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一个智能合约通常包含四类要素:状态变量、函数、事件和权限。状态变量记录链上事实,函数定义状态迁移,事件提供链下可观测性,权限决定谁可以触发敏感操作。真正需要设计...
普通 AI 编程关注“能不能写出来”,特种兵模式关注“写出来的东西能不能安全上线”。前者依赖提示词技巧,后者依赖工程纪律:
抛开所有包装,绝大多数 AI 系统做的事情可以概括为一句话:从历史数据中学习输入到输出的映射,再对新输入给出预测或决策。
很多项目失败,不是因为某一层做得差,而是层与层之间的契约没定义清楚。比如应用假设屏幕分辨率固定,换屏后 UI 错位;OTA 假设升级包一定完整,断电后就无法启动...
很多人把 AI 当写手,输入一个题目,期待直接出稿。结果往往是:文章看似完整,但事实经不起核对,观点没有个性,平台风格也不对。
普通聊天机器人只需要一个模型接口和一个输入框。Agent 则不同,它要持续执行任务,因此至少涉及四类角色:
普通聊天机器人的核心是“生成内容”。你问一句,它答一句;你给提示,它给文本。它很聪明,但通常停留在建议层面。
AI 产品最常见的战略错误,是在没有想清楚“该用什么形态”之前就跳进模型选型和 prompt 调优。实际上,同一个模型、同一个场景,形态选错,产品就死了;形态选...
一句话总结:AIOps 的价值不是替代运维,而是把运维工程师从"找线索"的体力活里解放出来,专注做决策。
AI 漫剧的典型形态是:竖屏 9:16、单集 1–3 分钟、漫画/国漫画风、角色固定、对白驱动、镜头以推拉摇移和轻微动效为主。它不追求《蜘蛛侠:平行宇宙》式的流...
这是 ROS2 相比 ROS1 最实质的进步。自动驾驶里不同数据对可靠性的要求完全不同:
用一句话概括:Agent = 大模型(大脑)+ 规划(思考)+ 记忆(经验)+ 工具(手脚)+ 执行循环(行动)。
新手最常犯的错,是把第一层能免费拿到的东西,硬用第三层去实现。 比如做个“拍照提取文字”,非要调多模态大模型——又慢又贵,而系统 OCR 一行调用就搞定。
Python 的核心语法确实少:变量、条件、循环、函数、类、异常。一周能写完,一个月能熟练。
问 AI “什么是向量数据库”,你得到一段解释,看完就过去了。下次遇到,你还得再问一遍。
其实不是。嵌入式 Linux 就是裁剪过的 Linux,跑在资源有限的硬件上。你要做的事,本质上是四步:
它不擅长的是:替你经历、替你判断、替你承担观点。爆款的核心仍然是选题判断和真实表达。
2024 年以来,几乎每个团队都做过一个 Agent Demo:给它几个工具,让它自主规划、调用、反思,最后完成一个看起来相当复杂的任务。演示时它像个天才,规划...
几乎每个做过 AI 产品的团队都经历过同一个场景:内部演示时,模型回答得漂亮、生成得流畅,老板鼓掌,立项通过。三个月后产品上线,真实用户的第一批反馈却是——“它...
十年前,一个中型互联网公司的运维团队可能只需要盯几十台服务器、十几个服务。今天,同一个业务的容器实例可能上万个,微服务几百个,每天产生的日志以 TB 计,监控指...
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