在 大模型 技术日新月异的今天，越来越多的人开始尝试用 AI 辅助开发应用。本文将分享我从一个简单的想法出发，借助 AI 工具，最终将一个 Chrome 扩展应用“Summarie”成功上架 Chrome Web Store 的全过程。这个过程被我戏称为“Vibe-Coding”，意指一种依赖直觉和快速迭代的开发方式，而 AI 在其中扮演了至关重要的角色。我将深入探讨不同 AI 工具的优缺点，以及
人工智能的未来不再仅仅取决于其生成能力，而是更在于其学习能力，特别是从错误中学习的能力。Claude，作为一种先进的LLM（大型语言模型），其架构的演进正朝着更具能动性和反思性的方向发展，引入了认知反馈系统，将适应性置于优先地位。本文旨在深入研究如何利用现代预测分析方法，像分析复杂的概率代理一样，分析Claude，并构建理论模型来模拟和预测其失效点。通过建模一万次Claude会话，我们将展示如何从
随着人工智能技术的飞速发展，我们似乎正被一种新的“煤气灯效应”所笼罩：大模型（LLM）正以惊人的速度渗透到我们生活的方方面面，从电子邮件的智能建议到简历筛选的自动化，无不标榜着“实用价值”。然而，这种“AI已来，赶紧上车”的叙事，是否让我们忽略了大模型背后隐藏的成本、风险以及对社会带来的潜在冲击？本文将深入剖析这种叙事，并呼吁对人工智能的整合保持批判性思维。 “AI已来，赶紧上车”：一种裹挟式营销
核心关键词：创意放大器、同质化风险、技能萎缩、经济贬值、作者身份模糊、原创性重定义 人工智能（AI）的浪潮席卷而来，围绕其在艺术、写作和其他创意领域中的作用，出现了一种普遍的叙事：AI并非要取代人类，而是作为一种创意放大器，为人类的创作赋能。这种观点试图安抚艺术家、作家和其他创意专业人士，让他们相信AI只是一个辅助工具，而非竞争对手。然而，这种看似和谐的“人机协作”愿景，是否掩盖了AI可能带来的更
在人工智能（AI）浪潮席卷全球的今天，你是否也感受到了那股无处不在的 “AI焦虑”？ 各行各业都在讨论AI，似乎错过这场技术革命就意味着被时代抛弃。然而，当我们被 “错过恐惧症 (FOMO)” 裹挟着，盲目追逐 “AI采用” 的时候，是否忽略了隐藏在光鲜亮丽的技术表象之下的潜在 “系统性风险” 和 “伦理治理” 挑战？本文将深入剖析这种现象，带你透过现象看本质，避免成为大模型时代被“煤气灯效应”操
在人工智能和大模型技术飞速发展的今天，我们正见证着自动化工具以前所未有的方式简化着我们的日常生活。本文将深入探讨一个实用的案例：如何利用 n8n、 Whisper 和 Todoist 构建一个 AI 驱动的语音购物清单助手，将语音备忘录转化为高效的购物体验。这个项目灵感来源于现实生活，旨在解决家庭场景中快速添加购物清单的需求，通过 自动化 流程，极大地提升效率和便利性。 自动化：提升效率的核心 自
大型语言模型（LLM）的能力毋庸置疑，它们远不止是“智能自动补全”工具。然而，当LLM出现问题时，一句“你可能用错了”似乎成了万能挡箭牌。这种说法看似强调了用户技能的重要性，实则掩盖了LLM固有的不可预测性、黑盒困境以及潜在的双重用途风险。本文将深入剖析这种“煤气灯效应”，揭示其背后隐藏的危险，并呼吁行业回归理性，共同构建更安全、更负责任的AI未来。 “自动补全”之外：承认LLM的进步，正视其局限
大语言模型（LLM）生成内容的质量问题，正引发一场关于责任归属的激烈讨论。很多人认为，问题不在于AI本身，而在于用户是否掌握了提示词工程的精髓，这类似于一种“煤气灯效应”，让人怀疑自己对AI能力的判断。诚然，优秀的提示词和人工干预能显著提高AI生成内容的质量，但这种观点是否掩盖了更深层次的问题？本文将深入剖析这种“都是提示词的错”的论调，揭示其背后的经济动机、对人类专业知识的贬低、信息生态的潜在污
还在API Key的迷宫中挣扎，担心数据被窃取，或者不小心搞崩了Python环境？本文将带你摆脱云计算的束缚，无需API，无需数据监控，也无需向AI伦理委员会汇报，仅用一个Python脚本、一个本地模型和一个虚拟环境，就能构建属于你自己的本地聊天机器人。告别用户身份，今天，你就是AI开发者！从前端到后端，从零食到中间件，你都能搞定！ 为什么选择本地聊天机器人？（核心关键词：数据隐私，本地部署） 在
“精心设计”还是“AI生成”？这不仅仅是一个关于内容来源的问题，更是关于情感共鸣和审美价值的深刻探讨。当我们沉浸在信息爆炸的互联网世界，面对海量的内容，有多少是经过深思熟虑、充满情感的创作，又有多少仅仅是 大模型 批量生产的“工业化”产品？本文将深入探讨 大模型 对内容创作的影响，以及它所带来的 审美疲劳 问题，并呼吁在追求效率的同时，重新审视 精心设计 的价值。 大模型与内容生产：效率至上的时代
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