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置顶写了个 大模型应用开发的教程，公开免费
“因为自己淋过雨，所以想给别人撑把伞”，只为了像我一样的工程师/产品入门大模型开发 少走点弯路。
面向小白，尽量通俗易懂且实用。
“因为自己淋过雨，所以想给别人撑把伞”，只为了像我一样的工程师/产品入门大模型开发 少走点弯路。
面向小白，尽量通俗易懂且实用。
大模型应用开发教程
203 1474
Most people try to turn AI into a rule executor.
A few treat it like a reasoning system:
give intent, give context, then step back.
Ironically, less control → better results.
Scalability starts where micromanagement ends.
A few treat it like a reasoning system:
give intent, give context, then step back.
Ironically, less control → better results.
Scalability starts where micromanagement ends.
6 00
好的 context engineer，在于在调用大模型之前，对 context 预先计算过。
这个计算是指，将冗余或者需要二次推理的信息进行计算为更精准的方式。
例如：用户问「多久之后发生？」
别告诉模型“今天是11月5日，活动是11月8日”，
而是告诉它“还有3天发生”。
人类靠压缩记忆提高效率，AI 也一样，大部分 Agent 开发没有对 context 或者信息做比较好的整理，AI 也没有想的那么智能，越少 AI 在 context 中的推理次数，调用结果越稳定。
Long context ≠ Long-term reasoning
这个计算是指，将冗余或者需要二次推理的信息进行计算为更精准的方式。
例如：用户问「多久之后发生？」
别告诉模型“今天是11月5日，活动是11月8日”，
而是告诉它“还有3天发生”。
人类靠压缩记忆提高效率，AI 也一样，大部分 Agent 开发没有对 context 或者信息做比较好的整理，AI 也没有想的那么智能，越少 AI 在 context 中的推理次数，调用结果越稳定。
Long context ≠ Long-term reasoning
5 00
近期越来越感觉到在这个时代，每个人都应该培养一种与 AI 共生的直觉感。
这种直觉，是在提问时能清晰表达、知道这次提问需要补足的上下文是什么
也是在 AI 回答不理想时，敏锐察觉到——问题出在缺失了哪些信息。
这种直觉，是在提问时能清晰表达、知道这次提问需要补足的上下文是什么
也是在 AI 回答不理想时，敏锐察觉到——问题出在缺失了哪些信息。
6 02
MBTI 这种在心理学里认为纯搞耍的，竟然在大模型下有效。证明了，再离谱的事，只要数据够多，在大模型里就成了统计事实。
https://arxiv.org/pdf/2509.04343
7 42
阿里的最新的ASR 识别效果真的是强到发指
噪音场景，方言，歌曲都能识别，还支持 prompt 来设定场景，来自动识别场景热词。
公司已经放弃 讯飞，转投通义了，太无敌了
噪音场景，方言，歌曲都能识别，还支持 prompt 来设定场景，来自动识别场景热词。
公司已经放弃 讯飞，转投通义了，太无敌了
00:51
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