 设置了早起跟随闹钟一起播放，用快捷指令串联起来闹钟和播客软件就可以实现，很适合早晨用来唤醒自己。更新频率：日更内容时长：30 分钟左右

#英文播客 #Web3 #科技 #BBC Global News Podcast #日更

2个月前

很多人说小米能不能挺过去这一关，我真是笑了，典型的皇帝不急太监急，小米就是运气不好再来10次昨晚成都这样的事，也没啥大问题，原因如下： 1、好东西自己会说话，哪怕有运气低谷，真金也不怕火炼，SU7、YU7是不是好车，不买的人永远在意淫，买的人看到口碑后自然会传播，就像这次小米17ProMax，你笑他“逆光之王”小字，但他拍出来真的是逆光之王，一个能打的都没有，你笑他背屏无用，结果背屏实用无敌，痛机出圈，因为米17而苹果人转安卓人的一大堆，女粉大量涌入，连续2周霸榜第一，这些不是靠营销就能搞得定的，背后的本质还是产品力 2、小米在企业健壮性上，包括治理架构、企业价值观、财务现金流、业务模式和发展前景上，都是国内所有企业中Top级的Top级，这样一家企业，就算从走下坡路那天开始计算，把自己折腾死也得10年起步。 PS：比如华为，在很多角度上，都已经濒临死亡走严重的下坡路了，但是就这么一个巨无霸，哪怕从今天起开始满地打滚，他依然比99.9%的企业都要健康，都要瘦死的骆驼比马大，都能苟延残喘10年以上

#小米 #SU7 #产品力 #企业健壮性 #华为

2个月前

自动将任意 Python 函数变身为网页交互界面，完全不用写一行前端代码 FuncToWeb

#FuncToWeb #Python函数 #网页交互界面 #前端代码 #自动化

2个月前

万推，求帮助有哪些对口型的API推荐吗？要求有两点：质量好，价格低。😂

#口型API #质量好 #价格低 #API推荐 #万推

2个月前

AI还是太嫩了

#AI #嫩 #技术 #发展 #不足

2个月前

11labs 已经有这么丰富的产品组合了，国内最接近11labs的公司是哪家？

#11Labs #AI语音 #产品组合 #国内公司 #技术对比

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