ClaudeCode是我迄今為止用過的最令人愉悅的AIAgent工作流。它不僅讓針對性編輯或憑感覺寫點一次性工具這類事不再那么煩人，使用ClaudeCode本身就讓我感到快樂。它有足夠的自主性能做些有趣的事，同時又不像其他一些工具那樣會帶來令人不適的失控感。當然，大部分繁重工作是由新的Claude4模型完成的(特別是其交錯思維能力)。但我發(fā)現(xiàn)，即使使用相同的底層模型，ClaudeCode在客觀上也比Cursor或GithubCopilot的Agent更順心！究竟...

為什么“越簡單”的AI越好用？解碼頂尖AI的“傻瓜”設計在我們的想象中，最頂尖的AI助手應該是無比復雜的：它們內部有無數(shù)個“小大腦”分工協(xié)作，形成一個龐大的網絡，處理各種指令。然而，現(xiàn)實卻可能恰恰相反。來自頂尖AI公司Anthropic的“編程助理”ClaudeCode，用它的成功告訴我們一個顛覆性的道理：最高級的智慧，往往隱藏在最樸素、最簡單的設計里。它放棄了復雜的系統(tǒng)，選擇了看似“笨拙”的簡單，最終卻比許多“聰明”的...

這是一篇來自AI大廠Anthropic的最新官方提示詞教程精要，其內容質量極高，是每一位希望深入了解提示工程的實踐者都值得觀看和學習的寶貴資料。本文將帶您深入探討提示工程（PromptEngineering），這門與大型語言模型（LLM，LargeLanguageModel）高效溝通的核心實踐。Anthropic應用AI團隊的Hannah和Christian通過一個真實的案例，為我們展示了如何通過迭代、系統(tǒng)化的方法，將一個簡單的模型指令，升級為一個企業(yè)級的自動化解決方...

你可能已經發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)在的大語言模型（LLM）似乎越來越「聰明」了。你問它一個腦筋急轉彎，它不會直接猜錯，而是會一步步分析；你給它一道復雜的應用題，它也能像學生一樣，寫出詳細的解題步驟。這種質變是如何發(fā)生的？AI是如何從一個只會「背答案」的學渣，進化成一個懂得「舉一反三」的學霸的？就在2025年4月，斯坦福大學的一堂Transformers課程上，來自GoogleDeepMind的科學家DennyZhou，為我們完整揭示了讓LLM實現(xiàn)強大推理能...

2024年初，當AI科學家張祥雨和他的團隊啟動一個萬億參數(shù)的多模態(tài)大模型項目時，他們正沿著一條業(yè)界公認的“黃金大道”前行：模型越大，能力越強。然而，九個多月后，一個百思不得其解的“反常識”現(xiàn)象出現(xiàn)了：模型的通用對話能力、情商和知識量確實在飛速增長，但在數(shù)學和邏輯推理這些“硬核”理科能力上，它的表現(xiàn)卻在達到一個平臺期后不升反降，甚至不如一個參數(shù)量小得多的模型。這個怪現(xiàn)象如同一道裂縫，讓張祥雨得以窺見當...

從Gemini2.5Pro的百萬級窗口，到Llama4Scout震撼的千萬級Token，模型的上下文（Context）競賽似乎永無止境。這很容易讓人產生一種錯覺：「管他呢，把所有資料都扔進去就行了」。但AndrejKarpathy一語道破天機：構建LLM應用的藝術，在于學會「恰到好處地填充上下文窗口」。如果把上下文當成一個雜物抽屜，那你得到的也只會是垃圾。一個臃腫、混亂的上下文不僅會拉低模型表現(xiàn)，甚至會導致它「精神錯亂」，出現(xiàn)以下幾種典型「翻車...

谷歌DeepMind創(chuàng)始人DemisHassabis對話LexFridman，描繪AI解碼自然、創(chuàng)造新世界、開啟人類后稀缺時代的壯麗未來。這是一場頂尖人才的思想碰撞，預示著文明的深刻躍遷。再看一遍，這里是根據(jù)對話內容提煉的30條核心洞察。關于AI與現(xiàn)實本質核心猜想：自然界是可學習的。任何經由演化或物理過程形成的自然模式（從蛋白質到行星軌道），都因其內在的非隨機結構，而可以被經典算法高效學習和建模。PvsNP是一個物理問題。如果宇宙是一...

如今，神經網絡（NeuralNetworks）似乎擁有了“魔法”，它們能識別圖像、翻譯語言、駕駛汽車，甚至創(chuàng)作藝術。但在這看似神奇的能力背后，是一條清晰、嚴謹且層層遞進的邏輯鏈條。當我們不斷追問“為什么”，就能從具體的算法出發(fā)，一路探尋到數(shù)學、乃至哲學的基石。這篇文章將帶您進行一次“追因致根”的探索，揭開神經網絡學習能力的神秘面紗。第一站：學習的引擎——梯度下降與反向傳播首先，神經網絡的學習并非玄學，而是一...

在人工智能飛速發(fā)展的今天，明星公司Manus無疑是聚光燈下的常客，其產品和商業(yè)模式也引發(fā)了諸多討論與爭議。然而，拋開這些紛擾，當我們審視其技術內核時，不得不承認其團隊在AI智能體（Agent）領域的探索是深刻且極具價值的。近日，Manus的創(chuàng)始人Yichao'Peak'Ji發(fā)表了一篇深度復盤文章，坦誠地分享了團隊在構建智能體過程中“踩過的坑”和最終沉淀下的工程哲學。這篇文章的核心觀點振聾發(fā)聵：決定智能體成敗的關鍵，或許并非無...

近些年，大模型圈子最火的詞莫過于「百萬token上下文」。從GoogleGemini1.5Pro到GPT4.1，再到Llama4，各大廠商仿佛在一場技術軍備競賽中，瘋狂地把模型的「內存」撐大。這讓你我這樣的普通用戶興奮不已：這不就意味著，我可以直接把一整本書、幾百頁的財報、甚至是整個項目代碼庫扔給AI，讓它瞬間消化，然后對答如流嗎？理論上是這樣。而且，在經典的NIAH(NeedleinaHaystack，即「大海撈針」)測試中，這些模型也確實表現(xiàn)得像個...

當AI生成的報告錯漏百出，當它信誓旦旦編造“事實”，當你精心設計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)，而是智能時代全新的生存法則。一、邊界之爭：別...

長期以來，我們談論AI應用開發(fā)時，常常用到一個熱詞：“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，更準確的術語應該是：“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，人們對Prompt的理解往往停留在簡短明確的任務指令層面。然而，工業(yè)級的AI應用并非如此簡單。真正的挑戰(zhàn)在于如何精細地組織和...

我們今天說一個特別有意思的話題：我們到底應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。一種是技術樂觀派，覺得AI是未來，無所不能，應該全面擁抱；另一種是技術恐懼者，總擔心AI搶走工作、做出可怕的決定，對AI充滿疑慮，甚至有點像當年的“盧德分子”。這兩種人確實都存在，但大部分普通人似乎處在這兩者之間。比如，如果一個AI工具能幫你精準預測股票走勢，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，不是某個新模型快了多少，也不是哪個應用又會P圖了。我們要談的是這場技術革命的頂層設計，是牌桌上幾個核心玩家的根本矛盾和終極戰(zhàn)略。這已經不是一場單純的技術競賽，而是一場“愿景沖突”。它像一個“三難困境”（Trilemma），把所有人都逼到了墻角：你是要最快的速度，最強的安全，還是最廣的開放？你不可能三個都要。你的選擇，...

每次和ChatGPT對話時，你是否曾為它精準的回應后背發(fā)涼？當它寫出符合你潛在需求的方案，甚至預判你未言明的意圖時，那種“被看穿”的震撼感，幾乎讓人相信機器擁有了讀心術。但真相遠比想象更精妙——也更具數(shù)學美感。結論先行：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特的記憶系統(tǒng)。今天，我們就來拆解一下ChatGPT的記憶機制，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為是提升用戶體驗和加速數(shù)據(jù)洞察的有效手段。然而，許多自媒體和內容創(chuàng)作者熱衷于展示炫目的AI生成圖表和界面，這些往往關注視覺效果，卻未必能提高信息傳遞效率。實際上，一些過于華麗的可視化可能并不比一個結構清晰的列表更有效。因此，我們應思考：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。這種進步，并非僅僅是技術的堆砌，更體現(xiàn)出人類逐步將決策權交由機器的勇氣與智慧。讓我們先簡單梳理一下“AgentAI”的五個層次：1.基礎響應者（BasicResponder）最基礎的AI形態(tài)。AI在這里的任務非常單純：你給出一個輸入，...

Agent的風刮得很大，但多數(shù)人可能沒抓住本質。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，也是從“玩具”到“能干活的工具”的關鍵分野。早期的Agent像AutoGPT，更多是新奇。現(xiàn)在的Agent能解決實際問題，得益于模型進步，但更重要的是工程，特別是如何構建和利用“上下文(Context)”。上下文不是簡單喂數(shù)據(jù)，而是Agent完成任務所需一切信息的總和，關鍵在于這些信息如何被自動化地提煉和...

如果你還在網上搜集那些“寫給小白的提示詞指南”或者“10個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“電動工具”——大型語言模型（LLM）——甚至想用它造出點新東西，你需要知道的遠不止這些。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...