——背景 我是一名全栈，但主 Java 的程序员。使用 AI 帮我问答，作图，做 PPT，写代码等工作。——正文最开始的时候，我还是习惯让他帮我补全代码，很多时候不用想那么多，一直 tabtab。这个阶段我的重复思考减少了很多。后来 AI 有了更主动性的权限，我只需要提需求，他来帮我完成全部流程。如果是初级的简单的，那他做的还是不错的。但复杂起来，就需要我把提示词写好了，而写好提示词就是需要我对这个任务的认识清晰，所有的 case 考虑到位。这个时候我从编码者的思想，上升到了设计者。现在身份的变化，并不算是思考变深或浅，而是一种注意力转移，方向的变化。而日常问答中，我随地大小思的频率更多了，因为有了一个身边的百科全书。

作为一名习惯用文字记录成长的长文作者，过去几年我总在另一个平台默默耕耘。不过在25年初，突然感到无东西可以写，大多数问题与思考，都是与 AI 一起。转机出现在25年7月。在另一位社区伙伴的邀请下，“重回”牛客。记得小队长轻描淡写地说：“30字就能满足要求。”起初我还暗笑这门槛太低，直到第一篇帖子意外收获破千浏览量，才惊觉这片土壤的奇妙。那些日子，我像发现新大陆般记录生活碎片，虽与技术无关，却收获了意想不到的温暖。在社群最初的样子，小队长几乎占据了一半的聊天，对创作者们一次次的夸奖，一口一个宝，把牛客创作者哄成了牛客幼儿园。这个时期还解锁了一个人，小助手，只会1和八嘎的机器人形态。一个月后，我又遇见了传说中的“牛客马保国”——这位评论区的灵魂人物，总能用独特视角点燃讨论火花，让我学会从多元维度理解内容。临近十一，创作者体系迎来升级，将优秀创作者分到了 真的 A 级（之前觉得A群是冷宫，没人说话）。这时候的总则是：牛B撑起数量，而牛A撑起质量。于是我有了新动力，想尽快去看一看A群，想细一点打磨帖子。恰逢整理完大模型知识体系，又观察到社区以大学生为主力军，便尝试用大白话拆解技术本质——结果首篇爆文不仅引发官方关注。队长说，AI 是他们希望要看的内容。随后，又写了几篇，都有很好的数据。在圣诞节做的一个小游戏更是让官方看中并上线了。1226那天，我终于在线下见到小队长、小助手等“网友”，相谈间更懂了牛客与创作者的共生哲学：这里不仅是内容平台，更是梦想孵化地。-----最近两个月，是我认知迭代最快的时光。感谢启创小队长，暖愈小助手，朗达可姐，哲漫马保国以及目前还比较神秘的嘻嘻子，审核官！谢谢！

以下是对熊辉教授在2015年12月27的演讲《认知升维：人工智能奇点期的产业新坐标》的观后感，如有其他见解，欢迎一起讨论。   在过去的读书的几年时间里，我学习着人类几千年的文化精华。学历越高，专攻的方向越集中，最后落在了计算机这一门领域上。 熊辉教授说，当人类到达博士的水平，知识储备才勉强在计算机领域算得上“博闻强识”。而当我们走出社会，将这一个领域与其他领域结合，逐渐走到行业龙头，有了两个领域以上的“博闻强识”，才会进入到下个阶段：触类旁通。 而这，近乎很多人半辈子的努力，却被 AI 在两三年内轻松达到。  AI时代-学习力的差距  在课堂里，在高中、大学就会发生一些事情：有些人很勤奋，也...

大模型是预训练的产物，输出质量的好坏，大部分取决于输入。在程序员这一行，有个很好的文化，就是分享。我们把这些代码放到 github 上，渴望更多的 star，就像幼儿园的孩子们渴望小红花一样。同时这也是代码质量的证明，在采集代码数据时，可以将这些小红花数，粉丝数作为一个筛选。相对的，又会产生另一个问题：大模型在 C++，Rust 这样的语言上，没那么厉害，甚至一堆 bug。其实就是数据量过少的原因。不止是代码行业，任何行业，任何 topic，只要你在和大模型讨论中感到他在胡言乱语，那就是蓝海。

牛客官网现已上线 牛客翻翻乐-圣诞节版 工具： CodeBuddy Code，GLM  你也可以选择你喜欢的工具，整体任务难度不大。国产模型足以胜任  提示词：  @img 这是游戏所用的素材。我要做一个HTML小游戏。画面是这样的，有5 * 4 个牌子，将每个素材的n倍（n为偶数）放在牌子正面。游戏开始时，给玩家10s中用来记忆，之后所有牌子翻过去。牌子的背面写着【牛客\n翻翻乐】。然后玩家点击卡牌，牌子会翻 到正面，再次点击其他牌子也会反过来，如果两个牌子图案相同，则加10分。否则将牌子都置为背面。如果所有卡牌都为正面则游戏通关！弹出烟花特效，并弹出祝你圣诞快乐。  图片素材：来自牛客各位...

前言 你问大模型一句：“今天天气如何？”，它可能给你查一下本地今天的天气。 你再问它：“那北京的呢？”，他开始科普起了北京，完全忘了上文中的对话，推算出我们是需要他接着回答北京的天气。 以上是发生在早期各家 AI 助手中出现的问题，丢失上下文记忆。随着技术的发展，模型越来越“大”，这个问题出现的时间点（对话轮数）也越来越靠后。那么问题来了，模型是如何记住上下文的？我们该如何优化，在有限上下文中做更多事情？ 大模型根本不记 下面是我在开发AI应用的一个简单的解析图  是的，没错。我们每次的对话，包括之前的内容，都要一起发送给大模型。大模型本身不会去存储这些内容。既然不用存储，那如果不限制时间，岂...

我司不到 50 人，老板也已经过了退休的年纪，现状是无人能接手管理公司。之前有说到，公司要成为子公司了，是我们大家的猜测。今天有点落实了。年底搬家是都知道的，今天 HR 又来到我们部长旁边说悄悄话，搬过去之后不久就开年会，相比往年过年前开提前 n 久。更炸裂的是，我们还要参加他朋友公司的年会！我感觉老板已经把公司卖了，这年会可能是最后的告别了。但我想说的是，快裁员快裁员，我想拿了赔偿走人

摘要 上文（面试官别再问 AI 应用啦，我是真没招了）中我们提到了提示词（Prompt），也就是和大模型聊天时我们所说的内容。那当我们通过不同的提示词技巧来聊天时，大模型到底如何运作的呢？  正如我们所知道的，大模型本质上是一个「超级文字预测机」。它的「大脑」里存了互联网上几乎所有公开文本的「规律」（比如词语怎么搭配、句子怎么衔接、知识怎么关联）。当你输入一句话（比如“帮我总结《红楼梦》的主题”），它其实在做一件事：根据你给的文字，猜“接下来最可能合理出现的文字”。 所以，你和它聊天的过程，本质是： 你输入一段文字（可能是问题、指令或闲聊）→ 模型把这段文字当作「线索」，在自己的「知识库+语言...

封面、配图由Coze Space提供支持  历史 你是否观察过，一直陪伴我们程序员的IDE，每次更新都在升级它的编译速度，或是迭代更现代UI。也或许你曾在早期体验过Visual Studio和IDEA上，带有那么一点AI味道的补全功能。 如今我们早已习惯Tab，习惯在做“老牛活”的时候，让代码助手来直接帮我们生成逻辑。一晃几年，Trae 的初个Demo如在昨日。我们先来回顾一下历史版本。 TRAE 1.0 AI IDE 去年的六月，豆包 MarsCode 发布，在大模型时代的背景下，“AI” 较先赋能了程序员的工作。这样一款插件在补全，对话上，让我们的编程效率有极大的提升。不过这时，我们的载体...

我们是如何走到这一步的人工智能这一词出现，依然有几十年的历史，差不多每过十年就会经历一次 AI 浪潮。抛开那些繁杂的概念，只说大模型，起源可以追溯到 2017 年发布的《Attention is All Need》论文，论文提出了Transformer，给现在的 LLM（大语言模型） 奠定了理论基础。理论到落地通常需要很久的时间。所以直到2022年，才有第一个应用诞生，至今AI应用访问量上都占据着榜首。模型 & 应用如何理解LLM一个发光二极管，亮与暗代表1和0，这样电信号与数字信号便有了转换方式，硬件与软件有了初步合作。不过0101代码的还是不够让人类方便的理解，于是人们将一组01抽...

十二月末，公司就要离开这边区域了，我当初找工作的法则之一就是以居住地为半径。现在步行 5 分钟到公司的。那边的房子很小，六楼，没有电梯，还得公交半小时路程。搬去那边，是因为还有一家公司（新盖了一栋楼）是老板的朋友，计划上市，有更多交流机会。而且如果我们效益好，就会成为他们子公司。可能老板也是年纪大了，想放手了吧。我在这温水煮青蛙，越久越跳不动，这个机会该走了吗

今年大连的寒流来的有点早，叶子一边染色一边掉。工作很轻松，希望公司哪天能裁我（buship1 中午气温很低，在公司附近的公园溜达一圈，阳光洒下来还是蛮舒服的。p2 又是一年横山市，这次不过有点迟到了，没看到🍠的小美p3 抽中了本地 IMAX 激光开幕，见了诸多领导，看了铁血战士，不错的。p4 双十一是鹅厂生日，买了生日鹅，还被店长夸，拍的好看p5，p6 ，p7 受鹅厂邀请去了西安，碳水真好吃啊，三天没吃过大米饭。p8 后来那一周末，又去帮朋友做评委，带了相机还给拍了点现场照片。p9 动物城 2 要上了，买的月底的票。充满期待哇

GPT3.5 差不多诞生三周年了，这是 AI 最破圈的一个阶段。但至今我都觉得，或者说我对他没有那么高的预期。所以我认为，AI 还没有智障时刻，因为他还是一只学舌鹦鹉。——最近的一个 YouTube 视频Ilya 的一个约 90 分钟对话，向我们提出了一个观点 Scaling时代已终结！现在的 LLM 绝不是通往 AGI 的最后一块拼图，我们还需要更新的框架目前的大模型还是基于多维向量，上下文去预测下一个字/词。那这种结构，肯定是 0-0.8 之间的准确率。为何没到 1？是因为他只是知其然不知其所以然，正所谓鹦鹉。如果你在这种期望下，再去使用他对话，Coding，建模等一些列操作，就会很淡然接受他的种种智障时刻。而我们要做的，就是清空上下文，吸取上次对话经验，不断调试 Prompt，使其准确率更高一点。所以，别再为难他啦，他还只是一只鹦鹉🦜

上次西安 Trae Friends，有个嘉宾互动，现场有多少前端工程师？此时角落的一个摄影师举起了手。我就和朋友吐槽说，看吧，搞前端的都去干摄影了。然后就在上周六（11 月 22 日）我这个干 Java 的也去干摄影了。回到正题，来锐评一下现在编程语言。Java写业务的老大哥，语法清晰，三方库很多，生态嘎嘎以嘎斯。但由于他太面向对象了，没有结构体这样的东西，在内存占用上，还有云原生时代的扩缩容上都不太合适。综合给到 NPCJavaScript他和 Java 的区别就是雷锋和雷峰塔的区别（冷）。得益于 google 引擎的强大，js 能干的事情越来越多，后来逐渐产生出 all in js 的说法。综合给到人上人Python胶水语言，脚本语言。语法 very 简洁，poc 也经常用它，AI 服务也是独树一帜。不多说，直接给到夯。GolangC 与 Java 的结合体，各取优点，完全有希望取代 Java，现在就是不断发展生态，语言本身再把泛型优化一下就ok。给到人上人C/C++/RustC 差不多和 Unix 系统一起诞生，很难操控，太底层了。但会写的性能无敌强。不过至今没人敢说精通。给到夯PHP独立站点的神，祖传老项目的神。虽说逐渐退出舞台。给到 NPC汇编*都不学，不评价