AI时代嵌入式工程师的生存法则
坚持高质量原创，拒绝内容堆砌，喜欢的话点击上方星标，更新第一时间收到提醒，谢谢关注！大家好我是沙师兄，从今天开始，我会再开一个新的系列，就叫AI for Embedder。AI 的发展和 agent的能力相信大家都是有目共睹的，但是相较于前端应用算法等这类纯软，嵌入式涉及软硬结合开发又是较为特殊的一个领域。所以我想聊一聊作为 AI 时代的嵌入式/BSP 工程师，AI带给了我们什么变化？我们应该做哪些应对？以及我理解的 AI 时代人才所应该具备的能力。我不想只是简单的讨论“AI 会不会替代 嵌入式”这类问题
AI提供的答案是否总是靠谱？
AI提供的答案是否总是靠谱？答案是不一定靠谱。最近一段时间比较迷茫颓废，心中有很多问题压着，这些问题有情绪上的，有专业上的，甚至还有玄学上的，所以总会找豆包、deepseek聊天。起初，你每次输入一个问题，无论哪一方面的，AI总能在几秒之内回答出来，而且你会觉得它回答得很中肯，但是提问多了，你会发现涉及到一定专业或者细节方面的东西时，AI的回答是漏洞百出。在探讨这个问题之前，我们需要理解什么是人工智能，以及它是如何给出答案的。人工智能，特别是基于大型语言模型的AI，是通过分析大量的文本数据来学习语言的 。
AI 工程全景解析：从特征到智能体的核心实战指南
投身 AI 开发与落地实践的从业者，近期定常被各类「XX 工程」概念包围：特征工程、提示词工程、上下文工程、RAG 工程、微调工程、对齐工程、量化工程、智能体工程等。许多人最感困惑的在于：这些术语究竟源自何处？官方定义为何？适用于哪些具体场景？旨在解决何种核心痛点？在实际工作中如何具体落地？大多数教程往往仅孤立讲解单一知识点，未能将整套 AI 工程体系进行串联、对比与结构化梳理。本文旨在一次性完整梳理传统机器学习工程、大模型 LLM 工程、部署优化工程以及智能体工程。所有条目均遵循统一固定结构：起源背景
AI暂停期来临：别等新模型，先用好手头工具
整个六月，AI圈都在翘首以盼下一代旗舰模型，但GPT-5.6、Sonnet 5、Gemini 3.5 Pro悉数延期。预测市场显示，GPT-5.6本周发布概率已从近90%骤降至30%以下。这并非技术受限，而是监管压力与内部质量标准共同作用的结果——你手中的模型，或许远比你想象的强大。GPT-5.6与Sonnet 5等核心模型集体延后，用户正该趁此机会，弥合现有模型能力与实际应用间的鸿沟。•GPT-5.6发布概率从近90%跌至30%以下，新发布时间推至七月中旬。•OpenAI内部透露，全新语音模型或将于本周
AI模型参数究竟是什么？
哦，这些都属于不同的 AI 工具。7B、14B、70B、671B、MoE、激活参数、上下文窗口、Token、显存、量化、4-bit、8-bit……那么参数数量越多，模型就越智能吗？训练数据质量、训练方式、中文水平、代码水平、推理水平、后期调优、能否调用工具、是否经过量化压缩，以及它是否真正契合你的使用场景。这家公司拥有 700 亿个"能力连接"——相当于700亿个能为你效力的个体。它在每次响应时，基本都由一个 70B 体量的模型在运行。这个模型文件大小为 4GB，因此只要我有 4GB 显存就肯定够用了。
探索AI原生游戏的设计思路与实践
最近我在钻研AI原生游戏的制作，下面分享一些个人心得，仍处于探索期，未必准确，欢迎批评指正和交流。本文约3800字，纯手工撰写，请安心阅读。先抛出观点，我坚信，AI作为规则导演，在运行时动态生成新规则，才算得上是真正的原生。由此衍生三个关键结论：AI原生最核心的是攻克AI设计能力AI原生中，AI设计能力和基础模型提升的难题本质上相同，都围绕数据和评价标准这两大要素AI原生的主要障碍是无缝输入上下文，同时，过度依赖文字输入上下文，是一个常见陷阱详细展开：我判断AI增强与AI原生区别的一个准则，就是剔除AI元
AI办公高效指南：这样用才真正省力
AI已成为职场得力帮手，其价值可从两方面把握：一是它当前能实现的功能，二是如何让它真正契合你的工作节奏。1. 将AI视为"初级执行者"而非"决策者"❌ 错误提问："帮我写一份完美的方案"✅ 正确提问："帮我列一个市场推广方案的框架，包含5个核心模块，每个模块写2-3条具体行动点"原理：AI擅长生成初稿与结构，你负责审核、优化与最终定稿。2. 学会"提供上下文"AI不了解你的身份、行业或偏好，信息越具体，输出越精准。3. 通过对
AI 入门科普｜AI 为何离不开上下文
首页图｜AI 为何离不开上下文起因是这样的。不少人在初次接触 AI 时，会自然地把它当作一个极其聪慧的大脑。你向它提问，它理应清楚你是谁、你在做什么、你过往的思考、你的偏好以及哪些内容需要规避。然而在实际使用中，很快就会碰到一个问题：同一句话，有时 AI 回答得十分精准，有时又显得空洞乏力。你让它写方案，它输出得像套模板。你让它修改文章，它把握不住你的语气。你让它剖析一个项目，它讲得条理清晰，却全是泛泛之谈。此时许多人会断言，AI 并不够聪明。我认为这个看法只对了一半。很多时候，并非 AI 不够聪明，而是
告别聊天框：AI编程规则理应入库，.ai目录实践指南
借助AI写代码，为Claude Code、Cursor设定的规范与背景信息，究竟该存于何处？若零散地留在对话窗口或是不断膨胀的CLAUDE.md中，早晚得遗失。本文将阐明：它们应被纳入代码库，专属一个.ai/文件夹。🗂️ 极速概览（三言两语抓核心，实操见下文）背景信息切勿散落对话框，关掉即消、换人即断、标准日日变迁移至仓库，设立.ai/目录，随代码一同提交、迭代与审查此乃行业共识，AGENTS.md已纳入Linux基金会，绝非凭空捏造全篇约 1800 字 · 4 分钟阅毕 · 读完盼告之你的背景信息栖身何
AI写代码总出错？钱学森的控制论才是真解法
最近AI编程工具火得不行。从Cursor刷屏，到上个月Claude Code的史诗级更新（当然还有7月8日后可能需身份验证，哈哈），行业里甚至冒出个新词叫“Vibe Coding”（氛围感编程）。啥意思？就是开发者往椅子上一靠，跷着二郎腿，喝着咖啡，给AI丢几句模糊指令：“写个商城后台”、“修个Bug”。看着代码自动对齐，感觉自己像在指挥千军万马。这种“氛围”确实爽。但爽完一上手复杂项目，十有八九就崩了：AI写的代码漏洞百出，一运行报错连篇；你让它改A，它把B全毁了；折腾半天，发现查Bug、补锅的时间，比
AI日报：开源模型降本，企业争抢上下文入口
2026年6月25日 先看结论 今天的AI新闻有两条主线特别突出：一条是模型能力持续下沉，开源模型将长任务、代码和智能体成本不断压缩；另一条是企业AI开始争夺“上下文入口”，谁能接入团队消息、代码、文档和业务系统，谁就更容易成为日常工具。 AI竞争正从“谁更会回答”转向“谁更懂现场”。模型需要能处理长任务，应用需要能融入团队上下文，基础设施需要能支撑成本，物理AI需要能被验证和管理。 今日五大方向 01｜大模型与产品：Z.ai 发布 GLM-5.2，开源模型继续逼近长任务场景（Z.ai）。 02｜算力与基
AI系统核心概念解析：从Token到行动的全链路指南
最近关注AI的朋友，大概都见过那张流传甚广的图：Token、提示词、上下文、Agent、Harness、MCP、Skills七个概念层层向上排列，旁白写着"每一层都建立在前一层之上"。图形确实直观，但容易造成误解——仿佛越往高处就越"高级"，越接近最终形态。实际情况要简单得多：七个概念中，仅前三个存在真正的递进关系，后四个则是四种截然不同的角色，相互间呈现"谁调用谁、谁管理谁、谁被谁使用"的协作网络。掌握这一点，能显著提升理解AI产品的清晰度。接下来逐一解析，每个概念都提供两种视角：技术定义与通俗类比。理
AI科普：为何对话越久，AI显得越笨？
事情的经过是这样的。不少朋友初次深度体验 AI 时，常会碰到一个令人费解的状况。起初交流时，它相当机智，响应迅速，也能精准领会你的意图。你叫它润色一段文字，它清楚你的诉求。你叫它梳理一份策划，它也能顺着你的逻辑延伸。然而随着互动深入，感觉就不对了。你明明先前否决了某个思路，它后续却又把该思路捡回来。你明明早已更换了标题，它却又围绕旧标题做文章。你叫它继续打磨稿件，它越改越像把此前的所有版本揉成了大杂烩。你批评它一句，它态度诚恳地认错。没过几个回合，它故态复萌。此时许多人的直觉反应是，搞什么鬼，这 AI 怎
深度解析AI开发中的Harness机制
以下回答内容均由千问生成 Q: AI开发中的harness指的是什么，它是如何工作的? ——————————————————————— A: 在 AI 开发领域，Harness（常被译作“驾驭工程”或“马具”）指的是为 AI 模型搭建的一整套管控体系、运行环境与约束框架。 业内流行一个基础等式：Agent = Model + Harness。若将大模型（Model）视作一匹力量强大却易偏离轨道的“悍马”，那么 Harness 便是套在其上的缰绳、鞍具与马衔铁。模型主攻提供智慧与生成能力，而 Harnes
AI越来越像我之后，我才发现最大的失误，就是把它当成一次性工具！
日更第780篇，关注公众号，查看更多副业日记最近把工作加上Obsidian知识库后，我发现AI好像越来越像我、越来越懂我了。以前我用AI，像个渣男。今天找ChatGPT，明天找Claude，后天又试试Gemini。每个都聊，每个都只是"一面之缘"。每次打开对话框，都得从头自我介绍：我是谁、在做什么、喜欢什么语气、讨厌什么废话。AI倒是挺敬业，每次都给我一个像模像样的答案。好是好，但内容好像与我的业务不太搭，每次为了与自己业务更整合一点，我还得反复改。折腾一圈下来，我发现自己每天都很忙，结果却很散。AI好像