本文作者分享了一年多来使用GPT Plus、Gemini AI Pro、Grok和Claude Pro等多款AI订阅服务的实测体验。重点介绍了ChatGPT的突出优点：简洁直观的UI设计、优秀的思考过程展示、强大的通用搜索能力、实用的计划任务功能、独一档的个性化记忆、无水印的Sora 2图像生成、深度研究功能以及性价比极高的Codex代码助手。同时指出GPT存在图像生成偏爱屎黄色滤镜、5.2版本过于自负等缺点。作者建议普通用户先从Plus套餐体验起，重度工程师或学术研究者可考虑Pro套餐。
AI大模型是驱动各类热门AI应用的核心力量。它们通过在海量数据上进行“预训练”，学习语言规则和知识，再通过“微调”适应特定任务，其高效运行得益于Transformer架构的“自注意力机制”，能有效理解上下文。 使用大模型分为直接对话和API调用两种方式。API调用允许用户通过调整“Temperature”（控制创造力）、“Top-p”（控制多样性与连贯性）、“Max Tokens”（限制输出长度和成本）以及“频率/存在惩罚”等参数，实现对模型输出的精细化控制。 核心概念包括：Tokens（模型处理的最小文本单位，影响计费和长度），Context（对话历史，保持连贯性，受上下文窗口限制），Prompt（向模型下达的指令，提示词工程是优化输出的关键），Open Source Models（提供模型权重或完整代码，具备数据隐私和定制化优势），Inference（模型基于输入生成输出的过程），以及Hallucination（模型生成虚假信息的现象）。 此外，大模型技术正向多模态发展，能同时处理文本、图像、音频、视频等多种信息，并结合RAG（检索增强生成）技术，通过外部知识库提高答案的准确性和时效性。 同时，图片、视频、音乐生成模型也展现出强大的创作潜力。
本文介绍了“氛围编码”——一种利用大型语言模型（LLM）进行软件开发的方法，旨在通过自然语言指令快速生成和修改代码。即使是编程初学者，也能在AI的帮助下轻松搭建个人网站。 文章以构建MBTI性格测试网站为例，展示了具体实战流程。首先，推荐使用v0.app进行界面设计，该工具能根据自然语言描述自动生成React代码和UI组件。接着，将v0.app生成的代码下载，并导入Windsurf等氛围编码软件进行后续开发。在Windsurf中，用户可以通过对话框向AI提出功能需求（如添加“了解更多”页面），AI会自主编辑相关文件，并处理遇到的问题。文章还指导了如何在本地运行AI生成的项目，包括安装Node.js和pnpm等步骤。 氛围编码的核心在于让AI承担大部分编码工作，开发者只需给出高层指令。但作者也提醒，AI并非万能，需确保现有代码结构能支撑所需功能，避免强行超出架构能力的需求。
时歌的博客 - 理解以真实为本，但真实本身并不会自动呈现
主要还是因为我对Smart Composer的不满，所以自己动手fork了一份，照着自己的理念彻底魔改一番。
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我们必须要警惕任何先入为主的偏见
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当标签取代了面孔，我们便失去了看见人的能力，也失去了对话的可能
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在情感被规训、欲望被商品化的时代，我们为何仍愿相信偶像？
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持续不断记录，意义自然浮现
AI大模型是驱动各类热门AI应用的核心力量。它们通过在海量数据上进行“预训练”，学习语言规则和知识，再通过“微调”适应特定任务，其高效运行得益于Transformer架构的“自注意力机制”，能有效理解上下文。 使用大模型分为直接对话和API调用两种方式。API调用允许用户通过调整“Temperature”（控制创造力）、“Top-p”（控制多样性与连贯性）、“Max Tokens”（限制输出长度和成本）以及“频率/存在惩罚”等参数，实现对模型输出的精细化控制。 核心概念包括：Tokens（模型处理的最小文本单位，影响计费和长度），Context（对话历史，保持连贯性，受上下文窗口限制），Prompt（向模型下达的指令，提示词工程是优化输出的关键），Open Source Models（提供模型权重或完整代码，具备数据隐私和定制化优势），Inference（模型基于输入生成输出的过程），以及Hallucination（模型生成虚假信息的现象）。 此外，大模型技术正向多模态发展，能同时处理文本、图像、音频、视频等多种信息，并结合RAG（检索增强生成）技术，通过外部知识库提高答案的准确性和时效性。 同时，图片、视频、音乐生成模型也展现出强大的创作潜力。
本文介绍了“氛围编码”——一种利用大型语言模型（LLM）进行软件开发的方法，旨在通过自然语言指令快速生成和修改代码。即使是编程初学者，也能在AI的帮助下轻松搭建个人网站。 文章以构建MBTI性格测试网站为例，展示了具体实战流程。首先，推荐使用v0.app进行界面设计，该工具能根据自然语言描述自动生成React代码和UI组件。接着，将v0.app生成的代码下载，并导入Windsurf等氛围编码软件进行后续开发。在Windsurf中，用户可以通过对话框向AI提出功能需求（如添加“了解更多”页面），AI会自主编辑相关文件，并处理遇到的问题。文章还指导了如何在本地运行AI生成的项目，包括安装Node.js和pnpm等步骤。 氛围编码的核心在于让AI承担大部分编码工作，开发者只需给出高层指令。但作者也提醒，AI并非万能，需确保现有代码结构能支撑所需功能，避免强行超出架构能力的需求。
AI大模型是驱动各类热门AI应用的核心力量。它们通过在海量数据上进行“预训练”，学习语言规则和知识，再通过“微调”适应特定任务，其高效运行得益于Transformer架构的“自注意力机制”，能有效理解上下文。 使用大模型分为直接对话和API调用两种方式。API调用允许用户通过调整“Temperature”（控制创造力）、“Top-p”（控制多样性与连贯性）、“Max Tokens”（限制输出长度和成本）以及“频率/存在惩罚”等参数，实现对模型输出的精细化控制。 核心概念包括：Tokens（模型处理的最小文本单位，影响计费和长度），Context（对话历史，保持连贯性，受上下文窗口限制），Prompt（向模型下达的指令，提示词工程是优化输出的关键），Open Source Models（提供模型权重或完整代码，具备数据隐私和定制化优势），Inference（模型基于输入生成输出的过程），以及Hallucination（模型生成虚假信息的现象）。 此外，大模型技术正向多模态发展，能同时处理文本、图像、音频、视频等多种信息，并结合RAG（检索增强生成）技术，通过外部知识库提高答案的准确性和时效性。 同时，图片、视频、音乐生成模型也展现出强大的创作潜力。
本文介绍了“氛围编码”——一种利用大型语言模型（LLM）进行软件开发的方法，旨在通过自然语言指令快速生成和修改代码。即使是编程初学者，也能在AI的帮助下轻松搭建个人网站。 文章以构建MBTI性格测试网站为例，展示了具体实战流程。首先，推荐使用v0.app进行界面设计，该工具能根据自然语言描述自动生成React代码和UI组件。接着，将v0.app生成的代码下载，并导入Windsurf等氛围编码软件进行后续开发。在Windsurf中，用户可以通过对话框向AI提出功能需求（如添加“了解更多”页面），AI会自主编辑相关文件，并处理遇到的问题。文章还指导了如何在本地运行AI生成的项目，包括安装Node.js和pnpm等步骤。 氛围编码的核心在于让AI承担大部分编码工作，开发者只需给出高层指令。但作者也提醒，AI并非万能，需确保现有代码结构能支撑所需功能，避免强行超出架构能力的需求。
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忘记备份了，只加了记得的友链，并且文章也全部丢失了，相当于从头来过了，希望看到的小伙伴能重新找我加回来 联系:3605900361