AI的局限性与Agent Skill的稳定性保障
无论是LLM（大语言模型）还是CNN（卷积神经网络），它们均属于神经网络范畴，核心在于概率统计与函数逼近（拟合）。因此，防止其“发疯”至关重要，尽管这听起来像玩笑。在实际应用中，我们必须规避或预估AI输出的不确定性。鉴于不同行业对确定性的诉求各异，AI的落地难度与进度自然参差不齐。在处理多步骤流程自动化时，绝不能当甩手掌柜，必须布设监控节点以捕捉异常并纠错。试想，若某流程需5个AI决策，单点准确率虽达90%，但最终准确率恐不足60%。故而，Agent引入Skill的核心价值在于确保结果的稳健性，并对AI的
当机器智能超越人类,我们还能主宰地球吗?
文/端宏斌我关注AI领域已有很长时间，几乎每篇文章的评论区都会出现类似的观点：汽车取代马车是历史必然，所以马车夫与其抱怨新技术，不如主动学习驾驶技能，这便是创造性破坏的典型案例。他们力挺AI，因此将AI比作汽车，马车夫自然就成了司机。但这个比喻有个隐含假设——你扮演的是驾驶者角色，所以能从车夫转型为司机。可如果你只是一匹马呢？汽车诞生后，美国马匹数量从巅峰期的近3000万匹，在五十年间骤降至不足300万匹，锐减近九成。那些不再有活可干的马，大多被人宰杀食用。由于人类并非马匹，所以对此无动于衷，但我必须指出
千问3.7震撼登场：代码生成与函数调用性能跃居首位，刷新国内AI纪录
新浪科技讯 5月20日上午消息，在今日举行的2026阿里云峰会上，阿里巴巴集团副总裁、阿里云智能CTO兼阿里巴巴合伙人周靖人正式发布千问模型Qwen3.7，该模型在知识理解、逻辑推理、工具调用和代码生成等多个维度实现全面升级。 在知识储备与逻辑推理方面，Qwen3.7在主流评测基准测试中全面领先国内模型，超越kimi K2.6、智谱GLM5.1、DeepSeek v4 pro、opus4.6-Max等竞争对手，位居国内首位。 在函数调用与代码生成能力上，Qwen3.7同样在多项基准测试中全面领先国内模型，
AI应用层的机遇与挑战
近期研读Sequoia AI Ascent资料，其中几个图表颇具启发性：关键洞察并非AI再次取得进展，而是工作生产的本质正在被重新定义！传统软件企业主要提供工具产品。客户购买使用权限，员工借助软件提升工作效率。然而AI agent时代到来后，这种商业模式显得力不从心。企业采购的不再是单纯工具，而是一项可交付、可验收、可计价的具体工作成果。AI带来的变革并非让软件更智能，而是将部分人力劳动转化为可调用的计算资源。这也解释了Sequoia在AI Ascent报告中为何反复强调application layer
AI Native的本质：为未来付出的代价
近半年来，我一直在为房地产经纪人从头搭建一套真正AI原生的操作系统。这并非在传统CRM上简单添加ChatGPT对话框的那种方案，而是将经纪人从营销、获客、带看、跟进到签约的全流程，全部以AI为核心进行重构。周末我花了整个下午时间，与Gstack探讨商业发展路径。听起来很酷。当我合上电脑时，内心充满满足感，就像刚刚与未来进行了一场深度对话。但睡前我突然意识到：今天下午所做的事情，和2000年父亲那代人刚装上宽带后打开百度搜索、凝视搜索结果若有所思的场景，本质上是同一种行为。只是那时人们称之为"上网查一下"，
AI 演进中的个人成长战略
刘嘉教授堪称良师，善于循循善诱、层层深入。他讲人话、举实例，整篇论述并非东拉西扯，而是有机融合了历史、心理学、语言学等大量增量知识，令人受益匪浅。阅读此书的过程，既让人欣喜若狂、拍案叫绝，合卷之时又不禁长叹。第一章和第二章最令我震撼的是，我此前未曾意识到“人脑”神经网络的复杂度远超如今诸如 GPT 之类的人工神经网络。你知道人脑拥有多少神经元吗？高达 860 亿个。神经元之间的互动依赖突触——好比光头上长的头发，有人多有人少。神经元突触数量各异，总计超过 100 万亿个。相比之下，GPT-3 的 1750
AI入门笔记：透过函数看AI本质
AI 模型本质上是一个可学习的、复杂的非线性函数；但需要注意的是，它并不是一个明确的函数公式；而是一个类似黑盒的预测工具：你不需要了解具体原理，那是符号主义关注的；我们只需要让结果尽可能接近完美即可。其核心思想是联结主义，即通过简化函数获得真实结果的近似解。接下来我将简要回顾我的学习历程。如果大家想了解AI的话推荐观看b站up主闪客的视频：【【闪客】一小时从函数到 Transformer】 https://www.bilibili.com/video/BV1NCgVzoEG9/?share_source=
AI智能体开发技术演进
当前，我国AI智能体（AI Agent）的开发正经历从“单体智能”迈向“群体智能”与“行业深化”的关键阶段。现阶段技术重点聚焦于底层架构、感知与认知的协同优化，并针对中文语境进行了特别适配。北京木 lick 移动技术有限公司，作为一家专业的软件外包开发公司，诚邀各界开展技术交流与合作。商务合作请通过微信联系：muqi2026一、 核心架构技术国内主流的Agent开发通常遵循"大模型 + 记忆 + 规划 + 工具使用"的核心公式。长期记忆：利用向量数据库（如 Milvus、Zilliz）实现
量子世界的“本我”与AI的“无我”之辩
根据量子力学的哥本哈根诠释，波函数ψ并非实体存在，仅作为一种数学工具，用于预测测量结果的概率。波函数Ψ仅仅是我们掌握的关于量子体系（或整个宇宙）的一种信息载体。人类必须通过观察和测量来获取这类信息。观察测量行为会导致波函数发生坍塌，从而产生一个确定的观测结果。测量导致波函数坍塌的过程本身，并不在薛定谔方程的描述范畴之内。（含时）薛定谔方程所描述的是量子体系（波函数）如何确定地随时间演化。波函数坍塌并不包含在其中。一个缺乏物理过程且没有数学描述的坍塌现象，一直是量子力学面临的挑战之一。众多杰出的物理学家从不
AI赋能Excel：告别函数公式烦恼，三秒生成复杂表格
面对海量Excel数据，您是否常常因记不住VLOOKUP、SUMIFS等复杂公式而感到困扰？又或者在调整表格样式、整合多份数据时耗费了大量精力？事实上，如今的AI技术已发展至“对话即完成”的水平。它能助您彻底摆脱公式焦虑，只需简单“开口”，便能轻松应对各种棘手的表格处理任务。接下来，我们将通过千问AI进行演示，帮助您将数小时的工作量压缩至几分钟内完成！01以如下表格为例，B列包含中英文字符与数字的混合信息，若仅需提取其中的数字，使用传统函数公式将极为繁琐。02首先，我们将表格数据截图，随后粘贴至“千问AI
AI应用名词解析（二）
接着上一段，这次进入发展阶段，主要讲 FunctionCalling、MCP、RAG 以及 Agent（先导形态）这些内容如果把 LLM 当成一颗超级大脑，它最大的短板是：它本身没法真正执行任何动作。也就是说，你给它下指令，它就把内容“编排”着完成一遍，但它无法自主感知外部环境，更谈不上对环境产生影响。举个最直观的例子：你直接问 LLM 今天的天气、日期或者新闻，它通常会胡说，也就是它根本不具备搜索能力。原因很简单：它只是做连续的词语衔接，并不会去查资料；那如果确实需要搜索，我们能不能先帮它把信息检索出来
专家解读：AI函数调用如何实现从空谈实干的技术跃迁
2026年，当你的AI助手还在背诵百科时，别人的AI已经自动完成查天气、发邮件、写周报——这中间的差距，就是Function Calling。数据显示，使用Function Calling后，AI任务完成率从42%飙升至78%，错误调用率下降85%。Function Calling（函数调用）是让AI从"聊天机器人"升级为"智能助手"的核心机制。想象一下，你给助理一张工具清单，告诉他什么情况下用什么工具，但具体操作由后台团队完成——这就是Function Calling的本质。3个关键点，2分钟搞懂：决策
AI点亮高中数学：5个可直接上课的教学案例思路
项目一：函数图像变换的“动态实验室”教学目标理解函数图像平移与函数表达式之间的对应关系把握“左加右减，上加下减”的几何含义能够依据图像变换过程写出相应函数的解析式所需工具腾讯混元（用于代码生成与动态交互）、GeoGebra网页版（备选）、函数图像记录表、参数调控实验单操作流程第一阶段：课前准备教师进入腾讯混元，输入指令：“请生成一个HTML页面，用于二次函数y=ax²+bx+c的图像动态演示。要求：支持滑块分别调整a、b、c三个参数，图像随之实时更新，并在图像上标出顶点坐标。”将生成的HTML保存为本地文
AI智能体全景拆解：Function Calling、MCP、Skill与Agent
阅读指南：本文同时面向业务与技术人员阅读，不需要任何AI专业基础，建议按顺序浏览。前两期“业务创新篇-图文”和“业务创新篇-视频”，我们更强调直接给出案例：比如“银行智能查询平台”的 Demo，让你沉浸式感受大模型接入行内系统后的真实效果，而不是堆理论。从“跑通 Demo”到“走向稳定落地”，期间总会卡在几个关键点：Demo 中究竟靠什么让大模型获得“执行能力”？为何不能让大模型直接“裸连”银行内部系统？当业务部门提出“让 AI 去处理业务”时，科技团队需要拿出怎样的架构才能接得住？想要规模化推广，还必须
神经计算：AI的底层驱动力
本质核心：基于数据的自动化特征挖掘，无需人工预设规则，通过联结强度的持续调整逼近数据内在模式；理论架构（从原理到应用的递进关系）：神经计算→人工神经网络→深度学习→大语言/多模态大模型。1943年M-P神经元模型问世，宣告神经计算正式开启；1949年赫布学习规则确立神经网络学习的理论根基。1957年感知机模型诞生，掀起首轮神经网络浪潮；1969年明斯基证实单层感知机无法破解异或难题，相关研究陷入十余年低谷。1982年Hopfield网络使研究再度升温；1986年BP反向传播算法突破多层网络训练瓶颈，引爆第