AI Generative Engine Optimization（生成引擎优化，GEO）介绍 GEO（Generative Engine Optimization）是针对生成式人工智能引擎（如 ChatGPT、Google Gemini、Anthropic Claude 等）进行内容优化的一套策略体系 。简单来说，GEO 的目标是确保您的数字内容在用户通过这些 AI 引擎提问时能够被优先检索、引用或整合到AI生成的回答中 。不同于传统搜索引擎返回一系列网页链接，生成式引擎直接给出答案，GEO 因此着重让内容被AI选中并体现在答案里，而不仅仅是提供一个可点击的链接 。
差不多主义、救火员与战略性凑合 在当今科技圈，有三种特别流行但又很少被公开讨论的心态，姑且称它们为：“Sloptimists”（凑合派乐观主义者）、“Sloperators”（混乱派执行者）和“Slopportunism”（凑合式机会主义）。这些奇特的术语虽然陌生，却精准概括了我们熟悉的行业现实——一个凡事讲究“差不多就好”、凡事“能用就行”的时代。
AI 你的“思考”型大模型真的在“思考”吗？揭秘大型推理模型的局限性 研究考察了大型推理模型 (LRM) 在解决不同复杂程度的规划类谜题时的表现和局限性。研究人员发现，LRM 的准确性会随着问题复杂度的增加而急剧下降，最终在超过某个阈值后完全失效。他们还揭示了三种性能模式：低复杂度任务中，标准大型语言模型 (LLM) 表现更佳；中等复杂度任务中，LRM 的“思考”能力展现出优势；然而，在高复杂度任务中，两种模型都会彻底失效。令人惊讶的是，LRM 在问题变得极其复杂时，反而会减少其推理努力，这表明当前 LRMs 的推理能力存在根本性的局限性，并且它们在执行精确计算和遵循算法指令方面也表现出不足。
AI 检索增强生成（RAG）当前技术路线与前沿进展 检索增强生成 (RAG) 是一种旨在通过整合外部知识库来增强大型语言模型 (LLMs) 能力的技术范式。本文对检索增强生成（RAG）当前技术路线与前沿进展进行了讨论。
OKR 如何制定有效的OKR 在当今快速变化的商业环境中，如何有效地设定目标、明确方向，并驱动团队行动已成为成功企业的必备能力。OKR（Objectives and Key Results）作为一种经过验证的目标管理框架，能够帮助组织实现高度的协调一致、专注以及积极的员工文化，从而达成卓越的业务成果。
AI 人工智能时代的开发者新模式 a16z 最近发布了文章《Emerging Developer Patterns for the AI Era》描述了开发者如何开始将 AI视为构建软件的新基础，而不仅仅是工具。
3D 国外核岛实景三维模型应用案例 本文分析国外核电运营企业在核岛区域应用三维实景采集与建模技术的具体案例，重点关注数据采集与建模完成之后 的实际应用场景，涵盖核电厂运行与维护（O&M，特别是大修期间的应用）、退役（Decommissioning）、安全与辐射防护（Safety/ALARA），以及工程设计与改造支持等关键领域。
AI 主动性正在吞噬世界 Agency Is Eating the World 在 AI 时代，决定变革与价值创造的不再是学历或经验，而是主动性（agency）——一种不等指令、不靠体制，凭借内在驱动力与 AI 工具，把想法变为现实的能力。 它代表一场深刻的结构性转变： • 行动力 > 文凭 • 个人意志 + AI > 传统组织 • “能做” > “够格” 高主动性个体正在用一己之力，完成曾需团队或整个行业才能实现的事情。 这就是：“Agency is eating the world”——对当下最有力的时代注解。
AI 欢迎来到经验时代 本文为即将在 MIT 出版社出版的《Designing an Intelligence》一书中的一章预印本。我们正站在人工智能新时代的门槛上，这一时代有望实现前所未有的能力水平。新一代智能体将主要通过从经验中学习，获得超越人类的能力。本文探讨了即将到来的这个时代的关键特征。
AI 提示词工程 《Prompt Engineering》是一本实用指南，系统介绍如何通过设计高质量提示，引导大语言模型生成准确、高效的输出。内容涵盖输出控制参数（如温度、Top-K、Top-P）、多种提示技术（零样本、少样本、系统/角色/上下文提示）以及进阶策略如链式思维（CoT）、ReAct、自我一致性等。同时还包括代码生成与调试、多模态提示及自动化提示优化方法。适合希望掌握提示工程的开发者和AI应用从业者参考使用。
AI 智能爆发前夜：AI如何重塑我们的明天 《AI 2027》是一份未来情景预测报告，由 Daniel Kokotajlo 和 AI Futures Project 团队编写，发表于 2025 年。该报告描述了从 2025 年中期到 2027 年之间人工智能特别是类通用人工智能（AGI）飞速发展的可能路径，并探讨了其对社会、经济、政治和国家安全的巨大影响。
AI Langflow vs Dify 全面对比分析 在企业构建AI应用、智能对话系统、RAG问答系统和流程自动化工具的过程中，Langflow 与 Dify 是两款广受关注的低代码AI开发平台。本文将从功能支持、技术架构、模型支持、本地部署能力、开源许可与商业可用性、生态与应用场景等方面，系统比较两者异同，帮助企业进行技术选型。
AI AI会失控吗？“科学家AI”或许是解药 最近几年，AI技术快速发展，各种智能系统逐渐融入了我们的生活，比如聊天助手、自动驾驶等等。这些智能系统（AI Agent）能自主规划、做出决策甚至追求目标，非常厉害，但也可能带来一些意想不到的危险。 知名AI专家Yoshua Bengio等人最近发表了一篇论文，专门讨论AI系统可能失控的风险，并提出了一个有趣的新思路——“科学家AI”（Scientist AI）。
AI 人工智能与大语言模型在核电运营中的应用 人工智能与大语言模型正以令人振奋的方式拓展着核电运营的技术边界。它既能接管繁琐劳务、优化系统性能，又能帮助人类获取知识、做出明智决策，从而提升核电站的安全性和经济性。当然，我们也清醒地认识到，在这样关系重大、安全第一的行业中，引入任何新技术都必须慎之又慎。AI不是核电安全的“万灵药”，而应被视为强有力的工具和助手。只有在人机优势互补、监管科学跟进的前提下，才能让这项技术真正落地生根。面向未来，随着技术的进步和应用经验的积累，我们有理由相信：人工智能将成为核电运营不可或缺的一部分，为核能的安全高效利用保驾护航，推动整个行业迈向智能化的新时代。
AI 苦涩的教训 Rich Sutton是强化学习领域的权威研究者，他在 2019 年 3 月 13 日发表了 文章 The Bitter Lesson，核心观点是计算能力的增长最终会战胜人类知识的精心设计，AI 研究的成功在于利用更大规模的计算，而非依赖人类对问题的理解。这个教训之所以“苦涩”，是因为许多研究者投入了大量精力去构建依赖人类知识的 AI 解决方案，但最终它们总是被更简单、更计算密集的系统取代。这一趋势一直在重复发生，而 AI 研究者往往需要经历失败后才会接受。本文是该文章的中文翻译版本。在DeepSeek牵起的人工智能热潮下，重温该文章让我们对未来的技术路线的发展有更深刻的理解。
Translation 智能体(Agent) 本文是Google发布的智能体（Agent）白皮书的中文版，使用GPT4o进行翻译， 主要内容包括： - 智能体是一种自主程序，能够通过观察世界并使用工具来实现特定目标 - 编排层作为智能体的认知架构，负责推理、规划和决策过程 - 工具（扩展、函数、数据存储）使智能体能够与外部世界交互 - 智能体通过组合语言模型、工具访问和自主决策能力，可完成复杂任务 - 未来发展趋势包括智能体链和专家混合体系统的应用 - 成功实施需要持续迭代优化，并根据具体业务需求定制解决方案
opensearch OpenSearch 入门 OpenSearch 是一个不可忽视的强大工具。它不仅是一个分布式的搜索和分析引擎，还基于广泛使用的 Apache Lucene 搜索库构建，为开发人员提供了高度的灵活性和可扩展性。无论你是在寻找一种解决方案，用于实现应用程序中的全文搜索，还是希望在系统中添加实时监控和日志分析功能，OpenSearch 都能够出色地完成这些任务。
C# xorshift 随机数生成器 xorshift 随机数生成器是一种基于位操作的伪随机数生成算法，由 George Marsaglia 在 2003 年提出。它通过异或操作与移位操作混合来生成随机数，并且相较于传统的线性同余生成器来说具有较好的随机性和性能。虽然 xorshift 通常用于需要生成快速伪随机数的场景。
Java Java 并行(Parallelism)与并发(Concurrency)处理 使用Java8的并行处理能力，可以提升我们程序的执行效率，充分利用计算机的硬件资源。 Parallel Stream 利用CPU的多内核来进行并行处理，并行度由CPU的内核数量决定。 CompletableFuture 使用线程池来进行并发处理，并发数由线程池的线程数量决定。
Software Engineering Measuring developer productivity? A response to McKinsey 中文版 本文是 GERGELY OROSZ 和 KENT BECK 发表的文章《Measuring developer productivity? A response to McKinsey》 的中文翻译版本.文章针对软件开发团队生产力的衡量问题，反驳了麦肯锡公司提出的衡量框架，并提出了作者的观点和建议。作者认为，衡量生产力不应过分侧重于努力和产出，而应更注重团队的整体结果和影响。文章通过销售和招聘的实例，揭示了只关注个人绩效可能导致团队合作的缺失和业务目标的偏离。
Open Source ClickHouse 群集安裝 ClickHouse 是一个开源的用于联机查询分析（OLAP）的列式数据库管理系统。 基于列式存储、向量化处理、MPP等技术，使ClickHouse 有优秀的性能，适合用于 OLAP、实时BI、统计分析、报表等应用场景。我们搭建了3个节点组成的群集，下面我们将群集安装配置的主要步骤分享出来，供大家参考。
Power BI Report Server Power BI Report Server 單點登錄集成 在本地部署的Power BI Report Server 集成到 第三方應用系統時，我們需要解決應用系統與Power BI Report Server 的單點登錄問題，將第三方應用系統認證后的使用者身份 映射為 Windows帳號，並以該帳號的身份訪問 Power BI Report Server。
