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给 AI 注入品味:当编码工具性能趋同,审美成了新战场
Emil Kowalski把十年前端经验打包成Skill文件注入AI编码工具、Kimi K2.7成为GitHub Copilot首个开源权重模型、Senior SWE-Bench评估高级工程师任务——当性能不再是瓶颈的时候,品味就成了新的战场。
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理解大模型:训练上下文 vs 推理上下文 vs 有效上下文这三个概念
模型标称支持100万上下文,不代表它用100万长度训练。实际上训练上下文、推理上下文、有效上下文是三个完全不同的概念。这篇文章从Llama 3、GPT-4、Gemini的真实技术细节出发,聊聊这三者的区别,以及为什么你的AI在长文档中间会开始胡编。
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如何判断一个AI产品是不是在忽悠你
AI行业色素水浓度有点高。四层鉴伪框架教你识别:看技术在哪里、看有没有护城河、看它怎么说话、看它敢不敢让你试。知识不是用来炫耀的,是用来防身的。
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Prompt Engineering,用自然语言给AI编程的技术
Prompt Engineering不是那些满天飞的万能模板,而是一种用自然语言给AI编程的能力。五个核心原则、Context Engineering的进化、以及为什么你说话的方式决定了AI能帮你到什么程度。
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AI Agent,当AI学会自己搞定一整件事
AI Agent是Fine-tuning、Function Calling、MCP三大技术的集大成者。这篇文章从聊天机器人和Agent的本质区别讲起,拆解Agentic Loop的工作机制,坦诚讨论复合错误率的现实挑战,最终回答一个问题:当AI学会独立完成任务,什么能力变得更重要了?
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MCP,给AI一个通用的万能接口
MCP(Model Context Protocol)是AI世界的USB-C,解决了模型和工具之间N×M碎片化问题。这篇文章从USB-C类比讲起,带你理解这个正在重塑AI生态的开放协议。
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Function Calling,让AI学会动手干活的技术
AI什么都知道却什么都做不了?Function Calling让大模型从只会说话变成能动手干活。这篇文章用大白话聊透这个让AI Agent成为可能的核心技术。
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Fine-tuning,让AI学会「成为某个人」的技术
微调到底是什么?跟RAG和prompt有什么区别?LoRA和QLoRA又是什么?这篇文章用大白话聊透Fine-tuning,从概念到成本到实际应用场景。
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Embedding,AI世界的隐形地基
之前一直知道embedding这个概念但没深入了解过,这次认真研究了一下。从one-hot编码的致命缺陷到Word2Vec的惊人发现,从当前主流模型选型到五大应用场景,用大白话聊透向量嵌入这个AI世界的底层基建。
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RAG,一个让AI学会翻书的技术
之前一直听说过RAG但没有深入了解过,今天花了一整天时间研究,用大白话聊透它的概念、原理、使用场景和最新进展。如果你跟我一样对RAG只停留在听说过的阶段,这篇应该能帮到你。
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同一周,三层基础设施全部就位——Agent 的 1995 时刻来了
Vercel Eve、Databricks Omnigent、Google ARD 同一周发布,分别解决 Agent 的建造、编排和发现问题。三层基础设施同时就位,就像1995年 HTTP+Apache+DNS 同时成熟催生了 Web 爆发。Agent 领域的临界点到了。
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Google 花 27 亿请回来的人,不到两年又跑了·AI叙事的终局在哪?
「Transformer 之父」Noam Shazeer 从 Google 跳去 OpenAI,27 亿美元的回家礼保质期不到两年。同一周,OpenAI 年亏 209 亿的财报曝光,G7 峰会密谋组建 AI 排华联盟,中国同日宣布筹建世界 AI 合作组织。把这几条线放在一起看,你会发现它们不是独立事件,而是同一股力量撕出的三道裂缝。
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互联网已经将绝大部分信息差抹除了,为什么大部分人依旧无法获得大幅突破?
信息差被抹平以后,真正拉开差距的不是谁知道,而是谁能把知识变成任务、反馈、调整和长期重复。
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别再用 Token 消耗量考核 AI 转型了
企业 AI 落地不能只看 Token 消耗量。真正该算的是预算上限、用例分级、模型路由、数据权限和结果评估。
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X 算法改版后,我准备这样做推特:粉丝还值钱,但别再当保底流量
我最近研究 X 推荐算法后,整理了一套更适合新版 For You 分发机制的推特内容策略:选题、媒体化、发帖节奏、引用转发、负反馈和主页转化。
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