AI 趣闻见识

下面我们从技术、技能、流程和未来发展四个维度，系统拆解这个职业。 一、什么是Prompt艺术家？ ✅ 定义 Prompt艺术家是指能够设计、编排和优化文本提示（Prompt），以高效地让生成式AI（如

引言 人工智能（AI）的狂飙突进正深刻改变我们的工作方式： AI客服能与百万用户同时对话，平面设计AI在几分钟内产出海报，代码生成模型甚至能自动构建应用。 这一切令人惊叹，却也让人不安。 当AI逐步取

一、背景：为何AIoT需要联邦学习？ 在AIoT系统中，大量设备（如摄像头、车载终端、智能家电、可穿戴设备等）会长期采集海量数据。这些数据具有以下特征： 数据特征 描述 分布广泛 数据分布在边缘设备上

引言 随着人工智能（AI）和物联网（IoT）的不断发展，二者的结合正在成为推动“万物智联”的关键力量。AI赋予物联网设备“学习、决策与优化”的能力，使其从“信息收集者”转变为“智能体”（Intelli

图名：云边协同 AI 架构图（Cloud-Edge Collaborative AI Architecture） 整体风格 横向流程型结构图，采用简洁的科技风设计。 三层结构：用户终端层 → 边缘计算

引言 在过去几年中，大型语言模型（LLM）主导了人工智能领域的发展浪潮。从 GPT 系列到 Claude、Gemini，这些庞大的模型通过强大的推理与生成能力推动了各行各业的智能化。然而，随着模型规模

一、为什么需要神经符号 AI 传统深度学习模型擅长从海量数据中自动提取模式，但它们： 无法解释决策逻辑； 对训练数据分布依赖极强； 在逻辑推理、抽象概念理解等任务上表现不佳。 而传统的符号人工智能（S

引言 在人工智能快速发展的今天，我们每天都在与各种“智能”系统互动——从聊天机器人、语音助手到自动翻译与文案生成工具。它们回答我们的问题、理解我们的指令、甚至能用自然语言与我们交流。 但问题在于：这些

引言 随着人工智能（AI）在各个行业的广泛应用，AI模型在决策支持、自动化以及预测分析等方面展现了巨大的潜力。然而，随着AI技术的复杂性不断提高，尤其是深度学习等高级算法的出现，“黑箱问题”也日益突出

🧠 前言：当智能取代了智力 AI 正在以惊人的速度渗透开发流程。从写注释、生成算法、到写整页组件，AI 已经成了我们桌上的“同事”。然而，问题也随之而来： 当每一行代码都可以“自动生成”，程序员是否正

🌌 一、序：什么是 LLM Interface？ “Interface”这个词，在计算机界就像咖啡在程序员生活中一样不可或缺。 对于对象，它定义约定。 对于人类，它定义对话的边界。 对于 LLM（La

🧭 一、前言：从网页到“智能体”的转变 还记得当年浏览器只会傻傻地渲染一堆 HTML 的年代吗？ 那时候的浏览器就像个听话的孩子——你让它加载网页，它就加载网页。 而今天，当 Vercel Labs

🌍 一、什么是 FlashMLA？ 首先，来点正经定义，但我们要讲得比论文更容易消化： 💡 它是一个用于高效实现 多头注意力 (Multi-Head Attention) 的优化算法，目标是： 更快（

🌍 一、序章：为什么是 GEMM？ 在深度学习的世界里，有一个不为人知的真理： 无论是卷积、全连接、Transformers 的注意力层，还是那堆花哨的归一化操作，最终都需要靠 “矩阵乘法” 来发电。

🌌 一、前言：当软件开始“思考” 朋友，你有没有发现最近的软件越来越“聪明”了？ 从推荐电影的算法，到能帮你写代码的助手（比如我👀）， 似乎它们已经不再只是“执行命令”的机器，而更像——带点小脾气、能

🌱 引言：当 AI 思考“我是谁，我能决策吗？” 我们似乎正生活在这样一个时代： 当你纠结午餐吃麻辣香锅还是沙拉时，AI 已经能根据你的体重曲线、心率波动、甚至前天点的外卖，提前为你决定好“今天吃什么

📘 一、前言：让AI学会“自己决定”的浪漫与恐怖 想象一下，你打开一个软件，它不再问你“是否保存文件”， 而是看了你瞥一眼屏幕的眼神、听出你叹气的频率、再加上前几天你凌晨三点还在改代码的记录…… 它就

✅ 新全栈的“核心循环”变成了： Prompt Engineering（问题的建模能力） 你需要清晰、结构化地告诉 AI：目标是什么、上下文是什么、边界在哪。 验证与裁剪（判断与迭代能力） AI 生成

2025 对我来说，是一次“技术觉醒”的年份。 在过去的四年多里，我一路从传统前端开发到 AI 驱动的生产力革命，从门户网站建设、jQuery 时代的刀耕火种，到 React、Vue 的组件化繁荣，再

🧠 第一幕：Sentry + AI 的核心灵感 传统的 Sentry 像是一个高效的警报系统—— 引入 AI 后，这个“警长”不再只是上报事故，而是会思考： AI 的介入，让错误分析从“事后补救”升级