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28 个概念节点，按四个层级排列。每个节点都是一篇可以独立阅读的条目，节点之间通过引用互相连接。
What is AI? AI 是「让机器完成需要智能的任务」这一目标的总称，它包含机器学习，但不等于机器学习。 #foundation #conceptMachine Learning 不写规则，而是给机器大量例子，让它自己总结出输入到输出的映射。 #foundation #trainingNeural Network 由大量可调数值（参数）组成的多层函数，通过反向传播从错误中调整自己。 #architecture #trainingTransformer 用注意力机制并行处理整个序列的神经网络结构，是今天所有大模型的地基。 #architecture #coreLarge Language Model 在海量文本上训练、以预测下一个 token 为目标的模型，是当前 AI 能力的通用底座。 #core #llmMultimodal 模型同时处理文本、图像、音频、视频等多种形态的信息，而不只是文字。 #concept #capabilityAGI 一个假想中的系统，能在绝大多数认知任务上达到或超过受过训练的人类水平。 #concept #frontier
Prompting 通过组织输入来引导模型输出。它是基本功，但只是上下文工程的一个子集。 #technique #dailyContext Engineering 决定模型看到什么、以什么顺序看到、以及看不到什么的工程。它比提示措辞重要一个量级。 #core #daily #buildResearch Workflow 用 AI 做调研的正确姿势：把「搜、读、判、写」拆开，每一步都留可核查的痕迹。 #workflow #dailyAI Coding 目前投入产出比最高的 AI 应用场景，因为它有可自动验证的对错标准。 #workflow #daily #engineeringKnowledge Management 让 AI 的产出沉淀成可检索、可复用、可被 Agent 读取的资产，而不是散落的聊天记录。 #workflow #dailyAI Workflows 把一次性的对话变成固定流程：有输入、有步骤、有输出格式、有质量检查。 #workflow #automation
LLM API 从聊天窗口走到 HTTP 请求。理解无状态、流式输出与采样参数，是构建一切 AI 软件的第一步。 #api #engineeringTool Calling 模型不再只输出文本，而是输出「请调用这个函数、参数是这些」，由你的程序真正执行。 #core #engineeringEmbeddings 把文本映射成向量，让「语义相似」变成可以计算的「距离相近」。 #core #retrievalRAG 先检索资料，再让模型基于资料作答，用外部知识替代参数记忆。 #core #engineeringMCP 一套开放协议，把「模型连工具」从 N×M 次适配变成 N+M 个实现。 #protocol #engineeringSkills 把流程、知识与脚本封装成可复用的能力单元，让 Agent 按需加载而不是全部塞进上下文。 #engineering #patternsAgent 模型 + 工具 + 循环。能根据中间结果决定下一步，直到任务完成或主动放弃。 #core #engineeringAgent Harness 承载 Agent 循环、工具注册、权限与状态管理的运行环境。它决定可靠性的下限。 #core #engineeringEvals 用固定任务集和明确标准衡量 AI 系统表现的方法。没有它，所有改进都只是感觉。 #core #engineering #qualityAI-Powered Software 代码掌握控制流，模型只回答窄而类型化的判断。这是与 Agent 并列的另一条架构路线。 #architecture #engineering #decisions
AI × Software 当软件的使用者从人变成 Agent，界面、文档与 API 的设计前提都要重写。 #essay #softwareAI × Work AI 更常见的不是替代整个岗位，而是重新分配岗位内部的任务构成。 #essay #workAI × Business 当交付成本大幅下降，商业模式的约束从「能不能做」转移到「凭什么被选择」。 #essay #businessAgent Economy 当 Agent 开始代表人或组织进行交易与协作，需要新的身份、支付、信任与责任机制。 #essay #frontierFuture of Work 技术史告诉我们，任务会被替代，但人的角色会被重新定义；问题在于过渡期由谁承担成本。 #essay #work #frontier
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