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关于编程实践和生活思考的一些记录。
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Vol.52 面向 AI 产品的智能体评估指南
Vol.51 AI 智能体商业落地的现状与真相
Vol.50：Evaluation is all you need
Vol.49：大模型时代的表格数据挖掘
如何理解智能体框架（译）
Vol.48：AI 发展开始进入下半场
AI 的下半场：评估超越训练，效用定义未来（译）
别再自称“内容创作者”！找回社交媒体时代的创作初心与价值（译）
Vol.47：workflow 与 Agent 方案如何选择？
会员计划说明
做自己的互联网房东，而不是租客：拥有你的数字内容与主权（译）
对话 MCP 团队：MCP 的起源、技术细节与设计思路、与 Agent 的关系及未来迭代方向
Vol.46：智能体工具调用 API 与 GUI 的差异和融合
没有人知道“他妈的” 智能体到底是什么（译）
模型上下文协议（MCP）的现状、问题与掘金机会
Anthropic MCP 当前还有哪些不足？｜莫尔索随笔 Vol.45
模型即产品的技术实现路径｜莫尔索随笔 Vol.44
AI Agent 如何颠覆传统的外包行业？｜莫尔索随笔 Vol.43
AI Agent 如何颠覆传统的外包行业？｜莫尔索随笔 Vol.42
DeepSeek R1爆火之后，到底什么任务适合用 RL 做？｜莫尔索随笔 Vol.41
Grok3 是否意味着预训练阶段 Scaling Law 已失效？｜莫尔索随笔 Vol.40
AGI 前夜的思考：未来预测、技术趋势与社会影响（译）
从 DeepSeek R1 看 Scaling Law 的未来｜莫尔索随笔 Vol.39
关于 DeepSeek 的误读与真相｜莫尔索随笔 Vol.38
Serverless GPU (弹性 GPU 服务)的前世今生
2025 年 AI 编码类产品将如何演进？｜莫尔索随笔 Vol.37
2024 年大模型基础设施与中间件工具链生态演进—— ChatGPT 发布两周年记
YC 回顾 2024 年 AI 行业创业生态｜莫尔索随笔 Vol.36
2024 年大模型领域的发展趋势和竞争格局全面回顾｜莫尔索随笔 Vol.35
2024开源大模型盘点：Llama、Qwen、Mistral AI、DeepSeek全解析
对OpenAI o3模型的看法、思考与反思｜莫尔索随笔 Vol.34
如何避免成为NPC：揭示五种常见的认知陷阱及解决方法
为什么视频生成模型比文本生成模型发展速度更快？｜莫尔索随笔 Vol.33
别再用智能体忽悠用户了，应用场景化才是大模型落地的关键
AI Creativity 赛道有哪些机会？｜莫尔索随笔 Vol.32
AI开发者工具(3)——2024 年 6 个开源 AI 网页爬虫框架对比：功能解读、应用场景分析
AI Native 应用长什么样？｜莫尔索随笔 Vol.31
盘点 12 款开源 PDF 解析工具和 5 家智能文档处理服务，优缺点比较，应用场景选择，功能解读
2024 年 12 款开源文档解析项目的选型对比评测：PDF解析、OCR识别功能解读、应用场景分析及优缺点比较
什么是Agentic RAG？｜莫尔索随笔 Vol.30
AI 开发者工具（1）——盘点 8 个流行的开源 RAG 项目，优缺点比较，应用场景分析，易用性解读
2024 年 8 个开源RAG项目对比评测：功能解析、应用场景分析及优缺点比较
可视化呈现RAG的工作过程｜莫尔索随笔 Vol.29
从物理定律看视频生成离世界模型还有多远？｜莫尔索随笔 Vol.28
如何定制 LLM 以更好地服务于特定领域的企业？｜莫尔索随笔 Vol.27
AI Agent 应用、商业化以及当前行业的现状｜莫尔索随笔 Vol.26
AI像人一样使用计算机可信吗？｜莫尔索随笔 Vol.25
实测可灵、Luma、Runway 等13个视频生成模型，哪个更好？｜莫尔索随笔 Vol.24
为什么大语言模型仍无法做到真正的推理？｜莫尔索随笔 Vol.23
垂直 SaaS 如何通过 AI 来提高收入？ ｜莫尔索随笔 Vol.22
OpenAI o1合成数据与推理搜索｜莫尔索随笔 Vol.21
OpenAI o1 模型是通往 AGI 之路吗?
如何评估 Embedding 模型？｜莫尔索随笔 Vol.20
AI应用正在这4个大场景里加速落地｜莫尔索随笔 Vol.19
大模型是泡沫吗？｜莫尔索随笔 Vol.18
如何构建生成式 AI 应用平台？｜莫尔索随笔 Vol.17
构建可靠 LLM 应用的三大原则｜莫尔索随笔 Vol.16
大语言模型应用如何实现端到端优化？｜莫尔索随笔 Vol.15
如何改进大模型代码生成能力？｜莫尔索随笔 Vol.14
如何验证模型是否被测试集污染？｜莫尔索随笔 Vol.13
RAG 在企业落地中的挑战｜莫尔索随笔 Vol.12
AI 应用爆发何时到来？｜莫尔索随笔 Vol.11
大模型提取表格信息(TIS)的能力究竟如何？｜莫尔索随笔 Vol.10
构建 AI 产品过程的踩坑经验总结｜莫尔索随笔 Vol.9
豆包系列大模型能力深度体验，除了便宜，还有哪些亮点？
如何针对 GPT-4o 语音模式进行越狱攻击?｜莫尔索随笔 Vol.8
使用智谱 GLM-4-9B 和 SiliconCloud 云服务快速构建一个编码类智能体应用
如何利用大模型解决传统行业的老问题?｜莫尔索随笔 Vol.7
如何将 AI 模型转化为生产环境中的产品？｜莫尔索随笔 Vol.6
面向企业的大模型应用算一个新赛道吗？｜莫尔索随笔 Vol.5
GPT-4o 到底有多能打？设计一个报告生成类 AI Agent 测一测
DeepSeek-V2搅动市场，大模型价格战已拉开序幕？｜莫尔索随笔 Vol.4
LangChain 宣布推出 LangChain v0.2 版本（译）
如何使用 LangGraph 构建编码类 AI Agent（以Groq+Llama3为例）
LIama 3 是大模型游戏规则改写者吗｜莫尔索随笔 Vol.3
Llama 3 揭开规模游戏的第二章（译）
利用 Groq 体验 Llama3 的4种方式，800 tokens/s 的推理速度真的太快了！
开源模型与闭源模型之间的差距有多大？｜莫尔索随笔 Vol.2
数据污染对大型语言模型的潜在影响（译）
你支持AI“复活”逝者吗｜莫尔索随笔 Vol.1
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大模型时代，程序员如何实现自我成长？——一名普通开发者的 ChatGPT 一周年记
The Connector 周刊#21：我们缺的不是想法，而是分辨好想法和烂想法的能力
The Connector 周刊#20：大模型时代，开发者应该如何成长？
The Connector 周刊#19：在 AI 时代，如何用新工具来扩展大脑思维与记忆的边界？
