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livem
2年前
Context is all you need.
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livem
8天前
通过实践积累体感，训练属于你自己的神经网络
童欧巴: SpaceXAI 工程师 Lauren Tan 最近的分享火了，内容非常干。 看完之后，我总结了 10 条关键内容： 1、用好 AI 的核心问题是信任，需要通过你的实践积累体感，然后逐级的把你的后背交给它。这样才能从管理 1～3 个 Agent，扩展到成百上千个 Agent。 2、闭环验证是建立信任的前提，如果 Agent 无法自主验证，人就是系统的吞吐量瓶颈。你必须赋予 Agent 真实的运行和验证能力，比如调用 Chrome DevTools Protocol、抓取 CPU/内存快照、驱动模拟器等方式。 3、当面对复杂的前端应用时，Agent 往往不知道要改哪里，你可以按照用户视角来编写功能地图，或者通过截图形式来进行 Bug 反馈，让 Agent 能够精准定位问题。 4、Skill 是向 Agent 注入特定业务上下文的高质量 Token，通过持续观察 Agent 的失败原因，把各种约束提炼为可复用的 Markdown 指令集，可以显著提升其输出的质量。 5、要像对待业务代码一样，给 Agent 的 Skill 写单元测试。通过协调 Agent 拟定评分细则，让子 Agent 执行测试，再引入独立的 Agent 进行交叉评分，结合循环命令直到达到满分标准。 6、初期在本地观察 Agent 的行为来积累经验，成熟之后可以推向云端自动化，比如收到 Bug 反馈后，自动在云端拉起桌面环境重现问题，并确认问题是否已经在主干分支修复，解放人力排查 Bug 的效率。 7、没有规范的原型项目会诱导 Agent 走捷径，导致代码仓库快速腐化。你必须在早期设计出严格的硬性规范，才能承载起大规模的代码自动化。 8、靠文档和人类的代码审查约束 Agent 是不靠谱的，必须将规范硬编码进架构和 CI。 9、构建多层的约束体系，代码架构 > 静态分析/编译器/CI > 审查规则 > Skills > 风格指南。后三者属于软约束，Agent 很容易遗忘，前两者是必须要守住的质量底线。 10、前期花大量的 Token 烧在架构设计和测试上，能省下数月乃至数年的人力维护成本。一个良好的工程底座，也能让产品经理，设计师等非研发人员，通过 Agent 直接提交可用的代码，形成飞轮效应。
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livem
8天前
站在巨人的肩膀上，这个巨人以后是 AI
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livem
1月前
人负责慢思考，AI 负责快思考和快速执行
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1月前
使用 AI Agent 的好处之一，聊着聊着把事情做完了
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livem
6月前
Windows PowerShell 5.1 和 PowerShell 7
竟然是两个不同的产品 🤣
PowerShell 入门 - PowerShell
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livem
6月前
* Pouncing…
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6月前
* Ebbing……
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livem
6月前
究竟是 AI 的幻觉，还是人类的幻觉
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livem
7月前
移动时代，挖矿时代，元宇宙时代，大模型时代，都有 NVIDIA 黄教主的身影，“距离破产只有30天”
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8月前
从古代诗词到大语言模型，人类一直着迷语言的魅力
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