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AI
完了,国内大模型也卷成”新能源车”了

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中美大模型产业正走向截然不同的发展路径。OpenAI与Anthropic已占据美国89%的API收入,形成强者恒强格局;而中国战场却涌入超1300亿融资,11家本土企业跻身全球TOP20。本文深度剖析两种产业逻辑的分野:从美国'接口霸权'到中国'入口保卫战',揭示DeepSeek如何用'电动车策略'打破算力垄断,以及这场战役背后的工程师红利与残酷竞争法则。
AI,个人随笔
AI FDE,会是 AI 产品经理的未来吗?

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FDE(前向部署工程师)正成为AI时代的关键角色,它不再是传统意义上的软件工程师,而是融合全栈开发、LLM实战、评测体系操盘等多重能力的复合型人才。从Palantir的早期实践到OpenAI、Anthropic的前沿应用,FDE正在改写技术落地的游戏规则。本文深度解析这一角色的核心能力与市场趋势,并探讨其与国内AI产品经理的异同。
AI
概率模型 vs 确定性工程:AI Agent产品化瓶颈的本质解法

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AI Agent 的落地困境并非源于模型能力不足,而是我们对它的定位出现了根本性偏差。从多智能体协作到全自动办公,酷炫的 demo 背后隐藏着封闭世界与开放现实的鸿沟、概率模型与确定性需求的矛盾,以及被严重低估的监督成本。本文将揭示三大致命陷阱,并提出回归专用工具本质的三条务实路径,为 AI 落地的困境指明方向。
AI
就因为会“搬砖”了,物理AI一夜爆火

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物理AI正成为2026年最炙手可热的科技风口,从黄仁勋的预言到Figure AI的产线直播,这场AI从虚拟走向现实的革命已势不可挡。本文深度剖析物理AI如何突破‘会聊天’到‘会做事’的技术鸿沟,揭示LLM、世界模型与VLA三大核心技术如何赋能机器人自主执行,并前瞻性分析量产交付能力如何成为资本角逐的新战场。
AI,个人随笔
Prompt 工程在 Agent 里怎么跑

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Agent系统的Tool描述比System Prompt更能决定模型行为?本文通过实战案例揭示了一个反直觉的发现:在多层Prompt架构的Agent系统中,Tool Description才是真正的决策核心。从模糊描述引发的调用失效,到长流程中的Prompt稀释效应,作者系统性地拆解了Agent场景下Prompt工程的六大关键层级与运行时管理策略。
AI
LLM Wiki实战篇:少花token,多沉淀知识

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构建一个高效的LLM Wiki系统,关键在于解决超长文档处理、精准检索与稳定调用等核心挑战。本文详细拆解了基于qmd的本地知识库架构设计,从CLI封装到目录结构规划,再到CLAUDE.md操作手册的编写,提供了一套可落地的解决方案,让LLM真正成为知识管理的得力助手。
产品设计
一个人跑完 AI 情绪产品从 0 到 1,我沉淀了一套练手项目复盘方法论

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从零到一打造AI情绪产品的背后,藏着练手项目的黄金法则。一位产品人通过「月光灯」项目,将泰语塔罗占卜与AI共情结合,实战演练了BRD假设驱动、安全底线分层、LLM双Provider架构等核心方法论。本文揭示如何在非商业项目中建立严谨框架,让每个技术债务和未验证假设都成为可量化的学习成果。