AIGC

开源、AIGC、部署、工具、量化

技术方舟

科大讯飞｜资深架构师 (已认证)

江湖人称“山哥”，在数字化、人工智能、电商和金融等领域积累了丰富的平台架构设计经验

如果你真的要确定“最低位宽心理底线”，最有效的方法其实是做一个小评测，而不是只看经验值：选 10~20 个代表性修复任务（最好包含失败原因：编译错误、接口不匹配、测试失败）用同一个推理设置（上下文长度、温度、最大步数、是否强制输出 patch 格式）对比 Q4 vs Q5 vs（更高/更低）在两项指标上的差异：一次成功率（少轮数完成或无需回滚）工具链可解析率（patch/格式是否稳定可用）... 展开详请

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具身智能的 AgentOS 应该统一到硬件抽象层 + 类型化技能接口这一层级—向下把驱动适配标准化，让上层应用不用再为每台机器人重写代码；向上把技能的入参、状态流、失败语义定义成统一契约，充当"插头标准"。

AI Agent 的下一轮竞争会从模型能力转向执行成本吗？

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agent、AIGC、模型

skill 是否只是过渡？

Skill 不是过渡品，模型再强也只是在提升通用理解和执行上限，而 Skill 负责把业务流程、工具权限、领域规则和验收标准固化下来。像 Superpowers 这类方案可能会换形态或被平台原生能力吸收，但“可复用、可审计的任务能力封装”会长期存在，而且模型越强，Skill 的执行稳定性通常越高。... 展开详请

Skill 不是过渡品，模型再强也只是在提升通用理解和执行上限，而 Skill 负责把业务流程、工具权限、领域规则和验收标准固化下来。像 Superpowers 这类方案可能会换形态或被平台原生能力吸收，但“可复用、可审计的任务能力封装”会长期存在，而且模型越强，Skill 的执行稳定性通常越高。

适合中小型公司的ai战略有吗？

中小公司的 AI 战略，最忌讲的就是先立项做平台，更现实的做法是从已有业务里挑一个高频、指标明确、错了不致命的环节切入，比如工单与文书的自动整理、客服问答、报表检索，先把这一件事的准确率和节省的人力算清楚。技术上不建议自建模型，托管 API 加上自己的检索与数据规范就够用，真正需要沉淀的是数据口径、评测集和人工兜底流程这三样，它们不会因为换模型而作废。最后提醒一句，像医疗、金融这类场景一定要把数据脱敏和调用留痕做在前面，否则后面的合规成本很可能远超模型省下来的钱。... 展开详请

ai时代感觉要大公司搞更有优势吗？

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真正的优势我觉得不取决于规模，而取决于谁能更快把 AI 能力融合进自身的业务

吴非

真正的优势我觉得不取决于规模，而取决于谁能更快把 AI 能力融合进自身的业务

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banana的json模式对成品图的影响有多大？

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json、AIGC

大家对最近Anthropic CEO呼吁暂时中止对前沿AI的研发，怎么看？

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AIGC、recursion、研发

IT说书人IT；大厂毕业生；闲不下来的普通人；喜欢囤书但读的少；

AI始终是依附于人类的工具，工具本身无善恶，真正需要约束和规范的，是人类逐利争先、漠视风险的研发行为。当下的行业现状，最需要的不是“停下脚步”，而是“放慢节奏、守住规矩、筑牢底线”，让人类的治理能力、安全认知、社会配套，能够跟上AI进化的步伐，让技术进步始终服务于人、受控于人。以上观点来源——豆包+Kimi... 展开详请

大家平时是通过什么平台来学习交流？

我主要通过 GitHub 和 Hugging Face 跟进项目，用 arXiv、官方技术博客补理论，再到腾讯云开发者社区和行业群里交流实战经验。真正有效的学习不是收藏信息，而是每周选一个模型或工具做出小作品，再把踩坑过程分享出来。

AI时代，技术债会不会爆炸？

我感觉肯定会，技术债目前其实是很影响开发进度的，如果全让AI搞，估计还来得快，同时维护之前代码，然后再搞新东西，那才是拉升了难度

asdtiang技术爱好者，坚持不加班主义者，一直在创业公司，坚持小而美，坚持编码一辈子。

我感觉肯定会，技术债目前其实是很影响开发进度的，如果全让AI搞，估计还来得快，同时维护之前代码，然后再搞新东西，那才是拉升了难度

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当前ai算力的计算方式合理吗？之后会怎么演进？

现在用 FLOPS 或卡时去算算力，对训练还说得通，但对 Agent 业务已经越来越失真了——真正烧钱的是长上下文反复重放、工具调用失败重试，以及多 Agent 之间传来传去的通信开销，这些都不在传统算力账本里。我的判断是，后面会从“买了多少卡”转向“单位有效任务花了多少钱”，也就是把成功完成一次真实任务的 token、时延和人工兜底成本一起算进去。对中小团队来说，与其纠结算力口径合不合理，不如先把任务成功率和单位任务成本这两个指标挂上监控，它们比 FLOPS 更能指导你该不该换更大的模型。... 展开详请

分情况，通用Token正变得像水电一样廉价普及，而用于复杂任务的高端Token却因能力溢价而越来越贵。市场正在进入一个“K型分化”的全新阶段

大模型token会越来越贵吗？

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AIGC、token、模型

范强华

分情况，通用Token正变得像水电一样廉价普及，而用于复杂任务的高端Token却因能力溢价而越来越贵。市场正在进入一个“K型分化”的全新阶段

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OPENCLAW龙虾升级，不断更新，技能增加了哪些，从哪查看?

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哪些AI能避免记忆断层和AI幻觉问题？

人工智能、AIGC、事件

说句实话，现在没有哪个模型能靠自己彻底解决这两件事：记忆断层本质上是上下文窗口和会话状态的工程问题，幻觉本质上是概率生成缺少事实约束，换一个更大的模型只能缓解、不能根治。实际比较有效的做法是把记忆外挂出来：向量库存原文、会话摘要存进展、关键事实单独存成结构化字段，回答前强制检索并要求模型给出引用来源，找不到依据就允许它说不知道。所以与其纠结选哪家 AI，不如把检索质量、记忆写入规则和输出校验这三件事做扎实，这套地基打好了，后面换什么模型都能受益。... 展开详请