AI范式演进与未来展望
第一代就是chatbot / text-to-image / text-to-video这一类。核心特征： 用户给一个时间切片，模型返回一个时间切片。它没有真正进入“工作流”。它只是把某个瞬间的问题处理掉，不天然拥有长期状态、权限、工具、责任链和执行闭环。主要蒸馏人类过去的书籍、数据里知识。竞争点在base model第一层：公开知识第二层：偏好数据第三层：coding /tool calling trajectory第四层：enterprise workflow trajectory目前所有的codin
方绍伟解读AI：技术范式的演进轨迹
从20世纪中期的思想萌芽，到今天技术全面加速，人工智能（AI）已经走过了七十余年的发展历程。回望其最初源头，得从20世纪初的数学与计算理论说起：希尔伯特提出可判定性等关键问题（能否用固定步骤判断数学命题真假），为后续研究提供了方向；哥德尔的不完备定理进一步界定了数学系统的边界，也在理论层面给“强AI”设下上限；图灵提出通用计算模型，为现代计算机与经典符号式AI奠定了基础；冯・诺依曼完善计算机体系结构，让抽象设想更快走向落地，助推早期AI的成形。AI技术范式的演进主线可概括为：三大主义→专家系统→传统机器学
从词预测到下一状态的AI范式跃迁
如今，人工智能正在发生从“预测下一个词”到“预测世界下一状态”的深层范式转变。以世界模型（World Models）和Next-State Prediction为代表的技术路径，意味着AI的能力边界正从数字空间的简单感知拓展到对物理规律的理解，从而走向对现实的认知与行动规划。与此同时，具身智能（Embodied AI）和多智能体系统（MAS）的兴起进一步推动了这一进程。AI借助机器人等实体载体，打破虚拟与现实之间的隔阂，在工业制造、自动驾驶等应用中形成“感知-决策-行动”的闭环运作。并且，随着MCP等通信
2026年，深度解析人工智能：从基础概念到核心范式
2026年，深度解析人工智能：从基础概念到核心范式 ChatGPT、人脸识别、自动驾驶、大模型等技术已深深融入日常生活。不少人心中存疑：人工智能究竟是什么？各种AI技术之间如何区分与联系？这篇科普文章将引导你从零开始，透彻理解人工智能的核心脉络。 一、人工智能究竟是什么？ 人工智能，究其本质，是让机器模仿人类的智慧，承担起那些需要思考、分析和决策的脑力工作。它并非一个孤立的软件，而是一门融合了计算机科学、数学、心理学和脑科学的前沿交叉学科，是一个持续迭代演进的科技体系。 AI研发的核心目标，在于对标人类智
驾驭工程：给AI装上“马具”，让它从野马变生产力
核心观点：当AI具备代码编写能力时，核心难点已由“编写代码”转变为“构建环境”。模型只是基础，Harness 才是竞争壁垒。试想拥有一匹速度极快但缺乏方向感的纯血马。靠喊指令无法让它精准抵达。你需要的是缰绳、鞍具、围栏、路标，甚至补给站。这套装备就是 Harness（马具）。那匹马即当前的AI编程助手（如Claude Code等）。它们能写出代码，但若缺乏环境规划、边界设定和反馈机制，依然会失控、犯错并积累技术债。Harness Engineering（驾驭工程）= 约束 + 工具 + 文档 + 反馈闭环
AI革新：系统至上，Harness引领新潮流
五个月，无需人工编码，成就百万行代码壮举。OpenAI的颠覆性尝试，重塑了软件工程的版图。随着AI领域的迅猛进步，我们见证了不仅模型效能的飙升和GPU技术的跃进，还目睹了AI开发理念的深刻变革。近年来，AI工程历经三次重大演进：从指令优化到上下文构建，直至今日的系统整合——Harness工程。如今，Harness，原指‘马具’，已成为AI领域不可或缺的关键术语，超越LLM和Agent，成为焦点。何以至此？因为在顶级模型能力日益趋同的当下，竞争的高地转向了‘系统的智慧’。有工程师精辟总结：‘Harness即
黄仁勋访谈：AI新时代与英伟达的全栈转型
在一次深度对话中，英伟达的领航者黄仁勋探讨了AI行业的范式转移，从大型语言模型转向智能体处理的新时代。他指出，英伟达正从一个GPU巨头转变为AI工厂的构建者，强调了解耦推理技术的重要性，并通过收购Groq、Mellanox等，展示了公司构建全栈AI解决方案的决心。黄仁勋提到，Dynamo操作系统象征着AI驱动的工业革命，而Vera Rubin架构则是为处理多样化工作负载而生。面对数据中心的算力挑战，黄仁勋提出了解耦计算的概念，强调了存储、网络和散热系统在新一代AI基础设施中的关键作用，同时回应了关于高昂的