生成式 AI 降低了代码、设计草稿和资料整理的成本,也让个人能够更快试做产品。工程师接下来需要学习选择问题、接触用户、验证付费意愿并找到稳定的分发入口。
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墓志协议 01|无字碑
乾陵无字碑在雨夜吐出每个读者各自相信的正史;一个负债石匠必须用自己的名字补上一道旧裂。
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墓志协议 00|何为墓志协议
《墓志协议》的系列导览:墓志、绝笔、陵墓和纪念公式如何成为历史分支的封存、校验与延迟机制。
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游戏行业如何引入 AI Agent
AI Agent 的价值,在于把模型、工具、内容生成和反馈流程接进生产链路,让团队能够检查结果、回滚改动并追踪过程。
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科幻文学与未来
科幻不是新技术的技术报告。本文从世界科幻与中国科幻的演变出发,讨论未来、历史岔路和社会科学如何继续为科幻小说提供新题材。
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《赛博清明》
一个清明节,林启明的数字祖灵服务即将到期,一个家庭必须决定是继续维护死者,还是让他完成二次安息。灵感来源于 Shimmer 在清明节的一个简单想法,脑机接口,预训练语言模型以及外挂记忆系统或许能够为人类带来数字永生,但这代价是什么呢?
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差就是好:从 DeepSeek 未采用 n-gram 结构说起
一个知乎回答提醒我们:在大模型工程里,精巧结构未必胜过简单结构。能稳定吃满显卡、顺着矩阵乘法流水线运行的设计,往往更容易留下来。
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从 `\n\n` 看模型状态:Word Salad Chopper 带来的一个小启发
Word Salad Chopper 不只是在砍掉推理模型里的重复废话,也提示我们:换行边界 token 的 hidden state 可能是观察模型生成模式的低成本入口。
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为什么 Output Token 更贵:从 KV Cache 到 Agent 成本工程
Output token 贵,主要因为 decode 串行、KV Cache 占显存和调度槽位;Agent 成本优化要控制输出预算和稳定前缀。
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模型路由到底在解决什么:从 Agent 成本、延迟到推理控制
模型路由把 Agent 的每次调用拆成成本、延迟、工具稳定性和失败升级决策;重点不是选最强模型,而是分配预算。