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
