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Github 17.6K Star！太牛了！必备神器！Automa！Vue项目！

最近在B站上架了低代码项目课程， 如果你是【在校大学生】，没有系统的完整的做过一个企业级项目， 如果你的【简历上没有难点亮点】，工作多年每天都是CRUD， 如果你【没有经历过项目搭建】，【没有项目架构能力】， 如果你想通过一些项目进阶【拥有全栈能力】， 那你一定不能错过这门课程，课程的技术栈非常丰富。 （太多了…直接看课程海报吧） 课程会从0到1开始，从调研到最小可用版本，再到各个难点攻破，整体课程的思路不像往常课程直接告诉你标准答案，而是从你自己开始做。

智能体是如何提升AI智力水平的｜Agent从零开始系列

为了挖掘大模型的能力，提出了提示词工程， 为了解决幻觉问题，引入了 RAG 为了提升大模型的解决复杂问题的能力，又提出了Agent

猜猜病，但是得的是神金病

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AI 是苹果最失败的技术！

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地球土AI大战宇宙机器人？——舞萌人物志#6

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RAG作者：部署企业RAG系统的10个经验教训｜2025.04.11

https://www.youtube.com/watch?v=kPL-6-9MVyA RAG 作者 Douwe Kiela 近期演讲，讲述了他在部署企业 RAG 系统中获得的 10 个经验教训。 他表示，现在存在 AI Context 悖论：LLM 在复杂推理、综合信息、代码生成、数学计算等方面表现惊人（对人类“难”），但在理解和应用特定上下文信息 (Context) 方面却很困难，而这恰恰是人类凭直觉和专业知识能轻松做到的。  企业要实现从 AI 中获得差异化价值和业务转型（而不仅仅是便利性或效率提升），就必须依赖于深度、准确的企业上下文信息。目前大多数应用还停留在低上下文信息需求的“便利性”阶段。 10个经验教训： 1.更好的 LLM 不是（唯一）答案： LLM 只是整个 AI 系统（特别是 RAG 系统，包括提取、检索、生成、联合优化）的一小部分（约 20%）。一个优秀的 RAG 系统配合普通的 LLM，效果可能优于一个顶尖 LLM 配合糟糕的 RAG 系统。关键是关注系统而非孤立的模型。 2.专业知识是你的燃料： 企业内部积累的专业知识和机构知识（通常存在于文档和数据中）是驱动 AI 产生价值的核心燃料。必须设法解锁这些专业知识。 3.企业规模是你的护城河： 企业的核心竞争力在于其独特的数据。真正的挑战在于大规模地利用这些数据，让 AI 能够处理大规模、甚至“嘈杂”的真实数据。成功做到这一点，就能构建竞争壁垒。 4.试点与生产之间的鸿沟总是比预想的要大： 建立小规模试点相对容易（少量文档、用户、单一场景、低风险），但将其扩展到生产环境则面临巨大挑战（海量文档、大量用户、多场景、高安全风险、SLA 要求等）。 5.速度比完美更重要： 不要追求一开始就完美。应尽早将（哪怕不完美的）系统交给真实用户使用，获取反馈并快速迭代。通过迭代“爬山”达到目标，而不是试图一次性设计出完美方案。 6.工程师在“无聊”的事情上花费大量时间： 工程师本应专注于构建流程、提升精度、扩展应用等创造业务价值的工作，但现实中却常常耗费时间在数据分块 (chunking) 策略、文本清洗、构建连接器、配置向量数据库、调整提示、管理基础设施等相对基础且耗时的工作上。应设法将这些工作自动化或平台化。 7.让 AI 易于消费： 即使 AI 系统已部署到生产环境，如果没有被用户方便地使用，也无法产生价值。很多时候系统使用率为零。关键在于将 AI 集成到用户现有的工作流中。企业数据 + AI + 集成 = 成功。 8.让你的用户“惊叹”(Wow)： 要让 AI 应用产生粘性，需要尽快让用户体验到“惊艳”时刻。例如，帮助用户找到一个他们自己都不知道存在的、埋藏多年的重要文档并回答了关键问题。用户体验设计应围绕创造这种早期价值。 9. 可观测性比准确率更重要： 达到 100% 准确率几乎不可能，90-95% 也许可以。但企业更关心的是那无法避免的 5-10% 的错误会带来什么影响以及如何处理。因此，可观测性，包括理解系统为何给出某个答案、提供溯源依据、建立审计追踪等，比单纯追求更高的准确率更重要，尤其是在受监管行业。 10.要有雄心壮志：很多 AI 项目失败往往不是因为目标太高，而是因为目标太低。不要满足于解决“401k 供应商是谁”这类简单问题，要敢于挑战能带来真正业务转型的难题。

问deepseek如何通过球鞋搬砖挣到500w，来看看它的回答？

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（意识模拟的先驱？）【精译】实现全局工作空间的认知架构——LIDA架构

https://www.youtube.com/watch?v=U7ofPzjMeqE LIDA是一个实现了全局工作空间的认知架构。认知架构领域是试图在计算机上，构建特定于人类心理和认知的软件，以模拟人类认知，或是提供认知智能的AI。 个人认为，未来意识转移，或许最开始可以从认知架构领域和计算认知科学领域借鉴，因此，本视频搬运了认知架构领域里面，几乎可以说唯一实现意识理论的，那就是LIDA的介绍（应该是他们的一场线上学术会议），绝大多数认知架构没有实现意识，在实现意识相关的少之又少的认知架构里，LIDA尤为突出。它由孟菲斯大学的Stan Franklin教授基于Baars的全局工作空间理论，在2000年代研发，至今由java和python版本(python版的我看了源码，具体算法似乎都没实现）。 那么视频中提到的2016年的那篇tutorial，可以上scihub上找，标题就是A LIDA cognitive model tutorial. Biologically Inspired Cognitive Architectures。