很多人在公司里推AI，最怕的就是把AI当成单纯的工具，而忽略了背后的产业逻辑。我最近翻完了《Taiwan's AI Future》，这本书给我的感觉是，它在试图把大模型的狂热拉回到一个更现实的商业和地…
Copilot、Teams 还有 LinkedIn，这几样东西现在的体感极其一致：为了在 AI 竞赛里不掉队，强行把半成品塞给用户。功能堆砌得很快，但稳定性极差，经常出现那种莫名其妙的 Bug 或者逻…
太平洋海温的波动直接影响全球天气，El Niño 这个工具把这种复杂的信号给可视化了。它不是那种枯燥的学术图表，而是通过实时信号监测，让用户能直观看到气候变暖的趋势。 对于关注环境数据或者需要气候预测…
之前用Claude语音的时候，感觉它更像是个能说话的聊天机器人，处理复杂指令还是得切回文字。这次更新后，我试着让它帮我调整日程和起草邮件，响应速度和对意图的理解明显提升了一个档次。 最让我惊喜的是它处…
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很多人盯着模型参数和跑分，但这种财务层面的信号其实更真实。这意味着大模型竞赛已经进入了极其烧钱的“军备竞赛”深水区。算力基建、电力供应、芯片采购，这些硬成本在短时间内是无法通过简单的软件订阅费快速对冲…
很多开发者在做 AI 落地时有个惯性思维：只要是处理文本，第一反应就是接个 LLM。但实测发现，绝大多数生产环境的 AI 任务根本不需要大模型。比如给邮件分标签（工作、订阅号、推广），这在 20 年前…
把 AI 接口当成普通 API 来写，最后大概率会被 Token 账单或者随机的输出格式搞崩溃。我之前习惯的后端逻辑是：验证请求 $\rightarrow$ 执行业务 $\rightarrow$ 返回…
21000人被裁，这个数字在目前的科技大厂波动中也算相当惊人了。Oracle这次大规模人员变动，本质上是把赌注全部压在了AI基础设施和云服务上，为了给AI资源腾空间，不得不砍掉那些不符合新战略的传统业…
AI Agent 最让人头疼的不是它写不出代码，而是它在迭代过程中把之前的逻辑给改崩了，这种“代码腐烂”现象在复杂项目里简直是噩梦。AI factory 的核心思路是引入 Spec driven（规范…
大厂裁员、身体垮掉、心态崩盘，这三件事如果凑在一起，足以让任何一个资深工程师陷入自我怀疑。我在这行干了10多年，去年刚好撞上了这套“组合拳”，甚至在随后的求职中被FAANG直接拒掉。 最难熬的时候，感…
很多所谓的 Prompt 技巧其实是文学创作，而不是工程实现。在实际的大模型实战中，指令越多，模型反而越容易丢失早期的约束。要让 AI 稳定输出，得把思维从“对话”转向“配置”，也就是从 Prompt…
很多人把 PyTorch 或 TensorFlow 当成黑盒，觉得 像某种魔法。其实剥开外壳，深度学习框架的核心逻辑就四步：记录操作轨迹 $\rightarrow$ 计算导数 $\rightarrow…
如果想复刻这种“用 AI 替代昂贵 SaaS”的路径，核心不在于写代码，而在于如何把业务逻辑翻译成 AI 能懂的指令。我之前尝试过类似的操作，实操下来最关键的步骤是： 一、 拆解最小可行性功能 (MV…
很多人觉得航空公司超售（Overbooking）是单纯为了贪钱，但从数据科学角度看，这其实是一个极其精准的损益计算模型。航司在后台跑的算法逻辑很简单：用“由于乘客爽约（No show）导致的空位损失”…
很多开发者在构建RAG（检索增强生成）工作流时都有个根深蒂固的误区，觉得 Embedding 阶段最烧钱，所以拼命想方设法减少向量化次数。但我最近把自己的 pipeline 每一环节的开销拆解了一遍，…
