在過去的一年里，構建一個AI智能體通常意味著一件事：設置一個while循環，接收用戶提示，將其發送給LLM，解析工具調用，執行工具，將結果發送回去，然后重復。這就是我們所說的淺層智能體或Agent1.0。這種架構對于像“東京的天氣怎么樣，我該穿什么？”這樣的事務性任務來說非常簡單，但是當被要求執行一個需要三天50個步驟的任務時，它們總是會分心、丟失上下文、進入無限循環，或者因為任務需要太多步驟而超出單個上下文窗口...

別再爭論AI會不會顛覆世界了。它已經完成了。2025年的數據告訴我們，一場關乎流量、關乎生存的大洗牌，已經進入了下半場。當所有人都在談論OpenAI和Gemini時，我們更應該關注那些“受害者”的K線圖。傳統搜索巨頭們，第一次集體站上了“負增長”的被告席。而比他們更慘的，是那些曾經的獨角獸。焦慮是無用的，看清事實才重要。本文將拆解這場AI流量戰的真實圖景，看看哪些行業正在失血，哪些行業反而在AI的“輔助”下，活得更好...

我們普遍認為，那些“會思考”的AI——大型推理模型（LRMs）——理應比普通的大語言模型（LLMs）更聰明、更可靠。畢竟，它們被設計用來生成明確的“思維鏈”，能優化多步驟的邏輯推理，并且在復雜任務上常常表現更佳。DeepSeekR1的思考過程甚至成為其出圈的最大因素。但這個信念可能大錯特錯。別再迷信AI的“思考過程”了。最新研究揭示，即便是這些最先進的推理模型（LRMs），也存在“假裝思考偏誤”（FRB）。它們更容易被表面...

隨著大型語言模型（LLM）的興起，“提示詞工程”（PromptEngineering）已成為一個廣為人知的術語。然而，一篇近期的學術論文指出，提示詞工程只是一個更廣泛、更根本學科的最新體現，即“上下文工程”(ContextEngineering)。這篇題為《上下文工程2.0：上下文工程的上下文》的論文提出，上下文工程并非智能體（Agent）時代的“近期創新”，而是與機器智能水平緊密相關、已演進超過20年的一門學科。本文旨在基于該論文的框架，系...

Sora、Midjourney、StableDiffusion——無論你被哪一個刷屏，它們背后都站著同一個技術王者：擴散模型(DiffusionModels)。你可能以為這是個橫空出世的天才技術，但事實是，它是一場持續了十年的“三體歸一”。生成式AI的三大流派——VAE、EBM和NF——曾經各自為戰，最終卻在擴散模型這里實現了驚人的統一。如果你只驚嘆于AI繪畫的魔法，卻看不懂背后的技術地圖，你將錯過理解這場革命的真正鑰匙。本文將剝開復雜公式，用最直白...

ClaudeSkills的本質，是把你的工作流打包成可復用的技能文件。本文將帶你拆解其核心原理與三大應用場景，看它如何終結繁瑣的提示詞調試，讓AI成為你真正懂流程、可協同的生產力資產。別再迷信那些神乎其神的“提示詞工程”了。真正的生產力變革，從來不是靠一句句臨場發揮的咒語，而是把你的專業能力——你的流程、你的規范、你的方法論——沉淀為一套可隨時調用的標準化工具。這正是ClaudeSkills正在做的事。過去一年，我們每...

連特斯拉前AI總監Karpathy都在關注的“模型坍塌”究竟是什么？頂刊《自然》證實，用AI生成的數據喂養AI，不出幾代就會“心智退化”，遺忘真實世界。這場隱秘的危機，正讓我們的數字未來變得無比脆弱。本文為你揭示AI自我毀滅的真相。最近，連特斯拉前AI總監、AI圈大神級人物AndrejKarpathy都在播客里聊起了一個現象：“模型坍塌”（ModelCollapse）。這個聽起來有些學術的名詞，背后卻是一個足以顛覆我們對AI認知、甚至引發行業...

AI處理長文本的計算瓶頸，正被一種“光學壓縮”技術顛覆。DeepSeekOCR模型能將數千字的文檔“拍”成一張圖，用不到十分之一的成本實現97%的精準還原。本文將拆解其背后原理，以及它如何模擬人類的記憶遺忘機制，為無限上下文的未來指明方向。AI處理長文本的成本與效率難題，可能迎來了一個終極答案——光學壓縮。簡單說，就是別再逐字逐句地用文字喂給AI了，直接讓它“看圖說話”。過去，所有大模型都面臨一個共同的噩夢：上下...

摘要：別再只關心模型參數了。現有AI優化方法正遭遇“上下文崩潰”的隱形危機，導致性能驟降。斯坦福大學聯合SambaNova提出的ACE框架，通過構建“進化式知識庫”，讓AI實現真正的自我完善，效率提升超80%。這篇文章為你揭示其底層邏輯。你精心調教的AI大模型，可能正在悄悄變笨。問題的根源，不在于模型本身，而在于我們“喂”給它的方式。一個名為ACE的新框架，正在顛覆這一切。我們一直以為，給AI的指令越簡潔越好。但研究發...

摘要：別再把AI當“許愿池”了。真正的高手都懂，讓AI精準執行任務的核心，不在于AI本身，而在于一套系統的“對話框架”。本文揭示這套框架，幫你從反復試錯的痛苦中解脫，讓AI成為你最得力的執行伙伴。我們正處在一個巨大的認知誤區里——以為只要把需求扔給AI，它就應該像神燈精靈一樣，完美實現所有愿望。然而現實是，你對著屏幕抓狂，反復修改指令，得到的結果卻是一堆代碼垃圾、無用圖表，或者干脆是它一本正經地胡說八道...

摘要：最新研究證實，GPT4o等頂級AI的幽默感可能只是一種幻覺。通過一個簡單的詞語替換，科學家就揭示了它們理解語言的致命弱點。本文將帶你深度拆解這個實驗，看清AI智能光環下的真實能力邊界，你對AI的認知可能會被徹底刷新。別再被AI的“幽默感”騙了。你以為它聽懂了你的笑話，甚至能跟你玩梗，但最新的研究給了我們一記響亮的耳光：那很可能只是一種精密的幻覺?？茖W家們做了一個簡單的測試。他們問GPT4o一個關于AI的經典...

摘要：一個模型，洞察視聽，出口成章，甚至能與你實時語音對話！Qwen3Omni的橫空出世，不僅改寫了多模態大模型的定義，更以前所未有的速度和廣度，預示著我們與AI交互的未來。本文將為你揭示它如何顛覆你對現有AI的想象。在人工智能的浩瀚星辰中，我們曾見證過文本大模型的奇跡，也驚嘆于圖像生成與語音識別的飛躍。然而，這些強大能力往往被割裂在不同的“模態”之間，就像AI擁有多重人格，卻無法融會貫通。直到Qwen3Omni的到...

摘要：最新報告揭示，7億人使用ChatGPT的首要目的并非工作，而是生活。高達70%的對話與工作無關，核心價值從“自動干活”轉向“輔助決策”。本文將用一手數據顛覆你的認知，告訴你AI的真正玩法。我們可能都搞錯了ChatGPT的真正用途。它最核心的價值，或許不是一個任勞任怨的“AI助理”，幫你自動完成任務，而是一個無所不知的“AI副駕”，輔助你做出更好的決策——無論在工作，還是生活中。許多人對ChatGPT的印象還停留在：一個...

摘要谷歌DeepMind掌門人、諾獎得主DemisHassabis判斷，5到10年內將迎來通用人工智能（AGI）。但這并非靠模型堆砌，而是需要解決創造力、一致性等根本難題。本文將為你揭示他眼中通往AGI的真實路線圖：什么是比語言模型更重要的“世界模型”？機器人如何成為下一個“安卓”？以及AI如何開啟下一個科學黃金時代。通用人工智能（AGI）的實現，大概還需要5到10年。這不是某個分析師的預測，而是來自全球AI研究的引擎室——谷歌DeepM...

摘要你給AI的工具越強大，它可能反而越笨。這是因為我們一直在用確定性思維設計工具，喂給不確定的模型。本文揭示Anthropic內部優化AI工具的完整流程與5條核心原則，幫你徹底扭轉智能體“不好用”的局面。我們給AI智能體（Agent）打造工具的方式，從根上就錯了。這是大多數開發者在實踐中碰壁后，才不情愿承認的殘酷現實。我們以為給AI的工具越多、越像標準的API，它的能力就越強。然而現實恰恰相反——你給AI一把功能齊全的瑞...

摘要：為什么你用同樣的指令，大模型卻給出不同回答？這不只是隨機性采樣的問題。本文將揭示看似“玄學”的非確定性背后，一個鮮為人知的技術真相，并提供實操方案，讓你成為真正能馴服AI大模型的少數人。為什么你問大模型同一個問題，它卻給出不同答案？最常見的解釋是“采樣”：大模型不是給出唯一的答案，而是給出一系列概率最高的“備選詞”，然后隨機抽取一個。就像擲骰子一樣，即使某個面朝上的概率最高，每次結果也可能...

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：它們內部有無數個“小大腦”分工協作，形成一個龐大的網絡，處理各種指令。然而，現實卻可能恰恰相反。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，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、系統化的方法，將一個簡單的模型指令，升級為一個企業級的自動化解決方...

你可能已經發現，現在的大語言模型（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實現強大推理能...