我之前在搞一个AI助手功能，逻辑很简单：用户修改文档内容 $\rightarrow$ 保存到数据库 $\rightarrow$ 紧接着问AI关于刚才修改内容的细节。结果在压力测试时发现，AI经常回答旧…
模型参数量越大，某些特定提示词的“破限”效果反而越强，这在最新的 Partnership with AI Guide v9 中被证实了。研究覆盖了从 7B 到 72B 的模型规模，结果显示这种效应不仅…
谁说学大模型基础设施非得烧钱买云服务器？我最近在公司推行AI工程化，发现很多同事对K8s的理解仅限于用云厂商的托管服务，其实脱离了托管环境，很多人根本不知道底层是怎么跑的。为了给自己练手，我用一台捡来…
很多所谓的“二维码生成器”其实在后台偷偷记录你的扫描数据或生成习惯，这种依赖云端的黑盒机制对敏感数据很不友好。最近关注到一个主张“主权电子”的项目，核心就是把二维码的生成逻辑完全本地化，不需要经过任何…
给高薪Offer却被拒绝，这件事在AI圈其实挺有意思。这次是Anthropic的一位哲学背景候选人推掉了机会，核心矛盾点在于：当模型规模（Scaling Laws）被奉为圭臬时，纯粹的逻辑推演和哲学思…
现代天气网站为了视觉效果，塞了太多动画和空白，查个气温得滚好几屏，效率极低。Brolly 走的是完全相反的路线：全站纯文本，没有任何冗余装饰，一眼看穿未来 7 天天气。 这个工具最硬核的地方在于它用纯…
Agent 只要接了 Tool 并在运行时拥有自主决策权，就相当于给 AI 开了权限后门，最怕的是它在执行循环中陷入不可控的逻辑死循环或触发非预期的 API 误操作。 我最近在复盘 AI Agent …
大多数AI助手在面对开放式问题（比如“我该怎么推广产品”或“这份工作该接吗”）时，给出的答案都极其雷同：细分市场、做MVP、多调研用户。这些建议没说错，但因为太通用，基本没有实际的指导意义。 我最近在…
很多公司在考核研发的时候，居然还会看GitHub的贡献图（绿墙），虽然这事儿挺扯的，但为了在简历或内部评审时显得“勤奋”，手动刷提交实在太累。我试了个方案，直接用GitHub Actions写个机器人…
很多大模型总喜欢在那儿演，动不动就说“作为一个人类/助手，我能感受到你的焦虑”，这种强行共情的拟人化话术其实挺干扰效率的。直接让它承认自己是代码和权重，输出结果反而更干脆。 我试了一套提示词，强制它切…
短信这种交互形式其实比打开一个App或网页要快得多，Tongue 的核心逻辑就是把 AI Assistant 挂在短信通道上。简单来说，你不需要在各种对话界面里切换，直接像给朋友发消息一样给它发指令，…
很多人盯着OpenAI和谷歌的参数大战，但其实苹果在端侧AI的布局早就在潜移默化地接管我们的生活。 核心逻辑在于，苹果不需要在云端卷算力，它把AI直接塞进了芯片（Neural Engine）和系统底层…
很多人把 当成性能作弊码，觉得只要换上它，字符串扫描速度就能翻几倍。但我维护的一个日志解析器大量使用了 ，在决定重构之前，我先做了实际的 Benchmark 测试，结果挺有意思：在某些场景下，它几乎没…
以前大家盯着模型参数量、跑分榜单，觉得谁的基准测试高谁就是王，但这其实是个伪命题。现在的情况是，单纯一个强大的权重文件（Open Weight）没有任何意义，除非它能迅速变成一个开发者可以随意魔改、部…
纸上谈兵的 ML 理论在面对真实数据集时几乎全部失效，这是我这段时间实习最大的感触。之前刷完各种课程，觉得模型调优就是调个参数，结果一进项目组发现，80% 的时间都在跟脏数据死磕，剩下的 20% 在怀…
老陈
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