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莫尔索随笔

Vol.97 AI领域前沿动态:从智能体工程化到开源模型演进 | 莫尔索 Vol.96 AI智能体架构演进:从OpenClaw到Paperclip的编排实践 | 莫尔索 Vol.95 AI智能体技术架构与开源框架深度解析:从OpenClaw到LangChain | 莫尔索 Vol.94 AI智能体与消费级应用趋势:GPT-5.4、OpenClaw与Agent工程化实践 | 莫尔索 Vol.93 AI领域深度洞察:从智能体演进到设计变革与人生战略 | 莫尔索 Vol.92 AI行业周报:融资突破、伦理冲突与智能体革命深度解析 | 莫尔索 Vol.91 AI前沿洞察:智能体革命、编程范式转移与商业变革深度解析 | 莫尔索 Vol.90 2025年AI领域深度盘点:自动驾驶、Agent技术、硬件趋势与商业变革 | 莫尔索 Vol.89 AI领域前沿洞察:从编程范式变革到太空部署与伦理挑战 | 莫尔索 Vol.88 2026年AI全景解析:大模型、Agent、开源生态与中美竞争格局 | 莫尔索 Vol.87 AI领域2026年趋势:智能体爆发、SDD编程、开源模型与商业变现深度解析 | 莫尔索 Vol.86 AI领域前沿洞察:Agent技术、视频生成、模型优化与商业应用精选 | 莫尔索 Vol.85 AI领域深度洞察:从Agent爆发到工程实践,探索大模型时代的发展路径 | 莫尔索 Vol.84 2025-2026年AI领域趋势总结:Agent落地、多模态爆发与创业机会深度解析 | 莫尔索 Vol.83 AI领域深度洞察:组织变革、Agent落地、技术趋势与投资策略全解析 | 莫尔索 Vol.82 AI领域年度盘点:Agent技术、世界模型与增长策略深度解析 | 莫尔索 Vol.81 2026年AI行业趋势预测:垂直领域、世界模型与智能体工程深度解析 | 莫尔索 Vol.80 AI领域前沿洞察:从创业案例到技术演进,解析AI应用与未来趋势 | 莫尔索 Vol.79 AI领域精选:大模型竞争、Agent应用、图像生成与投资趋势深度解析 | 莫尔索 Vol.78 AI领域精选文章深度解析:从技术突破到商业落地全视角 | 莫尔索 Vol.77 AI领域精选文章深度解析:从创业增长到技术架构全面洞察 | 莫尔索 Vol.76 AI Agent落地挑战与策略:2025年企业部署实战经验解析 | 莫尔索 Vol.75 2025年AI领域十大核心趋势:从AGI使命到Agent工程实践深度解析 | 莫尔索 Vol.74 2025年AI大模型与Agent技术发展全景:趋势、应用与挑战 | 莫尔索 Vol.73 AI Agent技术演进与落地实践:从工具链到上下文工程全解析 | 莫尔索 Vol.72 AI医疗平权与Agent技术:京东健康AI医院与多智能体协作解析 | 莫尔索 Vol.71 AI领域精选文章总结:智能体开发、模型优化与商业应用 | 莫尔索 Vol.70 AI领域精选文章总结:从GTM策略到智能体应用与前沿技术 | 莫尔索 Vol.69 AI创业与编程智能体发展:从点子到实践的全方位解析 | 莫尔索 Vol.68 AI领域深度解析:大模型、智能体与创业趋势全览 | 莫尔索 Vol.67 2025年AI行业全景:技术突破、应用趋势与资本动向深度解析 | 莫尔索 Vol.66 AI领域洞见:Agent趋势、投资赛道与安全挑战深度解析 | 莫尔索 Vol.65 AI Agent技术前沿与创业策略:企业应用、手机端创新与安全挑战 | 莫尔索 Vol.64 AI领域深度解析:从科研工具到商业模式的全面探讨 | 莫尔索 Vol.63 GPT-5发布:AI领域的新里程碑与未来展望 | 莫尔索 Vol.62 AI领域深度解析:从大模型到智能体的技术演进与商业应用 | 莫尔索 Vol.61 阶跃星辰发布Step 3模型:推理效率创行业新高 | 莫尔索 Vol.60 AI时代数据商业模式与中美差异深度解析 | 莫尔索 Vol.59 Grok 4多模态AI模型:性能、争议与API定价解析 | 莫尔索 Vol.58 AI领域创新与挑战:从模型优化到应用落地 | 莫尔索 Vol.57 AI领域精选文章:从技术突破到创业策略的全面解析 | 莫尔索 Vol.56 AI Agent 进行时!OpenAI智能体指南发布,MiniMax 发布 Agent | 莫尔索 Vol.55 决定AI产品成功的隐藏指标 | 莫尔索 Vol.54 什么是 NLWeb | 莫尔索 Vol.53 如何让 Agent 规划调用工具 | 莫尔索 Vol.52 面向 AI 产品的智能体评估指南 | 莫尔索 Vol.51 AI 智能体商业落地的现状与真相 | 莫尔索 Vol.50:Evaluation is all you need | 莫尔索 Vol.49:大模型时代的表格数据挖掘 | 莫尔索 Vol.48:AI 发展开始进入下半场 | 莫尔索 Vol.47:workflow 与 Agent 方案如何选择? | 莫尔索 Vol.46:智能体工具调用 API 与 GUI 的差异和融合 | 莫尔索 Vol.45:Anthropic MCP 当前还有哪些不足? | 莫尔索 Vol.44:模型即产品的技术实现路径 | 莫尔索 Vol.43 什么样的 Agent 会在 2025 年脱颖而出? | 莫尔索 Vol.42:AI Agent 如何颠覆传统的外包行业? | 莫尔索 Vol.41:DeepSeek R1爆火之后,到底什么任务适合用 RL 做? | 莫尔索 Vol.40:Grok3 是否意味着预训练阶段 Scaling Law 已失效? | 莫尔索 Vol.39:从 DeepSeek R1 看 Scaling Law 的未来 | 莫尔索 Vol.38:关于 DeepSeek 的误读与真相 | 莫尔索 Vol.37:2025 年 AI 编码类产品将如何演进? | 莫尔索 Vol.36:YC 回顾 2024 年 AI 行业创业生态 | 莫尔索 Vol.35:2024 年大模型领域的发展趋势和竞争格局全面回顾 | 莫尔索 Vol.34:对OpenAI o3模型的看法、思考与反思 | 莫尔索 Vol.33:为什么视频生成模型比文本生成模型发展速度更快? | 莫尔索 Vol.32:AI Creativity 赛道有哪些机会? | 莫尔索 Vol.31:AI Native 应用长什么样? | 莫尔索 Vol.30:什么是Agentic RAG? | 莫尔索 Vol.29:可视化呈现RAG的工作过程 | 莫尔索 Vol.28:从物理定律看视频生成离世界模型还有多远? | 莫尔索 Vol.27:如何定制 LLM 以更好地服务于特定领域的企业? | 莫尔索 Vol.26:AI Agent 应用、商业化以及当前行业的现状 | 莫尔索 Vol.25:AI像人一样使用计算机可信吗? | 莫尔索 Vol.24:实测可灵、Luma、Runway 等13个视频生成模型,哪个更好? | 莫尔索 Vol.23:为什么大语言模型仍无法做到真正的推理? | 莫尔索 Vol.22:垂直 SaaS 如何通过 AI 来提高收入? | 莫尔索 Vol.21:OpenAI o1合成数据与推理搜索 | 莫尔索 Vol.20:如何评估 Embedding 模型? | 莫尔索 Vol.19:AI应用正在这4个大场景里加速落地 | 莫尔索 Vol.18:大模型是泡沫吗? | 莫尔索 Vol.17:如何构建生成式 AI 应用平台? | 莫尔索 Vol.16:构建可靠 LLM 应用的三大原则 | 莫尔索 Vol.15:大语言模型应用如何实现端到端优化? | 莫尔索 Vol.14:如何改进大模型代码生成能力? | 莫尔索 Vol.13:如何验证模型是否被测试集污染? | 莫尔索 Vol.12:RAG 在企业落地中的挑战 | 莫尔索 Vol.11:AI 应用爆发何时到来? | 莫尔索 Vol.10:大模型提取表格信息(TIS)的能力究竟如何? | 莫尔索 Vol.9:构建 AI 产品过程的踩坑经验总结 | 莫尔索 Vol.8:如何针对 GPT-4o 语音模式进行越狱攻击? | 莫尔索 Vol.7:如何利用大模型解决传统行业的老问题? | 莫尔索 Vol.6:如何将 AI 模型转化为生产环境中的产品? | 莫尔索 Vol.5:面向企业的大模型应用算一个新赛道吗? | 莫尔索 Vol.4:DeepSeek-V2搅动市场,大模型价格战已拉开序幕? | 莫尔索 Vol.3:LIama 3 是大模型游戏规则改写者吗 | 莫尔索 Vol.2:开源模型与闭源模型之间的差距有多大? | 莫尔索 Vol.1:你支持AI“复活”逝者吗 | 莫尔索 AI 周刊 Weekly Gradient 介绍 | 莫尔索 Vol.21:我们缺的不是想法,而是分辨好想法和烂想法的能力 | 莫尔索 Vol.20:大模型时代,开发者应该如何成长? | 莫尔索
Vol.8:如何提高工作效率? | 莫尔索
莫尔索 · 2023-08-13 · via 莫尔索随笔

本期 The Connector 周刊精选 AI 探索、LLM 系统构建模式、Agent 应用及开发者效率工具。深入了解前沿技术,提升工作效率。

The Connector每周会选取我从信息流里获取的有价值内容,包括AI探索专题、Github开源库推荐、工具介绍和一些文章书籍等,目标是链接互联网上的优质内容,获得更多的灵感和知识,从而激发彼此的创造力。### AI探索

  1. 构建基于LLM的系统和产品的模式:作者是AWS资深数据科学家,有丰富的机器学习技术落地工程经验,这篇文章介绍的是将大型语言模型(LLM)集成到系统和产品中的实用模式,作者总结了七种关键模式,评估: 衡量绩效;RAG:增加最新的外部知识;微调: 更好地完成特定任务;缓存:减少延迟和成本;防护: 确保输出质量;防御性用户体验: 预见并从容应对错误;收集用户反馈: 建立数据飞轮。

  2. Generative Agents:之前非常火的斯坦福“虚拟小镇”演示项目开源了,也是《生成代理:人类行为的交互模拟》这篇论文的实现,准备抽时间读下,Agent 学习必读。

  3. ToolLLM: 促进大型语言 模型,掌握 16000 多个真实世界应用程序:本文提出了一个新的框架 ToolLLM,其增强了大型语言模型对 API 的使用。在指令调优数据集 ToolBench 上对 LLaMA 进行微调,得到的 ToolLLaMA 与 ChatGPT 在 API 调用方面准确性相当。

  4. 10个具有代表性的AI-Agents,将如何改变互联网/重塑Web3:作者盘点了10个流行的 AI Agent项目,并将AI-Agents的未来分为两个方向,一类是以 Generative Agents 为代表的,有类人格特征、自主决策能力以及长期记忆,具有数字原生意义的社会关系,不仅仅是服务于人的工具;一类以 Auto-GPT 为代表的,通过自然语言的需求描述,能够自动化执行各项任务达成目标结果,服务于人,具有明确的工具属性。

开源推荐

  1. mdBook:一款使用 Markdown 创建书籍的命令行工具,采用Rust语言实现。

  2. cs-408:汇聚 21 所高校计算机考研 408 专业课资料及真题资源,可以用来查缺补漏忘记的计算机基础知识。

  3. Azure ChatGPT : Microsoft 开源的,专为企业/私有化部署使用的 ChatGPT 替代服务,可以直接部署到 Azure 上,并使用 Azure OpenAI Service 提供能力,同时可以集成 Azure AD 或者 GitHub 认证,也提供了数据汇总能力,能直接查看任意用户对话内容。

  4. PDDON :开源的在线画图工具,提供低代码和 AI 智能辅助工具,可用于绘制流程图、架构图、思维导图、UML、BPMN、网络拓扑图、ER 图、数据库模型图、韦恩图、鱼骨图等,并且支持对象建模、数据库建模、代码 / 脚本生成,提供了丰富的定制化绘图功能组件库。

工程师工具

  1. ExtPose:提供了 Chrome插件的每日最热榜单和历史最多下载量榜单,可以在这里观测到近期都上架了哪些优秀的产品,在插件详情页,提供了插件源码的下载入口,下载下来是一个 zip 文件,解压后即可看到源码,不失为一个学习 Chrome 优秀插件产品设计和技术细节的最佳路径。

  2. PDF Tools:完全免费且无广告的PDF工具,功能包括:合并PDF、分割PDF、PDF转PNG、PDF转JPEG、PNG转PDF、JPEG转PDF、PDF转HTML、OCR PDF、压缩PDF和旋转PDF。 另外还支持和PDF文件对话功能,上传文件或者安装他们的Chrome扩展即可和文件对话。

  3. gpt-researcher:完成度较高的 Agent 项目,生成一组研究问题,这些问题共同形成关于任何给定任务的客观意见。对于每个研究问题,触发一个爬虫代理,从在线资源中抓取与给定任务相关的信息。对于每个抓取的资源,基于相关信息进行总结,并跟踪其来源。最后,对所有总结的资源进行筛选和汇总,并生成最终的研究报告。

  4. driver.js:一个网页功能说明引导工具,适合放到产品说明,亮点展示,上下文帮助场景里。

值得一看

  1. 如何提高工作效率: Sam Altman 在 5 年前写的文章,很接地气,概括下来就是:选择方向再努力;给做的事情按重要性排序,先完成重要的;劳逸结合,控制好自己的休息、锻炼和饮食;维护好自己的亲情和友情。

  2. Guest Blogging for SEO Everything You Need to Know: Ahrefs 出品的 SEO 技巧,讲如何投稿文章到高权重网站为自己网站获取外链,质量很高,看不读原文的,可以读这个 中文解读

  3. Vectors are the new JSON in PostgreSQL:“向量是新的JSON”,向量(Vector)是一种已经被深入研究过的数学结构,而 JSON 是一种数据交换格式,作者认为在数据存储和检索的世界中,这两种数据表示方式都已经成为了各自领域的通用语言,成为(或即将成为)现代应用开发中必不可少的要素。

  4. BOOTSTRAPPER’S HANDBOOK:作者是Product Hunt的两次年度制造者以及Nomad List、Remote OK和Hoodmaps的创始人@levelsio。这本书提供了关于以独立方式建立创业公司的建议。书中强调从个人问题中获取想法,使用熟悉的工具进行建设,早期并多次启动,以及不依赖广告的有机增长。总的来说,这本书建议只构建核心功能,并以友好的方式向特定的受众进行推广。

  5. 《SaaS创业路线图》:作者围绕SaaS创业的5个阶段:产品创意与商业模式选择、产品打磨和商业模式初步验证、创造销售打法和验证销售团队毛利模型、扩张期的组织发展、效率提升,以及产品和模式、业务、团队文化、融资4条主线展开,通过各种案例启发思考,提供了一些宝贵的SaaS创业经验,对这方面感兴趣的朋友值得一读。


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