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人工智能（AI）的浪潮席卷全球，它不仅重塑着我们的工作方式，更引发了对“自我”本质的深刻思考。在这个机器能够写诗、诊断疾病、甚至进行哲学辩论的时代，一个更为根本的问题浮出水面：如果AI替代了人类的思考，曾经主导思考的“自我”又将何去何从？本文将探讨AI时代“自我”的迷思，揭示即使在最先进的技术面前，人类的独特性和选择权依然至关重要。 一、外包的思考与自我认同的危机：AI依赖的隐忧 文章的核心观点之
Perplexity 刚刚发布了其最昂贵的订阅服务 Perplexity Max，押注重度用户愿意为无限制地访问尖端 AI工具 和 前沿大模型 付费。这一举动预示着 Perplexity 正在进一步细分市场，瞄准那些对 AI 有着深度需求，并愿意为此买单的专业人士。那么，Perplexity Max 究竟有哪些亮点？它又能否在竞争激烈的 AI 搜索领域脱颖而出呢？ Perplexity Max：无
2025年，软件开发领域已经发生了翻天覆地的变化。曾经，我们认为优秀的开发者需要熟记各种晦涩的 Python 方法，但现在，情况完全不同了。提示工程已经成为一项至关重要的技能，它甚至比熟练掌握 map() 和 filter() 等方法的语法还要重要。在这个提示时代，你向 LLM（大型语言模型）清晰表达需求的能力，才是真正的技术实力展现。与其说“我能从头开始编写一个全栈应用程序”，不如说“我可以用不
我们正悄然步入一个软件构建的新时代，AI 工具如 GitHub Copilot、Cursor 等，不再仅仅是辅助手段，而是成为了真正的协作者。从函数建议、测试用例生成到文档编写，AI 正被直接整合到开发环境，成为我们编码方式的自然延伸。这种新的开发者范式令人兴奋，但也带来了一系列需要认真思考的问题：如何正确使用 AI，才能加速开发，而非制造新的障碍？ Greenfield 项目中的 AI 优势：心
Google 近期发布了一系列强大的 AI 工具，为开发者带来了前所未有的机遇。从云端 IDE 到机器学习平台，这些工具的涌现宛如一场技术盛宴，但同时也引发了一个关键问题：面对琳琅满目的选择，开发者应该如何选择适合自身需求的 AI 工具，并充分发挥它们的潜力？本文将深入剖析 Google 提供的几款核心 AI 工具，助您拨开迷雾，找到最适合的“AI 助手”。 Vertex AI：打造企业级机器学习
自动化悖论在航空业的惨痛教训，如今在大模型（LLM）技术浪潮中重演。当ChatGPT、Claude、Gemini等AI工具以前所未有的速度提升我们的工作效率，并“民主化”了编程、写作、数据分析等专业技能时，我们是否也在不知不觉中陷入了一种“认知依赖”的陷阱，逐渐丧失了独立思考和解决问题的能力？本文将深入探讨大模型时代“自动化悖论”的挑战，并提供实用的策略，帮助我们驾驭AI的力量，而非被其所取代。
在使用大型语言模型 (LLM) 的应用开发中，将非结构化文本转换为结构化数据（例如 JSON），以便用于表单、API 或数据分析，已经成为一种常见的需求。然而，生成结构化输出，特别是复杂或冗长的输出，往往会显著降低应用程序的响应速度。为了解决这个问题，流式传输结构化输出应运而生。本文将深入探讨如何使用 FastAPI 和 PydanticAI 实现 LLM 结构化 JSON 输出的实时流式传输，从
模型上下文协议（MCP）正迅速成为人工智能领域的新兴标准，它如同AI时代的“USB-C”，为大型语言模型（LLM）与各种企业系统、API和数据源之间的连接提供了标准化方法。本文将深入探讨MCP的核心概念、架构、安全风险、行业应用，以及未来发展趋势，帮助读者全面了解这项革命性技术。 MCP：解决人工智能集成难题 长期以来，将大型语言模型与外部数据源集成一直是个难题。传统方法需要为每种集成编写定制连接
大语言模型（LLM）如今已经渗透到我们生活的方方面面，但你是否好奇，这些看似智能的AI是如何理解我们的问题并给出连贯回答的？其核心在于一种被称为概率性下一词预测的机制。本文将深入探讨LLM的这一核心机制，揭示其工作原理，并解释为何即使在相同提问下，LLM有时也会给出不同的答案，这其中温度扮演着关键角色，同时，我们也会深入探讨随机性在LLM回答生成过程中的影响。 词元化：AI的语言基础 要理解概率性
在自然语言处理（NLP）领域，词语的顺序不仅仅是重要的，而是至关重要的。正如“狗追猫”和“猫追狗”这两个句子，相同的词语，表达的却是完全相反的意思。这种语言的根本原则对Transformer架构提出了独特的挑战。与前代模型LSTM和RNN不同，Transformer并行处理序列中的所有token，而非逐个处理。这种并行处理能力是Transformer最大的优势，实现了前所未有的速度和效率。然而，这
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