Category: AI感悟

大模型自主生成执行应用的特性

一、自带结果闭环,模型自主校验对错 第一种模式是完整闭环测试架构,全程不需要人工介入判断。简单来说就…

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烧tokens怎样才算有价值

一、消耗Tokens的核心价值:贴合目标而非单纯输出内容 调用AI产生对话、指令都会消耗Tokens…

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写软件的目的变了

一、代码开发重心彻底转变,告别可视化开发 过去我们写代码,首要思考界面布局、用户操作习惯,产出的程序…

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AI的一些错觉

一、AI能解决部分特定问题,并非万能 AI具备强大的数据处理与运算能力,生活、工作里不少标准化、有固…

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如何省tokens

一、当前工具token消耗严重的现状 如今OpenClaw这类智能代理工具不断叠加各类功能,toke…

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随着使用AI的频率提高带来的问题

一、AI使用变多,个性化配置成日常刚需 如今大家每天写文案、做表格、生成图片都会频繁使用AI,为了贴…

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大模型与传统软件的结合

一、两种融合模式核心区别 大模型和传统软件搭配使用,主要分两种嵌入逻辑,核心差异是谁作为主体、谁作为…

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模型会的不代表你会

一、模型掌握知识不等于我们自身具备能力 AI模型储存海量信息,能快速输出各类答案,但这些知识属于模型…

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程序员是第一批被大模型蒸馏的员工

一、什么是大模型“蒸馏”,通俗解释 大模型蒸馏简单说就是把人类专业技能、工作经验提取出来,复刻进AI…

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借助AI快速学习

传统学习的痛点:看不到成果,很难坚持 过去我们自主学习时,最大难题是很难直观看见知识能产出什么结果。…

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