标签： 大模型

不要使用人工智能来写作

不要使用人工智能来写作

一位开发者公开主张：Claude、ChatGPT、Gemini 可以用来写代码、查资料、整理数据，但不要用来替你写文章——因为写作的真正价值在于逼你想清楚问题，而这一步 AI 帮不了你。

🔥牛逼！让 Jev 自我优化、自己解决复杂问题，不用再手写 instruction、criteria、候选集！ JevHarness：LLM 自动生成任务专属决策流程，冻结后每次只跑代码 + 快速 Jev 判断。有数据还能用轨迹持续进化。宝可梦 5 轮迭代，胜率 25% → 75%。 主要亮点： 🔹LLM 写一次策略，Jev 做高速模糊判断 🔹自动生成特征、问题、判据和动作逻辑 🔹可用奖励 + 全轨迹反射 / GEPA 自我优化 🔹自…

🔥牛逼！让 Jev 自我优化、自己解决复杂问题，不用再手写 instruction、criteria、候选集！ JevHarness：LLM 自动生成任务专属决策流程，冻结后每次只跑代码 + 快速 Jev 判断。有数据还能用轨迹持续进化。宝可梦 5 轮迭代，胜率 25% → 75%。 主要亮点： 🔹LLM 写一次策略，Jev 做高速模糊判断 🔹自动生成特征、问题、判据和动作逻辑 🔹可用奖励 + 全轨迹反射 / GEPA 自我优化 🔹自…

JevHarness 让大模型自己写出任务专属的决策流程，冻结后由轻量 Jev 模型做高速判断，宝可梦对战任务经 5 轮迭代把胜率从 25% 提到 75%。它的价值在于把“反复手写提示词和判据”的活交给 LLM，线上只跑代码加快速推理。

马斯克回复了这位老哥。 他刚入职一家大型科技公司半个月。发现一切都是AI写的。需求文档、代码、测试、工单、报告，全部出自Claude Code。 从L1到L7，每个工程师干的事一模一样：跟AI对话，按回车。 每天12到13小时。没人读代码。没人修bug。没人在思考。 他说这种工作让人失去灵魂。没有成就感，没有胜利感，所有东西都是机器吐出来的。 评论区有人写了一句，”我们只是Claude和生产环境之间的避孕套。” 特斯拉CEO马斯克在底…

马斯克回复了这位老哥。 他刚入职一家大型科技公司半个月。发现一切都是AI写的。需求文档、代码、测试、工单、报告，全部出自Claude Code。 从L1到L7，每个工程师干的事一模一样：跟AI对话，按回车。 每天12到13小时。没人读代码。没人修bug。没人在思考。 他说这种工作让人失去灵魂。没有成就感，没有胜利感，所有东西都是机器吐出来的。 评论区有人写了一句，"我们只是Claude和生产环境之间的避孕套。" 特斯拉CEO马斯克在底…

一名新入职大型科技公司的工程师公开表示，他所在团队从需求文档、代码、测试到工单和报告几乎全部由 Claude Code 生成，工程师的主要动作变成与 AI 对话并按回车。马斯克在相关讨论下回复“Yikes”，让这场关于 AI 编程真实落地状态的吐槽被更多人看到。

有个冷知识：Agent论文刷得再多，缺一张地图照样白搭。 复旦那篇86页综述《The Rise and Potential of Large Language Model Based Agents》，直接把阅读清单开源了——大脑、感知、行动三层怎么搭，单智能体、多智能体、人机协作各往哪走，社会模拟踩过哪些坑，全给你捋清楚了。 1️⃣ 按“脑/感知/行动”拆结构，告别日期倒序堆砌； 2️⃣ 记忆、推理、规划、工具、具身分门别类； 3️⃣…

有个冷知识：Agent论文刷得再多，缺一张地图照样白搭。 复旦那篇86页综述《The Rise and Potential of Large Language Model Based Agents》，直接把阅读清单开源了——大脑、感知、行动三层怎么搭，单智能体、多智能体、人机协作各往哪走，社会模拟踩过哪些坑，全给你捋清楚了。 1️⃣ 按“脑/感知/行动”拆结构，告别日期倒序堆砌； 2️⃣ 记忆、推理、规划、工具、具身分门别类； 3️⃣…

复旦团队把 86 页 LLM Agent 综述《The Rise and Potential of Large Language Model Based Agents》的配套论文清单开源到 GitHub，并按"大脑—感知—行动"三层重新组织阅读路径，试图给快速膨胀的 Agent 研究建一张可导航的地图。