标签： 人工智能

AI 大模型的发展，从“怎么写提示词指令”（Prompt）开始、到 “给什么背景”（Context）上下文，再到 “怎么循坏工作”（Loop），再到 “怎么协作分工”（Flow），再到 “怎么独立干活”（Agentic），后面又 靠“记忆和评估”兜底，最终迈向“理解世界和自主博弈”。 大模型也从单一的语言模型，转变成多模态模型、世界模型。 通往 AGI 的路有很多条，需要不断的尝试、复盘、再尝试，没有一蹴而就，只有蚂蚁雄兵般的积累。…

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AI 行业讨论的焦点正在从"怎么把提示词写好"转向"怎么让多个 AI 协作干活"，再进一步转向"怎么让 AI 在记忆和评估机制下自主完成复杂任务"。这条演进路径背后，是大模型竞争从拼参数转向拼系统能力，长期来看与通往 AGI 的工程积累直接相关。

都AI时代了，还有人在用机场。 买个云服务器，把IP密码扔给AI自建不香吗？ 一个IP独立用，安全，稳定，快速。 试过搬瓦工，甲骨文，谷歌云。 比较稳定是bytevirt。 用了一年了，1T流量每月30块，非常爽。 链接： https://t.co/v37BYcXEPr Codex提示词：看评论区⬇️ https://t.co/43HXvZVwxX

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一位博主分享了自己用AI编程工具Codex在云服务器上自动搭建代理服务（俗称“机场”自建）的经历，称每月花费约30元即可获得1TB流量，比购买现成的第三方订阅更划算。这条帖子的价值在于，它展示了AI工具已经能帮普通用户完成服务器配置和运维级别的实操任务，但也提醒我们注意其推广背景和实际使用风险。

折腾AI、LLM、Agent或机器学习项目的时候，有一份现成的高频工具清单能省下不少试错时间。 我整理了30个开发者真正常用的开源仓库，按功能分好了，方便按需取用。 核心开发框架 LangChain — 构建AI Agent、RAG应用和LLM工作流的首选，生态最全 → https://t.co/rlblT8RkqG LlamaIndex — 把私有数据（文档、数据库、API）接到LLM，专攻RAG → https://t.co/fu…

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一条整理 AI/LLM/Agent 开发常用开源仓库的帖子在 X 上获得关注，作者按功能梳理了 30 个工具，覆盖框架、推理、向量数据库、前端 UI 等完整链路。对开发者来说，这是一份直接可用的技术选型参考，也侧面反映出当前开源 AI 工具链已经高度细分和成熟。

‘AI success will be defined not by how much infrastructure organizations own, but by how productively they use it’: Nvidia lays out its thoughts on how storage has become the next frontier of AI

'AI success will be defined not by how much infrastructure organizations own, but by how productively they use it': Nvidia lays out its thoughts on how storage has become the next frontier of AI

Nvidia 将 cuFile 存储接口及底层存储栈开源，并拉上 Google、Intel、Meta 等 40 多家厂商成立 Storage-Next 联盟，核心目标是让 GPU 绕过 CPU 直接管理存储 I/O，以解决 AI 推理中 KV Cache 带来的海量小数据读取瓶颈。