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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.5:找不到工作的应届生 | 莫尔索
莫尔索 · 2023-07-23 · via 莫尔索随笔

本期The Connector周刊精选AI应用、开源工具、实用产品及科技趋势。探索大模型幻觉、BloggerGPT、gpt_academic等,洞察应届生就业困境,助你获取灵感与知识。

The Connector每周会选取我从信息流里获取的有价值内容,包括但不限于小众产品介绍、AI应用探索、Github开源库推荐以及论坛社区的优质文章等,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. 大模型的幻觉问题调研: LLM Hallucination Survey:一篇关于自然语言处理模型输出幻觉问题的论文综述,内容翔实,现如今应用广泛的通过外挂知识库和LLM自我审视,来提升LLM生成的事实性/效果的方式只是其中一个解决思路。

  2. BloggerGPT:一个专门设计来帮助扩展博客的AI代理,只需为AI代理指定一个特定的领域或主题,它就能自动挑选关键词,撰写针对搜索引擎优化的文章,插入内部链接和图片,并将文章发布到你的博客网站,整个过程全自动,让你的博客内容创作更加高效和专业。

  3. Brain2Music:本文介绍了一种通过脑活动重建音乐的方法,使用了功能性磁共振成像(fMRI)捕捉的数据和MusicLM音乐生成模型。研究发现,MusicLM的内部表示与特定脑区的活动存在相关性,并且可以利用这些脑区的信息预测和重建人类受试者所听到的音乐。

  4. 一篇对王小川采访内容的解读分享,作者还做了一些额外补充,个人很认可其中的观点

开源速递

  1. gpt_academic:为ChatGPT/GLM提供图形交互界面,特别优化论文阅读/润色/写作体验,支持自定义快捷按钮和函数插件,支持多种LLM模型

  2. novu:Novu提供了一个统一的API,使通过多个通道(包括应用内、推送、电子邮件、短信和聊天)发送通知变得简单。使用Novu,可以创建自定义工作流程并为每个通道定义条件,确保以最有效的方式传递通知。

  3. Code Interpreter:ChatGPT 代码解释器的开源实现,利用的是 LangChain 。使用 CodeBoxes 作为沙盒 python 代码执行的后端,使用自己的 OpenAI API Key 就可以在本地运行除 LLM 之外的所有功能。

发现好产品

  1. ClipDropP图、抠图、移除背景、放大图片、文本删除、绘制图片,一个工具全搞定。无需安装,在线免费使用。

  2. Jellylad:好看免费的网页截图工具。

  3. Loose Drawing:一个日本插画网站,支持的场景很多,还可以自定义修改,很不错。

  4. DEEKAY:一个游戏动画收集页面,有很多有趣的动画效果,我全都下载收藏了。

值得一看

  1. 找不到工作的应届生:这篇文章的文字很冷静,将应届生毕业找工作各环节的弊病都暴露出来了,当年自己也是感同身受过的,加之今年的高校应届毕业生人数创历史新高,近三成企业减少校招岗位的背景下,这种乱象愈加严重;经济的颓势已然成事实,但保持对普通年轻人的基本尊重应该是这个社会最后的底线。

  2. The Verge精选推荐的40本科技类书籍:我翻译下了阅读清单,看过其中几本,准备陆续读完。

  3. 图解 QUIC 连接:QUIC 是一个基于 UDP 的安全流协议,构成了 HTTP/3 的基础,这个页面对QUIC协议进行详解的解释,细致到传输过程中每一个字节的解释。

  4. 《结构思考力》:中国版的金字塔原理,它的内容以金字塔原理这一工具的应用为主框架,新增了作者的观点,并以我们日常工作的案例做结构思考。以浅显易懂的方式,让我们理解结构思考力是什么,怎样应用于工作中,以提升表达沟通能力,简单理解,结构思考力是人脑处理复杂纷繁信息的一种思维方式。它有四个特点:结论先行、自上而下、分组归类、逻辑递进。比如跟领导汇报工作的时候,我们需要先说结论,然后自上而下陈述原因、依据事实;跟同事沟通说服其接受你的方案的时候,需要通过从对方的角度出发,用分类归组、逻辑递进等横向结构,使用大前提、小前提等演绎法,使自己的表达更清晰有力;当对外宣讲或做营销时,需要用先设定主题、确定目标、准备吸引人的序言。表达时遵循四要素SCQA, 即场景、冲突、问题、回答。具体采用何种表述方式,可依据需要自我调整。


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