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这还是在执行层考察，从省钱、省时间、逻辑兜底的角度。AI的最大的危险在于他的逻辑自洽的幻视。在未来在未知的领域，AI指引了一个错误的方向，而人类不自知，还在不停叠buffer悠然自得，这才是最危险的事情
Barret李靖: 跟朋友探讨，AI 时代，如何考察候选人，一致的结论是，需要现场看候选人的 vibe coding 能力。 以前考察古法编码技能，会针对算法、数据结构、解题速度、编码规范等做细致了解，也考察专业知识。 但这些技能，随着 Coding Agent 能力的提升，已经全部被内化了，人能做的就是调教，调教，调教😅。考察的是架构能力、工程能力，以及对多个 AI 的管理能力。 面试的问题可能变成了，刚才你做的工作花了 10M Token，如何在 1M 内解决？刚才你花了 1 个小时解决问题，如果想 10min 搞定，该怎么做？ 再往下问，会触及一个更本质的能力：你有没有意识到问题的“形态”，有没有在一开始就选对解法路径。很多人是把 AI 当成更快的键盘，用来加速执行；但更高一层，是把 AI 当成解空间的放大器，先去重构问题，再去执行。Token 花多少、时间用多久，往往在第一步就已经被决定了。 接下来会追问，你是怎么拆这个任务的？为什么要这么拆？哪些步骤可以并行，哪些必须串行？当多个 Agent 同时工作的时候，如何避免它们互相污染上下文，如何保证结果可以被复用，而不是每次都从头再来。 更深入一点的问题是，如何把一个复杂问题压缩成可以被 AI 快速理解和执行的表达结构。你怎么写 prompt，怎么设计 context，怎么做中间状态的存储和裁剪，怎么让 AI 少走弯路。这方面考察的是如何设计一条最短路径，而不是盯着执行过程本身。 还有一个很有意思的点，是“失败的处理方式”。AI 会出错，这是确定性的。关键在于有没有设计好兜底机制，是让 AI 一路撞墙，还是在关键节点就能感知偏差、及时纠偏。 很多面试问题都开始不一样了，也变得更有趣了些。😄 过去优秀工程师的分水岭在“写得多快、写得多好”，现在更像是在看一个人能不能构建出一个持续产出的系统，让 AI 在里面稳定工作、不断进化。
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🟡AI大脑是不是潘多拉魔盒？
- 传统程序写的是逻辑指令，而AI程序写的是学习算法，程序员只写了：“这是 1750 亿个随机数字，请通过微积分调整这些数字，直到你能预测下一个字（token），而AI大脑泛化出各种能力（比如翻译，填字，对话，写代码，生成图）。于是造物主本身也理解不了AI的思维模式了
- 规模带来的“黑盒”效应。
当一个系统复杂到一定程度时，人类的直觉就会失效，当电路协同效应（如“涌现”出的推理能力）已经超出了人类大脑的模拟极限，他就变成了一个外星大脑，很难考直觉去理解了
- 传统程序写的是逻辑指令，而AI程序写的是学习算法，程序员只写了：“这是 1750 亿个随机数字，请通过微积分调整这些数字，直到你能预测下一个字（token），而AI大脑泛化出各种能力（比如翻译，填字，对话，写代码，生成图）。于是造物主本身也理解不了AI的思维模式了
- 规模带来的“黑盒”效应。
当一个系统复杂到一定程度时，人类的直觉就会失效，当电路协同效应（如“涌现”出的推理能力）已经超出了人类大脑的模拟极限，他就变成了一个外星大脑，很难考直觉去理解了
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🟡要搞懂transformer最高效的方式就是读paper，而不是去看那些网络水文
1️⃣ Attention Is All You Need
2️⃣ Improving Language Understanding by Generative Pre-Training
3️⃣ Language Models are Few-Shot Learners
4️⃣ Scaling Laws for Neural Language Models
5️⃣ Attention Is Not Explanation
6️⃣ Transformer Circuits
1️⃣ Attention Is All You Need
2️⃣ Improving Language Understanding by Generative Pre-Training
3️⃣ Language Models are Few-Shot Learners
4️⃣ Scaling Laws for Neural Language Models
5️⃣ Attention Is Not Explanation
6️⃣ Transformer Circuits
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🟡低成本体验了下🦞，2分钟就卸载了。
这东西不就是一个本地manus么？试了下skills库感觉特别无聊而且无感，这和写代码从git库中pull代码有啥区别，又慢又低效，结果还一般般，错误还多🤷♂️
这东西不就是一个本地manus么？试了下skills库感觉特别无聊而且无感，这和写代码从git库中pull代码有啥区别，又慢又低效，结果还一般般，错误还多🤷♂️
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