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没有人知道那个人的名字...... 他生活在大约一万两千年前,某个我们今天已经无法在地图上指出的地方。
提示词这件事,可能比大多数人想象的要复杂得多。 通常人们会觉得,给一个 AI 模型写提示词,无非就是把需求说清楚。
同年 10 月,一个在 PyTorch 和扩散模型领域完全没有先验经验的开发者 comfyanonymous,在用了 A1111 一段时间之后开始感到不满。
2022年11月ChatGPT发布,距今不过短短三年,它已经在全球课堂里造成了足以媲美两次工业革命的叙事动荡。
2026 年初,OpenAI 的一个小型工程团队,用 5 个月时间,构建并交付了一个超过 100 万行代码的生产级软件产品。
如果你已经能写出结构清晰、约束充分、可以复用的提示词,那你已经越过了大多数人停留的地方。
从 2026 年开始,越来越多的人每天都在大量的使用 AI 来处理复杂而琐碎的工作。 有人用它整理信息,有人用它生成分析,有人用它起草文档,也有人用它辅助判断...
过去十年,软件工程的核心假设一直是稳定的。系统是确定性的,代码是可读的,行为是可推导的。
Andrej Karpathy 写了一个 200 行的 Python 脚本(https://gist.github.com/karpathy/8627fe009...
原文:https://www.tigerdata.com/blog/its-2026-just-use-postgres
读 OpenAI 那篇关于 harness engineering 的文章时,我一直有一种难以名状的熟悉感。
本文讨论的是 以市场机制为主导的股票市场,即价格主要由资金供需、信息预期以及投资者行为共同决定的市场。
原文:https://openai.com/zh-Hans-CN/index/harness-engineering/
随着 AI Agent 系统的发展,越来越多的复杂任务不再由单一模型完成,而是由 多个 Agent 协作完成。
在 Java 领域的权限认证框架赛道上,长期以来我们面对的往往是庞大而复杂的“全能选手”。
原文 https://sinclairtarget.com/blog/2025/08/thoughts-on-go-vs.-rust-vs.-zig
https://simonwillison.net/2025/Dec/31/the-year-in-llms/
复杂业务系统(高变更频率、跨团队协作、强治理约束、复杂业务逻辑)里,Go 往往会把一部分“架构表达”的成本转移到工程约定与组织治理上。
如果你常年和“扩展性”打交道,大概率会经常听到“插件系统”这个词。但它经常被滥用,以至于边界模糊、讨论失焦。
毕竟,人工智能并不是在这一年才出现,它在2023年、2024年就已经进入公众视野,并被大量使用。那么,2025年究竟特殊在哪里?