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宝玉的工程技术分享
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Last updated 4 days ago
吴恩达老师分享的这个做 MVP（最简可行产品，minimum viable product） 的技巧
4 days ago
吴恩达老师分享的这个做 MVP（最简可行产品，minimum viable product, MVP） 的技巧非常有效，我们常常有很多想法，但是因为想法太大而没有动手，但如果把想法精简成一个1个小时内就能借助AI快速做出来的 MVP，就能做出来有意思的东西，很快得到反馈，之后你可以继续完善项目而不是“胎死腹中”。
写代码从来不是瓶颈
4 days ago
多年来，我一直认为软件开发的瓶颈根本不在于写代码本身。 真正的瓶颈从来都是代码审查、通过指导与结对编程传递知识、测试、调试，还有人与人之间沟通协调所产生的“人类开销”。所有这些都被嵌套在纷繁复杂的任务票据、计划会议和敏捷开发流程之中。
让 Claude Code 超深度思考（ultrathink）的自定义指令
6 days ago
Claude Code 现在可以添加自定义指令，也就是你输入 “/” 可以出来命令提示，这个 ultrathink-task 可以调用架构智能体、研究智能体、编码智能体和测试智能体，完全模拟了一个不同角色的小开发团队帮你完成任务。
AI的新技能不是提示词，而是上下文工程
7 days ago
最近，“上下文工程”（Context Engineering）这个新词在AI领域越来越受关注。人们的讨论焦点，正从原本的“提示词工程”（Prompt Engineering）转移到一个更广泛、更强大的概念上：**上下文工程**（Context Engineering）。Tobi Lutke:sup[\[1\]] 把它描述为：“提供所有必要的上下文，让大语言模型能够合理地完成任务的一门艺术。” 他是对的。
一文看懂“提示词” vs “提示词工程” vs “上下文工程”
7 days ago
很多人分不清楚什么是“提示词”（Prompt），什么是“提示词工程”（Prompt Engineering），现在还又多了一个概念叫“上下文工程”（Context Engineering），这又和“提示词工程”什么区别？
AI领域并无真正的新想法，只有新的数据集
8 days ago
大家都知道，AI 在过去十五年，尤其是最近五年，取得了不可思议的进步。这种进步似乎是\_**必然的**\_，尽管真正意义上的范式转变级的突破并不常见，但技术依旧稳步前进。有研究者甚至提出了一种所谓的[“AI摩尔定律”](https://metr.org/blog/2025-03-19-measuring-ai-ability-to-complete-long-tasks/)，认为计算机执行特定任务的能力（比如代码任务）每隔一段时间就翻倍增长：
科学进步实际上很大程度依赖于实打实的实验结果，而不仅仅是理论智力｜AI 自我提升不会突然“起飞”，而是逐渐加速的过程
8 days ago
如今，我们还没有实现真正意义上的 **AI自我提升**（AI智能体自己训练自己），但一旦实现，这绝对会是一个改变世界的重大突破。不过，与GPT-4刚出现时人们的想象相比，我们现在变得更有智慧，也看得更清楚：AI的自我提升不会是一次“突如其来的飞跃”，而是一个缓慢而持续的过程，可能需要多年甚至十年。
太多人误解了「苦涩的教训」
11 days ago
随着时间推移，能够充分利用计算资源扩展的方法，最终会超越那些不能扩展的方法。 但这并不是说： * 人类知识完全没用，不应该融入AI； * 深度学习和算力扩展能解决一切（实际上原作者 Rich Sutton 对深度学习本身还挺怀疑的）。
大语言模型高考数学拿高分靠强化学习，那文科考高分得靠什么？
11 days ago
上次分析了大语言模型在高考数学考试中拿高分靠的是强化学习，也就是在后训练阶段，自己训练自己做有标准答案的数学题或者编程题，反复的自己刷题，做完题目对答案，答案做对了就有奖励，做错了就有惩罚，最终自己训练自己越练越牛。但是文科这样做行不通，因为文科很多题目没有标准答案，它就没有办法用文科题目自己训练自己，做强化学习。
人们如何使用 Claude 寻求支持、建议和陪伴
12 days ago
我们投入大量时间研究 Claude 的 IQ——也就是它在编程、推理、常识等测试中的能力。但它的 *EQ* 又如何呢？换言之，Claude 的*情绪*智力表现怎样？