技术
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与人工智能、机器学习和深度学习相关的理论和应用。
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工程学
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研究人与计算机之间交互，以设计更用户友好系统的领域。
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一个涉及信息生成、处理、管理和传输的跨学科学科。
模拟
对真实世界系统或现象进行建模并在计算机上重现其行为的技术。
软件开发
与软件设计、实现、测试和操作相关的技术和方法。
系统科学
一个研究复杂系统结构、行为和相互作用的跨学科学科。
技术史
技术演变及其对社会影响的历史进程。
文章
9 篇文章
作为智力矿山的GitHub
2025年8月15日
本文探讨了GitHub未来作为开放知识共享空间和智力矿山的潜力。作者以自身经验出发，描述了利用生成式AI辅助博客文章创作的“智力工厂”系统，该系统将翻译、视频制作、网站生成等流程自动化。作者认为，类似的AI工具，例如Cognition公司开发的DeepWiki（自动生成GitHub项目Wiki网站的服务），也属于智力工厂的范畴。DeepWiki为大量GitHub公共项目自动生成了Wiki网站，展示...
时空错乱社会
2025年8月12日
本文探讨了生成式AI的兴起导致的社会现象——“时空错乱社会”。在这个社会中，人们对当前技术、信息和未来的认知存在巨大差异，这种差异超越了国界、文化和世代的界限，甚至存在于AI研究人员内部。这种差异并非单纯的技术差距，而是由于信息获取的不均等、对信息的理解能力不同、以及对未来预测的差异所导致的。 文章指出，这种时间感知差异体现在多个方面：首先，对尖端AI技术、应用技术和系统技术发展趋势的认知存在差...
模拟思维的时代
2025年8月12日
本文探讨了生成式AI如何改变软件开发和思维方式。作者首先介绍了其构建的“智力工厂”系统，该系统利用生成式AI将博客文章翻译成英文、制作解说视频以及生成博客网站等。这个系统是一个“全方位工程”，体现了生成式AI赋能下的软件开发的灵活性和效率。作者将其称为“流体软件”，强调其适应性强，能够完全符合用户的习惯。 接着，文章深入探讨了生成式AI在业务系统开发中的应用，提出了“业务流程导向”的开发方法论。...
自然语言机器学习
2025年8月8日
传统的机器学习依赖数值数据，而人类和大型语言模型（LLM）则能够通过语言学习。本文提出了一种新的机器学习方法：自然语言机器学习，它利用预训练的LLM处理自然语言数据进行学习，而LLM的参数在学习过程中保持不变。文章首先描述了一个基本的监督学习模型，该模型用于解决分类问题，例如区分公司总务课和庶务课的职责。在这个模型中，输入语句被输入到LLM中，LLM生成回应，教师系统判断回应的正确性，并将输入语句...
空间感知的维度：AI的潜力
2025年7月30日
本文探讨了AI在多维空间感知方面的潜力及其对科学发现的影响。文章首先阐述了人类感知三维空间的机制，即基于二维视觉信息构建三维空间图像。在此基础上，作者推测人类可能通过计算机模拟学习感知四维空间，但这种能力的应用场景有限。 文章的核心论点在于，AI能够更好地利用多维空间感知能力。与人类不同，AI无需将高维数据映射到低维平面，而是能够以维度原生、全景的方式理解三维和四维图表，从而克服了人类在处理高维...
交响智能时代
2025年7月30日
本文探讨了生成式AI在现代业务流程中的应用现状与未来展望，主要围绕迭代工作和流程工作两个方面展开。文章指出，目前大多数生成式AI的应用还停留在作为工具辅助人类进行迭代工作的阶段，而迭代工作的效率提升存在瓶颈，即人类工作时长的限制和资深员工与新员工之间效率差距的难以弥补。为了解决这些问题，文章提出将迭代工作转化为流程工作，并通过系统将人类和生成式AI的任务连接起来。流程工作的系统化具有三大优势：首先...
虚拟智能的编排
2025年7月30日
本文探讨了虚拟智能和智能编排的概念及其应用。虚拟智能是指在实际智能之上实现的虚拟智能，例如人类在扮演不同角色时的思维方式，或对话式AI生成多角色对话。智能编排则是在虚拟智能的基础上，通过提示指令而非系统开发，来实现复杂的组织性任务。这与系统编排（利用多个AI进行系统开发）形成对比。智能编排的优势在于其灵活性和快速迭代能力。通过指令，可以灵活切换多个人工智能的角色和组合，从而易于进行改进和功能添加。...
流体软件时代的“全方位工程师”
2025年7月28日
本文探讨了生成式AI对软件开发模式和工程师角色的深刻影响，并提出了“流体软件”和“全方位工程师”的概念。 文章首先介绍了生成式AI在程序生成方面的能力，指出其可以辅助甚至替代部分程序员的工作，但同时也承认其局限性，例如指令模糊性、知识库更新滞后等。通过人类工程师的指令优化和互联网知识补充，生成式AI的程序生成能力正不断提升，越来越多的软件开发任务可以交由其完成。文章以作者自身经验为例，说明了生成...
思考的宿命：AI与人类
2025年7月12日
本文探讨了人工智能时代人类思考方式的转变。作者认为，随着AI承担大部分智力劳动，人类将不再需要进行以往的智力劳动，但这并不意味着人类将停止思考。相反，人类将面临一种新的思考方式，即个体优化。 文章首先提出了“流程导向”作为继面向对象方法之后的下一个软件开发范式。流程导向的核心思想是将编程的核心模块视为一个流程，由事件或条件启动，按照预定义的顺序处理，最终终止。这种方式更符合人类的直觉，并且在AI...