从 PC 到 AI：交互革命的历史规律
命令行、图形界面、触摸屏、语音助手——每一次人机交互的革命，都让计算设备触达十倍的人群。AI 对话是最新的一次，也可能是最大的一次：它把使用门槛降到了“会说话”。 交互革命最值得关注的...
AI 产品的用户体验设计：新交互范式
AI 产品不是“把按钮换成对话框”那么简单。它需要全新的交互范式：如何管理用户预期？如何优雅地展示不确定性？如何让用户相信又不盲信？ 好的 AI 产品设计，核心是处理人与机器的权力分配：既...
AI 写代码的水平线：现在到哪了
AI 编程的能力边界在快速移动：从补全单行，到写整个函数，到理解多文件项目，到自主完成需求。SWE-bench 等基准的分数每年都在大幅跃升。 AI 编程最值得关注的不是替代程序员，而是降低了创造...
MCP：AI 工具调用的统一协议
MCP（Model Context Protocol）是 Anthropic 提出的开放协议，统一了模型与外部工具的连接方式：装一次 MCP 服务器，所有支持它的模型都能用。它正在成为 Agent 生态的“USB 接口”。 MCP 的故...
多语言能力：大模型不只是英语模型
大模型的多语言能力极不均衡：英语最好，中文次之，小语种常常一塌糊涂。这不只是数据问题，也关乎 tokenizer 设计与训练资源分配。 多语言问题是 AI 公平性的一个具体侧面：英语世界的人用着更...
向量数据库：AI 时代的新基础设施
传统数据库存的是数字与文字，向量数据库存的是语义向量，支持“找最相似的”这种新查询。它是 RAG、推荐系统、图像检索的共同底座，被称为 AI 时代的基础设施。 向量数据库的兴起说明：当数据...
Embedding 模型与语义搜索实战
语义搜索的原理很简单：把文档与查询都转成向量，算距离找最相关的。它不匹配关键词，而匹配意思，因此能理解“同义不同词”的查询。 语义搜索的体验提升是质变的：搜“怎么让电脑快点”能找到...
大模型的数学能力：会做题≠会思考
大模型能解奥数题，却会在“9.11 和 9.8 哪个大”上翻车。它的数学能力是模式匹配而非符号推理——看起来会做题，其实是在模仿见过的解题格式。 这个现象最能说明当前 AI 的本质：它擅长格式与...
AI 术语黑话词典：两分钟看懂圈内话
大模型、Token、幻觉、对齐、RAG、Agent……AI 圈的黑话让门外汉望而却步。其实每个词背后都是一个朴素的道理，只是被专业术语包装了。 所有行业的术语都遵循同一个规律：把简单的概念包装成复...
如何评估 AI 产品的真实能力
Demo 惊艳、上手失望，是大多数 AI 产品的真实体验。评估 AI 产品不能看发布会，要在自己的真实场景里跑十次：准确性、稳定性、成本、边界，缺一不可。 评估 AI 产品最实用的技巧是“压力测试”...
AI 的未来：保持敬畏，拥抱变化
没人能准确预测 AI 的未来，但有些原则值得坚持：保持敬畏但不恐惧，积极拥抱但不盲从，在变化中守住人的尊严与价值。技术永远只是工具，定义它的意义的是人。 面对 AI，最成熟的态度是把它当作...
深度学习的数据增强进阶
基础增强是翻转裁剪，进阶增强是 MixUp（把两张图混合）、CutMix（拼接图片区域）、RandAugment（随机组合增强操作）。它把有限数据的价值榨干。 数据增强的底层逻辑是“制造困难的多样性”。模...
