令爷课程

「令爷思考」AI素养：进取心

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「令爷思考」AI素养：进取心——在80分泛滥的时代，逼近值得的上限
在80分泛滥的时代，逼近值得的上限 先说事实。 大模型不是神。它会犯错，会胡说，会漏掉关键。但在很多通用任务上，它确实能几秒钟给你一个“看着还行”的答案。写初稿、搭框架、改文字、出方案，80分来得太容易了。 再说趋势。 执行会越来越便宜。一句提示词打天下的做法，会越来越不够用。以后拼的不是“会不会问”，而是“会不会设计一整套让模型干活的系统”。 最后说我的观点。 人不能因为机器快，就降低自己的标准。但也不能反过来，什么鸡毛蒜皮都追求100分。进取心，不是瞎较劲，是把力气花在值得的地方。 一、什么叫进取心 AI素养里的进取心，是在AI能轻松给初稿的时代，仍然愿意为值得的目标多思考、多设计、多验证...

Agent = 大模型 + Harness：戒指里的老爷爷，也得有手脚和世界知识

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Agent = 大模型 + Harness：戒指里的老爷爷，也得有手脚和世界知识
如果你最近总听到“Agent”这个词，觉得它神秘又高级，不妨先记住一个公式： Agent = 大模型 + Harness Harness 是什么？你可以把它想成一套让“戒指里的老爷爷”重出江湖的系统。 网络小说里常有这种设定：一个绝世高手，灵魂困在戒指里，空有一身本事，却只能干等着。等不到有缘人，他就一直困着；等到了，还得有手脚能做事、有眼睛能看世界、有规矩不能乱来。大模型就像这位老爷爷——知识渊博、能力很强，但如果没有一套系统把它接出来、给它工具、告诉它现在世界什么样，它就只是个困在戒指里的灵魂。 这套系统，就是 Harness。 一、Harness 是怎么冒出来的？ 早年的聊天机器人，你问...

过拟合的代价：从应试教育到AI时代的人类生存指南

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过拟合的代价：从应试教育到AI时代的人类生存指南
过拟合的代价：从应试教育到AI时代的人类生存指南 引言：一场跨越三十年的“机器学习”实验 如果我们将中国过去三十年的教育演变，看作一场大规模的“机器学习”实验，结论会异常清晰： 过去（无监督学习）：课本是“未标注的数据集”。没有铺天盖地的解题套路，学生要靠自己从例题中发现隐式结构（自己总结公式规律）。虽然收敛慢、容易陷入迷茫，但因为没有过度拟合特定题型，泛化能力（解决新活题）反而更强。 现在（强监督学习）：辅导班和真题集是“强标注数据集”。老师把“输入（题目）”和“输出（标准答案/踩分点）”直接喂给学生，通过反复模拟考（反向传播）不断调整参数。收敛速度极快（提分明显），但代价是极易...

我为什么劝你重新拿起HTML？

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我为什么劝你重新拿起HTML？
我为什么劝你重新拿起HTML？ 别被"代码"两个字吓跑。在AI眼里，HTML和Markdown一样，都只是文本——而文本，是大模型的母语。 上个月我给几个实习生整理了一份注意事项，Word文档写了满满两页，发到群里。随后我就发现——手机上看格式乱掉，想单独标记某几条得另存一份，内容有更新就得重新上传一版。群里很快被各种"V2""V3"淹没。 当晚我试着把内容复制给AI，说了一句"帮我做成手机打开就能看的HTML页面，卡片式布局"。几分钟后，一个网页链接发到了群里。不用下载附件，点击就开，排版整齐，看完一项还能勾掉。 后来一次会议上，其他组的同事点开一看，都说这个比Word好用。一个随手...

三人成行：为什么AI团队的最小单位是”产品、执行、审核”？

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三人成行：为什么AI团队的最小单位是"产品、执行、审核"？
三人成行：为什么AI团队的最小单位是"产品、执行、审核"？ 一个好的AI产品，从来不是某个单一Agent的"独角戏"，而是一场精心编排的"三人舞"。 一个危险的幻觉：全能的"超级Agent" 在构建AI产品的过程中，我们经常会陷入一个极具诱惑力的幻想： "既然大模型这么强，那我只要做一个'超级Agent'，把任务丢给它，它就能自己思考、自己执行、自己检查、自己交付。一个人就是一支军队。" 这个想法很性感，但现实很骨感。 如果你真的把这样一个"全能Agent"投入生产环境，你会发现它像一个天才但极度偏执的艺术家——它能写出完美的代码，但可能完全不符合用户需求；它能生成惊艳的文案，但可能...

当83亿个AI开始”生活”：我们离模拟全人类还有多远？

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当83亿个AI开始"生活"：我们离模拟全人类还有多远？
当83亿个AI开始"生活"：我们离模拟全人类还有多远？ 最近科技圈被一条消息刷屏了：哈佛、MIT联手OpenAI和Google DeepMind，搞了个叫MatrAIx的大项目，造出了83亿个AI智能体——差不多把全人类"复制"了一份，扔进数字世界里让他们自己"过日子"。 听起来像《黑客帝国》照进现实？别急，今天咱们不聊科幻，就聊聊这个系统到底干了什么，以及——它到底有多"真"。 这不是一堆聊天机器人，而是一个"数字人类社会" 很多人第一次听到"83亿个AI"时，第一反应是："这不就是83亿个ChatGPT在瞎聊吗？" 完全不是。 MatrAIx的核心是一个叫 Persona-8B 的数据库，...

Agent不是越多越强：AI数字团队的边界设计哲学

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Agent不是越多越强：AI数字团队的边界设计哲学
Agent不是越多越强：AI数字团队的边界设计哲学 刚接触AI工作台的朋友，最容易走向两个极端。 一种是一个Agent包办一切——写代码、写方案、查资料、做审核，全往一个会话里塞。 另一种是一上来就拆十几个——规划师、架构师、开发者、测试员、审校员、运维……结果大部分只用过一次就再没被唤醒。 这两个极端背后有一个共同的误解：专业化 = 多Agent = 更先进。 但现实不是这样。 Agent边界不是天然存在的，而是在复杂度、协作成本和实际收益之间动态平衡出来的。本文从五个维度帮你判断：什么时候该拆，什么时候不该拆。 一、工作目标不同，是拆分信号，不是拆分命令 最容易想到的拆分理由是：目标不同。...

AI平权时代，正在批量生产“愚昧之巅”的校招生

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AI平权时代，正在批量生产“愚昧之巅”的校招生 最近在职场社区看到一则热帖，引发了不少技术管理者的共鸣。 一位大厂前辈吐槽：自己带的校招生，拿着AI生成的一堆文档，对着部门的资产产品和现有技术架构指手画脚，直言前辈们技术老旧。安排基础工作被拒，理由是“不想做边角料，只想做核心活”。但真给核心活，又完全没经验干不明白。最终Leader的选择是：“晾着一边，实在不想带了。” 这并非个例，而是AI技术平权浪潮下，职场新人群体中正在蔓延的一种“认知时差”现象。 现象：工具效率被误认为个人深度 过去，校招生的“指点江山”多源于书本理论与实际的脱节。但在AI时代，大模型能秒级生成逻辑清晰、格式专业的架构...

从零拆解 AI 智能体本质：150 行代码实现 pi-agent 核心循环

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从零拆解 AI 智能体本质：150 行代码实现 pi-agent 核心循环
从零拆解 AI 智能体本质：150 行代码实现 pi-agent 核心循环 AI 智能体不是黑盒——用 100 行代码手写 pi-agent 核心循环，看懂 LLM 如何"思考-行动-迭代"地独立完成任务。 一、智能体的本质：从“聊天”到“做事” 在拆解 pi-agent 之前，先理解一个核心问题：AI 智能体（Agent）和普通聊天机器人（Chatbot）到底有什么区别？ 维度 聊天机器人 AI 智能体 工作方式 单轮/多轮对话，模型被动响应 接受目标，自己规划步骤并执行，必要时主动交互 核心能力 理解、生成自然语言 推理、规划、调用工具、维护记忆、迭代执行 任务范...

Kimi K3的“减速键”争议：我们该担心AI界的“药神”吗？

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Kimi K3的减速键争议：我们该担心AI界的药神吗？
Kimi K3的“减速键”争议：我们该担心AI界的“药神”吗？ 引言：一场关于“快与慢”的辩论 最近，AI圈被一句耐人寻味的话刷屏了——OpenAI高管公开表示：“Kimi发布K3，是给AI发展按下了减速键。” 此言一出，立刻引发两极分化：有人认为这是既得利益者面对价格战的“破防时刻”，也有人忧心忡忡，觉得低价狂欢可能正在透支AI的未来。 这让我想起电影《我不是药神》里的经典困局。程勇卖的仿制药，短期内救了无数人的命，但片中那位老院士却清醒地指出：如果人人都只买低价药，那谁来研发新药？高昂的药价，某种程度上是医学进步的“燃料”，需要先有高价，才有技术突破，最后才能慢慢惠及大众。 如今，这一幕...

AI素养：元学习能力——在加速时代驾驭自己的认知进化

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AI素养：元学习能力——在加速时代驾驭自己的认知进化
AI素养：元学习能力——在加速时代驾驭自己的认知进化 AI时代的焦虑，正从“怕学不完”变成“怕刚学完就过时”。技术迭代的洪流中，你还没走完一条经验之路，它就已成了死路；你还在深耕某个技能，转头发现整个岗位已被重新定义。 许多人把“AI素养”理解为会写提示词、会用工具。但我们之前的探讨——从贝叶斯定理，到经验主义束缚，再到路径依赖——共同指向一个更底层的答案： 真正的AI素养，不是你掌握了多少知识，而是你管理和更新自身认知系统的元学习能力。 1. 贝叶斯的启示：学习本身可以被学习 我们讨论过，AI的快速迭代正是连续贝叶斯更新的极致演绎： 新认知 = 旧认知 × 新证据 但这个框架的高阶秘密...

VibeCoding 新手入门：开发前做好这 4 件事，AI 才能替你高效完成”软件工程”

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VibeCoding 新手入门：开发前做好这 4 件事，AI 才能替你高效完成”软件工程”
VibeCoding 新手入门：开发前做好这 4 件事，AI 才能替你高效完成”软件工程” AI 确实让”写代码”变得像说话一样简单，但软件工程从来不只是”写代码”。需求模糊、文件混乱、版本失控、角色混淆——这些问题 AI 解决不了，只能靠你自己提前布局。 VibeCoding新手入门：开发前做好4项工程准备 很多新手拿到 AI 的第一反应是：”帮我写个 App”。结果 AI 生成了几百行代码，你却发现它完全不是你想要的；改了几轮需求后，代码变得一团糟；想回到三天前的版本，却只能手动复制粘...

AI重构职业与财富分配格局——2026年AI就业市场深度分析报告

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AI重构职业与财富分配格局——2026年AI就业市场深度分析报告
AI重构职业与财富分配格局——2026年AI就业市场深度分析报告 一、引言：AI就业市场的全景图景 2026年，中国人工智能产业正从”技术爆发”迈向”深度落地”的关键阶段。AI已不再是一项孤立的技术技能，而是演变为职场底层的”通用生产力”，深刻重构人才定义、企业组织形态及个人职业路径。从猎聘、脉脉、智联招聘等多份行业报告的数据来看，AI就业市场呈现出薪资溢价显著、岗位供需失衡、学历权重分化、核心技能重构、转型路径清晰五大核心特征。中国社会科学院劳动经济学会与腾讯研究院联合发布的报告更明确指出：AI正在重塑职业分层逻辑，劳动...

从”授人以渔”到”授人以驭”：AI时代高职软件工程教育从”教会做”到”教会说”的教学内容重构研究

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从”授人以渔”到”授人以驭”：AI时代高职软件工程教育从”教会做”到”教会说”的教学内容重构研究
报告题目：从”授人以渔”到”授人以驭”：AI时代高职软件工程教育从”教会做”到”教会说”的教学内容重构研究 摘要： 随着生成式人工智能的爆发，特别是以”Vibe Coding”为代表的AI驱动开发范式的兴起，传统的”手工作坊式”编程教育面临根本性挑战。本报告指出，高职软件工程教育的核心目标应从精进代码编写的”做”，转向精准描述需求、逻辑、架构与异常的”说”。这并非对技术要求的降级，而是对认知要求的升级。报...

AI素养｜为什么有些人在AI时代更容易“翻身”？

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AI素养｜为什么有些人在AI时代更容易“翻身”？ “我到了” 我们经常会思考一个问题：到底什么样的人，在 AI 时代会过得更好？ 以前很多家长教育小孩时，总喜欢说一句话：“你不好好学习，以后就只能送外卖。”但现在我反而会去想另一个问题：什么样的人，即使现在在送外卖，在 AI 时代依然具备翻身的能力？ 这个问题，我有一些自己的观察。 现在大家点外卖很多，而我发现一个特别常见的现象：十个外卖员里面，可能有八九个会打电话，只说一句“我到了”。但当你打开家门时，却发现门口空空如也。这个时候你才意识到，他其实是在一楼，需要你帮忙打开楼下的大门。 问题就在于，他并没有把事情表达清楚。 其实有些小区并不需...