把 30 年致股东信压成可点击的剧本:LLM 信息抽取的实战记录
巴菲特从 1965 到今天写了整整 60 封致股东信,几百万字。怎么把它变成一个可以分支选择、能在手机上几分钟玩完的互动剧本?这是一次硬核的 LLM 信息抽取实战。
记录代码,记录成长小结。Focus on code, focus on future.
巴菲特从 1965 到今天写了整整 60 封致股东信,几百万字。怎么把它变成一个可以分支选择、能在手机上几分钟玩完的互动剧本?这是一次硬核的 LLM 信息抽取实战。
怎么让扩散模型画出"1973 年奥马哈办公室的清晨"——不是脏脏的 stock photo,而是有 1970s kodachrome 暖橙调、电影分镜感、年代细节正确的插画?这是一次美术风格的 prompt 工程实战。
本来只是一个浏览器里跑的 H5 demo,但要让它进入微信小程序意味着完全重写。这是一次个人主体小程序 + 个人 ICP 备案 + 工具/查询类目的完整跨端架构记录。
回望 AI 半个世纪的跌宕起伏:符号主义的兴衰、连接主义的复兴,以及当今因算力和数据而迎来爆发的大模型时代。这不仅仅是算法的演进,更是我们编写软件方式(Software 2.0)的革命。
从最初的词向量到注意力机制,再到如今千亿参数的模型,Transformer 彻底改变了我们在自然语言处理上的认知。同时总结了模型训练过程中的工程避坑指南。
LLM 已经不再仅仅是一个“对话窗口”。如果我们把它看作新一代的操作系统(LLM OS),结合工程全链路流水线(Pipeline),软件开发将迎来降维打击。
从纯粹的噪声中雕刻出绝美的图像,Stable Diffusion 背后的数学魔法究竟是什么?一文看懂前向加噪与反向去噪的 U-Net 架构。
在 AI 浪潮的尖端,制约模型能力的不仅是算法,更是底层的物理极限。为了打破“显存墙(Memory Wall)”和功耗瓶颈,混合专家架构(MoE)是如何成为破局之匙的?
不要害怕 AI 替代人类程序员;会替代你的,是熟练使用 AI 的另一个程序员。重新审视在使用 Cursor 等工具时,如何保持代码的架构级控制权。
单纯的文字一问一答已触及瓶颈!拥有多模态感知、长效工作记忆(Memory)、自主拆解与规划能力(Planning),以及工具操控能力(Action)的完整 Agent 体系,才是点燃第四次工业革命的基石。
大模型到底能干什么?与其去造聊天机器人,不如深入垂直行业的业务流水线。本文盘点 AI 在金融分析、医疗影像与游戏开发领域的真实落地路径。
为什么传统的在线教育一直无法取代线下小班课?大模型的超强上下文理解和共情能力,正在孕育出真正的“AI 一对一苏格拉底式导师”。
律师会被 AI 淘汰吗?不会,但不用 AI 的律师会被迅速出局。从海量卷宗的检索、到起草严密无死角的商业合同,AI 正在重构法律行业的成本结构。
从冷冰冰的关键词搜索,到理解“我想买一条能搭配那件红色格子衬衫、适合秋天去海边穿的裙子”。基于语义大模型的电商引擎正在带来真正的千人千面。
写代码只是 AI 对程序员改变的第一步。当 AI 能够直接读取服务器告警、分析内存泄漏的 Dump 文件甚至全自动下发回滚脚本时,整个运维与开发流水线将被重写。