當(dāng)AI生成的報(bào)告錯(cuò)漏百出，當(dāng)它信誓旦旦編造“事實(shí)”，當(dāng)你精心設(shè)計(jì)的提示換來牛頭不對馬嘴的答案——你是否對著屏幕血壓飆升，只想仰天長嘯：“這破AI，氣死我了！”且慢摔鍵盤！與其被AI氣死，不如讓它助你登頂。真正的問題不在于大模型本身有瑕疵——它們本就不是完美圣人，而在于我們是否找到了駕馭它的核心密碼：人與AI的黃金分工邊界，以及高效迭代的協(xié)作節(jié)奏。這不是妥協(xié)，而是智能時(shí)代全新的生存法則。一、邊界之爭：別...

長期以來，我們談?wù)揂I應(yīng)用開發(fā)時(shí)，常常用到一個(gè)熱詞：“PromptEngineering”（提示詞工程）。但最近，前特斯拉AI總監(jiān)、OpenAI研究大神AndrejKarpathy明確提出，更準(zhǔn)確的術(shù)語應(yīng)該是：“ContextEngineering”（上下文工程）。為什么他這么說？1.PromptvsContext，到底有何區(qū)別？日常使用大模型（LLM）時(shí)，人們對Prompt的理解往往停留在簡短明確的任務(wù)指令層面。然而，工業(yè)級的AI應(yīng)用并非如此簡單。真正的挑戰(zhàn)在于如何精細(xì)地組織和...

我們今天說一個(gè)特別有意思的話題：我們到底應(yīng)該在多大程度上信任AI？你可能覺得，人對AI的態(tài)度無非就兩種。一種是技術(shù)樂觀派，覺得AI是未來，無所不能，應(yīng)該全面擁抱；另一種是技術(shù)恐懼者，總擔(dān)心AI搶走工作、做出可怕的決定，對AI充滿疑慮，甚至有點(diǎn)像當(dāng)年的“盧德分子”。這兩種人確實(shí)都存在，但大部分普通人似乎處在這兩者之間。比如，如果一個(gè)AI工具能幫你精準(zhǔn)預(yù)測股票走勢，你可能會很樂意使用它。但反過來，如果你去一家...

咱們今天聊一個(gè)話題：人工智能。你可能覺得這話題不新鮮了，每天都有新聞。但我們今天要說的，不是某個(gè)新模型快了多少，也不是哪個(gè)應(yīng)用又會P圖了。我們要談的是這場技術(shù)革命的頂層設(shè)計(jì)，是牌桌上幾個(gè)核心玩家的根本矛盾和終極戰(zhàn)略。這已經(jīng)不是一場單純的技術(shù)競賽，而是一場“愿景沖突”。它像一個(gè)“三難困境”（Trilemma），把所有人都逼到了墻角：你是要最快的速度，最強(qiáng)的安全，還是最廣的開放？你不可能三個(gè)都要。你的選擇，...

每次和ChatGPT對話時(shí)，你是否曾為它精準(zhǔn)的回應(yīng)后背發(fā)涼？當(dāng)它寫出符合你潛在需求的方案，甚至預(yù)判你未言明的意圖時(shí)，那種“被看穿”的震撼感，幾乎讓人相信機(jī)器擁有了讀心術(shù)。但真相遠(yuǎn)比想象更精妙——也更具數(shù)學(xué)美感。結(jié)論先行：LLM從不真正“讀心”，它只是把你的文字切成向量，在數(shù)十億次概率推演與對齊訓(xùn)練中，篩選出最可能讓你滿意的續(xù)寫。其核心能力可拆解為：統(tǒng)計(jì)模式提取+上下文推理+意圖對齊下面我們逐層揭開AI“理解...

ChatGPT為什么用起來那么舒服？很多用戶感嘆它“好像真的懂我”。這背后的秘密就在于它獨(dú)特的記憶系統(tǒng)。今天，我們就來拆解一下ChatGPT的記憶機(jī)制，讓你明白它到底是如何記住你的。一、ChatGPT的記憶類型ChatGPT的記憶系統(tǒng)大致可分為兩類：保存記憶（SavedMemory）對話歷史（ChatHistory）下面我們逐一解析。二、保存記憶（SavedMemory）保存記憶相對簡單，用戶可以明確告訴ChatGPT記住某些信息，例如："記住，我是個(gè)素食主義者...

人工智能正在快速變革各行各業(yè)，其中利用AI生成可視化界面被認(rèn)為是提升用戶體驗(yàn)和加速數(shù)據(jù)洞察的有效手段。然而，許多自媒體和內(nèi)容創(chuàng)作者熱衷于展示炫目的AI生成圖表和界面，這些往往關(guān)注視覺效果，卻未必能提高信息傳遞效率。實(shí)際上，一些過于華麗的可視化可能并不比一個(gè)結(jié)構(gòu)清晰的列表更有效。因此，我們應(yīng)思考：這些AI功能是否真正帶來了“信息增量”？如果AI僅僅用“華麗外衣”包裹現(xiàn)有數(shù)據(jù)，卻無法幫助用戶更迅速地獲取可...

AI的發(fā)展，歸根到底，就是賦予機(jī)器越來越多的“自主性”。如果我們以“Agent”的視角來看待AI，你會發(fā)現(xiàn)一條清晰的進(jìn)化路徑：AI逐步從簡單的文本生成器，變成自主決策、執(zhí)行工具甚至創(chuàng)造新代碼的智能體。這種進(jìn)步，并非僅僅是技術(shù)的堆砌，更體現(xiàn)出人類逐步將決策權(quán)交由機(jī)器的勇氣與智慧。讓我們先簡單梳理一下“AgentAI”的五個(gè)層次：1.基礎(chǔ)響應(yīng)者（BasicResponder）最基礎(chǔ)的AI形態(tài)。AI在這里的任務(wù)非常單純：你給出一個(gè)輸入，...

Agent的風(fēng)刮得很大，但多數(shù)人可能沒抓住本質(zhì)。簡單說，Agent就是模型+環(huán)境反饋+工具。模型大家熟悉，后兩者才是多數(shù)人忽略的重點(diǎn)，也是從“玩具”到“能干活的工具”的關(guān)鍵分野。早期的Agent像AutoGPT，更多是新奇?，F(xiàn)在的Agent能解決實(shí)際問題，得益于模型進(jìn)步，但更重要的是工程，特別是如何構(gòu)建和利用“上下文(Context)”。上下文不是簡單喂數(shù)據(jù)，而是Agent完成任務(wù)所需一切信息的總和，關(guān)鍵在于這些信息如何被自動化地提煉和...

如果你還在網(wǎng)上搜集那些“寫給小白的提示詞指南”或者“10個(gè)讓你效率翻倍的提示詞模板”，我建議你先停一停。不是說那些東西完全沒用，它們就像是教你如何擰螺絲刀，能讓你入門。但如果你想真正理解你手里的這個(gè)“電動工具”——大型語言模型（LLM）——甚至想用它造出點(diǎn)新東西，你需要知道的遠(yuǎn)不止這些。真正有趣、也真正讓人頭疼的，是那些反直覺、不合常理的地方。這些“怪癖”恰恰揭示了LLM工作的某些底層邏輯，或者至少是...

網(wǎng)上充斥著各種Prompt“最佳實(shí)踐”指南，很多都流于表面。你可能已經(jīng)看過不少，感覺就像食譜一樣，告訴你加幾勺這個(gè)、幾勺那個(gè)。但今天，我們來點(diǎn)硬核的，看看搜索巨頭谷歌內(nèi)部是如何系統(tǒng)性地理解和實(shí)踐PromptEngineering的。這份來自Google的白皮書，扒開了PromptEngineering的外殼，直指核心。準(zhǔn)備好，這篇東西值得你收藏和反復(fù)琢磨。為什么PromptEngineering這么重要？首先，得明白LLM（大語言模型）到底是個(gè)啥。別被那些花...

我們正處在一個(gè)AI應(yīng)用爆發(fā)的時(shí)代，各種基于大型語言模型（LLM）的應(yīng)用層出不窮。然而，在眼花繚亂的技術(shù)名詞背后，真正決定這些應(yīng)用智能化程度和用戶體驗(yàn)的關(guān)鍵要素是什么？我認(rèn)為是上下文管理。LLM的智能之源：對上下文的精準(zhǔn)把握要理解上下文管理的重要性，我們必須回到LLM的核心工作原理。正如之前所述，LLM的本質(zhì)是預(yù)測下一個(gè)token。這種預(yù)測能力看似簡單，卻蘊(yùn)含著巨大的潛力，因?yàn)轭A(yù)測的準(zhǔn)確性完全依賴于上下文的質(zhì)量和廣...

最近關(guān)于MCP的介紹文章越來越多了，我也做了一個(gè)系統(tǒng)性的學(xué)習(xí)，并且寫了一些代碼。本文主要介紹核心概念，后面有機(jī)會做一些實(shí)操分享。隨著人工智能（AI）技術(shù)的飛速發(fā)展，各種大型語言模型（LLM）不斷涌現(xiàn)，如何讓這些模型更便捷、更高效地與外部世界連接，成為構(gòu)建強(qiáng)大AIAgent的關(guān)鍵命題。模型上下文協(xié)議(MCP)正是在這種背景下誕生的——它致力于為AIAgent和外部世界（數(shù)據(jù)庫、API、文件系統(tǒng)等）提供一個(gè)通用、標(biāo)準(zhǔn)化的交互方...

本文不對manus的實(shí)際能力做評判，能力口徑暫時(shí)都來自于官方宣傳，真實(shí)是什么樣的，還有待參與過內(nèi)測的網(wǎng)友們整理資料，各抒所見。讓子彈再飛一會兒:)本文目的主要在于介紹什么是自主Agent最近，人工智能領(lǐng)域又迎來了一次熱潮，Manus這款新產(chǎn)品的發(fā)布引起了大眾的關(guān)注，它被宣傳為一個(gè)"通用Agent"，號稱能夠成為大眾化的數(shù)字助理。那么，到底什么是自主Agent？Manus又有何特別之處？讓我們通過與另外兩款知名AIAgent工具AutoGPT...

大家好！最近很多小伙伴在使用DeepSeek模型時(shí)遇到了困惑：為什么同樣的任務(wù)，換一個(gè)模型效果就天差地別？其實(shí)，這很可能是因?yàn)闆]有用對提示詞！今天我們就來揭秘DeepSeek兩大模型（V3和R1）的「性格差異」，教你如何對癥下藥寫出完美提示詞！選中“深度思考”即為R1推理模式，不選則為V3一、模型界的"閃電俠"vs"思考者"如果把大模型比作職場員工，那么DeepSeekV3和R1就是兩種完全不同的人才：??DeepSeekV3（GPT型）?人設(shè)：高效...

你以為寫AI提示詞需要代碼思維？要學(xué)"結(jié)構(gòu)化""語義壓縮"？——錯(cuò)！官方早就把"標(biāo)準(zhǔn)答案"喂到你嘴邊了！操千曲而后曉聲，觀千劍而后識器這些覆蓋300+場景的官方模板庫，就是你的AI速成秘籍！雖然官方示例各有偏向，但是它們絕大多數(shù)都是通用的，你可以拿其他家的示例直接在DeepSeek中測試運(yùn)行！??手把手教學(xué)現(xiàn)在開始，文末附鏈接??????Google：職場人效率核武器[職場神器合集]?周報(bào)生成器：自動整理工作進(jìn)展+數(shù)據(jù)可視化?PPT大...

各位小伙伴，最近OpenAI發(fā)布了Operator的研究預(yù)覽版，這是一個(gè)可以使用自己的瀏覽器為你執(zhí)行任務(wù)的AI代理，引起了廣泛關(guān)注。今天，我們來聽聽AI大神AndrejKarpathy對此的看法。他不僅深度參與了OpenAI的早期項(xiàng)目，還對AI的發(fā)展有著深刻的見解。文章要點(diǎn)總結(jié)：?Operator的類比：Karpathy將OpenAI的Operator比作數(shù)字世界的人形機(jī)器人，兩者都是通用的系統(tǒng)，能夠通過接口（鍵盤鼠標(biāo)或人體）執(zhí)行各種任務(wù)。?混合自主的未來：這類A...

AI指令的秘密：三個(gè)關(guān)鍵詞就能讓AI效果翻倍大多數(shù)人用AI的方式都太直接了。他們輸入問題，得到答案，就像在用計(jì)算器，這通常也能夠取得不錯(cuò)的效果。但有趣的是，僅僅加入幾個(gè)特定的關(guān)鍵詞，就能讓AI的回答質(zhì)量產(chǎn)生質(zhì)的飛躍。神奇的關(guān)鍵詞效應(yīng)我發(fā)現(xiàn)三個(gè)特別受歡迎的關(guān)鍵詞模式：1."roast"普通提示："幫我看看這段代碼有什么問題"roast提示："請用最犀利的方式roast一下這段代碼，指出所有可能的問題，不用顧及我的感受"或者是更...

你是不是也經(jīng)常遇到這樣的情況：面對一本厚厚的專業(yè)書籍或一篇長篇報(bào)告，讀到一半就感覺信息量過載，忘了前面講了什么？辛辛苦苦做完讀書筆記，回過頭來看卻發(fā)現(xiàn)抓不住重點(diǎn)？在信息爆炸的時(shí)代，高效閱讀和知識管理變得尤為重要。今天，我們就來聊聊一種能幫助我們更好地理解和吸收復(fù)雜信息的有效方法——漸進(jìn)式摘要，并介紹如何借助強(qiáng)大的AI大模型來實(shí)現(xiàn)它。什么是漸進(jìn)式摘要？漸進(jìn)式摘要，顧名思義，指的是逐步深入、層層提煉...

??AI，不僅是高科技，更是新助手！許多人一提到AI，就想到深奧的算法和復(fù)雜的代碼。其實(shí)，AI已經(jīng)化身為我們身邊可靠的助手，它正在以你意想不到的方式，讓生活變得更便捷、更高效。這些變化，都基于AI強(qiáng)大的能力：?多模態(tài)能力:AI不再只理解文字，還能“看懂”圖片，聽懂聲音。例如，VolkswagenofAmerica的車輛手冊查詢，就可以通過手機(jī)攝像頭識別儀表盤的指示燈，而Snap的“MyAI”聊天機(jī)器人，能理解你發(fā)給它的文字和圖片，實(shí)...