BestBlogs.dev 每周精选 第2期

文章围绕编程语言中 JIT 与解释执行的核心话题展开。首先阐述了 JIT 与解释执行的底层机制，指出 JIT 并非总是更快，存在内存消耗、系统限制及启动开销等局限。文章深入分析了动态类型语言解释执行慢的本质在于 CPU 流水线失效，并详述了高性能 JIT 引擎实现所需的复杂条件，如静态类型信息、优化分析和运行时数据收集，以 V8 引擎的空指针处理为例。接着，文章回顾了 V8 引擎的“弯路”，并引出 WASM 通过强类型 IR 实现高效 JIT 的优势，强调其核心价值在于扩展浏览器功能边界而非绝对速度。最后，文章通过 CPython、LuaJIT 及 GraalVM 等实例，探讨了不同语言引擎的 JIT 实现方式、多语言引擎的可行性，并讨论了汇编优化解释器的利弊与尾递归优化的潜力，为高效代码执行提供了多维度视角。

本文由美团技术团队撰写，详细介绍了在构建面向商户的营销系统过程中，如何应用领域驱动设计（DDD）来应对业务复杂度高、需求多变和维护成本大的挑战。文章首先阐述了 DDD 的基本概念，包括战略设计和战术设计，并通过营销系统的实例展示了 DDD 的实际应用。随后，文章详细介绍了 DDD 在 B 端营销系统中的实践，包括统一语言和概念模型的建立、系统拆解方法、上下文映射以及战略和战术设计的迭代过程。此外，文章还讨论了对象模型、聚合根设计、代码架构实践以及常见误区，强调了统一语言和业务理解的重要性。最后，文章列举了多本关于领域驱动设计和企业应用架构的经典书籍和文章，为读者提供了进一步学习的资源。

本文记录了 LinkedIn 从最初名为 Leo 的单体应用，发展到复杂的、全球分布的服务导向架构的非凡扩展之旅。文章详细阐述了 LinkedIn 如何应对由指数级用户增长和日益增长的平台复杂性所驱动的关键扩展挑战。关键策略包括早期提取成员关系图和搜索等专门服务，随后对单体应用进行水平扩展和数据库复制，以处理读/写负载。随着复杂性的增加，LinkedIn 转型为服务导向架构 (SOA)，将 Leo 分解为数百个独立的无状态服务。文章还强调了缓存的关键作用，为通用数据管道开发 Apache Kafka，以及通过 Rest.li 和 Super Blocks 等工具提高开发者生产力的“重构”计划。此外，文章还介绍了为实现高可用性和全球覆盖而实施的多数据中心策略，并利用 Azure Front Door。文章还讨论了用于实时分析的 Pinot 和可扩展的授权系统等最新创新，全面概述了 LinkedIn 的工程演进以及构建大型系统所获得的宝贵经验。

本文为前端开发者精选并介绍了 13 个在日常工作中能显著提升开发效率的 JavaScript 库。文章从 UI 组件库 Ant Design 开始，详细说明其丰富组件和设计理念。接着深入讲解了 Axios 作为 HTTP 请求库的封装实践，以及 Day.js 在日期处理上的轻量与强大。随后，文章介绍了 Lodash 在数据集合、函数工具、类型检查等方面的实用功能，并强调了 XSS 库在防止跨站脚本攻击中的重要性。此外，还涵盖了 Classnames 在 CSS 类名管理、Copy-text-to-clipboard 在文本复制、UUID 在唯一标识生成、Quill 在富文本编辑、Crypto-JS 在数据加密、ViewerJS 在图片预览、LocalForage 在浏览器本地存储，以及 VConsole 在移动端调试等方面的应用和优势。每个库都配有核心特点说明和实用的代码示例，为开发者提供了快速上手的指南和实践参考。

本文详细阐述了 React Context API，并将其作为解决“逐层传递”问题的有效方案。 逐层传递是 React 应用程序中常见的问题，即状态通过许多层不需要直接使用它的组件传递。 文章首先用一个实际的计数器例子来说明逐层传递，然后详细介绍了 Context API 的工作原理，包括 createContext、Provider 和 Consumer (或 useContext hook)。 逐步说明和代码片段演示了如何设置和使用上下文。 文章还涵盖了常见的用例，如全局状态、身份验证和主题管理，并将 Context API 与其他状态管理解决方案（如 Redux、Zustand 和 MobX）进行了比较。 最后，文章概述了有效使用 Context API 的最佳实践，包括提供默认值、避免过度使用、管理频繁更新、使用自定义 hook 和记忆 context 值。

Elastic 信息安全团队集成 Tines，自动化 SIEM 警报调查，有效减少误报并提高安全分析师效率。本文详细介绍了如何利用 Elastic 的警报功能将警报数据发送到 Tines，并使用 Tines 的自动化工作流程来执行警报的初始分析和处理。通过查询 Elasticsearch 中的其他索引模式，它可以确定警报是否来自受信任的设备或 IP 地址，自动关闭误报，并将未解决的警报升级到安全运营中心团队以进行进一步调查。这种自动化不仅减少了分析师的疲劳，还解决了警报噪音导致的可视性差距。本文演示了如何在 Elastic Security 中配置警报操作，并在 Tines 中构建自动化工作流程，包括使用 Webhooks 接收警报、解析数据、根据标签将警报路由到不同的处理路径，以及利用 Elasticsearch API 查询和更新警报状态。Tines 在警报路由、事件处理和与 Elasticsearch 的协同中发挥关键作用，实现了安全事件的自动化响应。自动化工作流程每天处理和关闭超过 3，000 个警报，从而大大节省了手动分析时间和成本。

云音乐桌面端 3.0 版本在从 NEJ+CEF 架构重构至 React 后，面临多项严峻性能挑战，包括页面切换卡顿、滚动白屏、内存占用大等。文章深入剖析了这些问题，并提供了系统的解决方案。在播放起播耗时方面，通过接口预加载和对核心组件进行渲染调优（如解耦 TableIndex、替换 CSS-in-JS），使起播耗时显著降低。针对通用交互卡顿，将 UI 声明式事件注册方案重构为 JavaScript 事件调用，大幅提升了应用响应速度。歌单列表的滚动卡顿则通过重构虚拟列表（引入 react-virtualized）并剥离组件职责得以解决。系统资源占用方面，通过监听应用窗口状态实现 CSS 动画按需执行，优化了 backdrop-filter 属性的使用，并合理管理视口外 DOM 元素，有效降低了 CPU 和 GPU 消耗。最后，文章详细阐述了利用浏览器 DevTools 定位并解决埋点 SDK 导致的全局内存泄漏问题。文末还展望了未来在性能监控、自绘 UI、CEF 容器更新及播放流程编排上的持续优化方向。

MongoDB 官方博客介绍了 Atlas Search Playground，这是一个为开发者设计的新型沙盒环境，旨在快速实验、迭代和协作于搜索索引及查询。该平台的特点是无需完整设置 Atlas 集合或等待索引构建，开发者可以即时尝试创建索引和制定数据搜索查询。它提供了一个无缝的用户体验，允许用户在一个单一友好界面中完成所有操作，无需任何先验经验或账户设置。

文章深入介绍了字节跳动云原生可观测团队如何构建下一代通用高性能 OneAgent，以解决公司内部海量主机和微服务实例面临的多 Agent 并存、资源浪费、运维困难及内外场统一接入等挑战。OneAgent 以开源 iLogtail 为底座，秉持统一和复用 的核心理念，旨在实现 Metrics、Logs、Trace 和 Event 的统一采集，并支持 Client/Server 端复用及内外场复用，从而简化可观测性系统的接入复杂度。团队对 iLogtail 进行了深度改造，包括引入更灵活的 PipelineEvent 数据模型以提升通用处理能力，以及设计全新的构建方案以支持内部私有插件与开源社区插件的合并构建，同时积极将通用能力贡献回社区。文章通过多个实际案例，如存储底座替换 Telegraf、日志文件采集优化和对接开源生态，展示了 OneAgent 在降低 CPU 占用、解决数据丢点延迟、收敛 Agent、提升系统稳定性方面的显著成效。未来，OneAgent 将继续增强能力，并深化与开源社区的共建。

文章记录了《甲子光年》对 Meta FAIR 研究员、高级经理田渊栋博士的专访。田渊栋博士对当前 AI 领域普遍奉为圭臬的 Scaling Law 提出了深刻质疑，认为其本质是依靠指数级数据增长获得有限收益，无法解决长尾需求和数据孤岛问题，并非通向 AGI 的终极答案，强调其离真正的 AGI 仍有 2-3 个突破。他结合在 Google 无人驾驶的经历，指出数据驱动模式的局限性。同时，他高度认同生成式 AI 作为未来人机交互和内容创作主流的趋势，并将其定义为能应对无穷多样性需求的“连续光谱”另一端。在多模态方面，他认为应用是主流，但基础研究突破仍需结构化数据。田渊栋博士坚定地押注于模型可解释性的基础研究，相信神经网络 AI 模型是可解释的，并希望理解其学习动力学机制，找到更高效的训练方法。文章末尾，他还探讨了人与 AI 融合的终局，认为自我意识源于大脑对自身的建模，未来人类将与 AI 结合形成复合体，共同探索世界，呼吁研究者应有自己的“bet”，勇于探索非主流路径。

本次 Stack Overflow 调查分析了专业开发者如何使用 AI 代码助手。基于超过 1700 份回复，结果表明 76% 的开发者正在使用或计划使用这些工具，其中学术研究人员、AI 开发者和前端开发者是使用频率最高的用户群体。ChatGPT 和 GitHub Copilot 在该市场占据领先地位。虽然开发者认为这些工具使用起来令人满意且简单便捷，并能提高生产力，但仍然存在一些重要的挑战，包括在理解上下文、处理复杂情况、解决冷僻问题以及保证准确性等方面（38% 的开发者表示，AI 代码助手提供的信息有一半或更多的时间是不准确的）。采用这些工具的障碍包括缺乏信任、无法处理高度复杂的问题以及缺乏明确的公司 AI 策略。尽管存在这些障碍，AI 助手仍被认为能够提高工作效率和激发创造力，从而有可能重新定义开发者的工作体验。

本文由多位资深 AI 专家撰写，旨在为 LLM 开发者提供可操作的战术指导，总结了使用大语言模型构建产品一年来的核心经验。文章深入探讨了提示设计（涵盖 n-shot、CoT、结构化输入/输出及简洁提示等技巧）、检索增强生成（RAG 的优化策略，如文档质量、混合搜索、RAG 与微调对比、长上下文影响）、工作流优化（涉及多轮流程、确定性工作流、多样化输出、缓存及微调时机），以及 LLM 应用评估与监控（包括断言测试、LLM-as-Judge、实习生测试、指标权衡、标注简化及幻觉解决）等关键领域。作为系列首篇，它强调实用性，致力于解决实际产品开发中的挑战，为读者构建稳健的 LLM 应用奠定战术基础。

文章详细介绍了 Dify Workflow 在 v0.6.9 版本中的多项核心功能增强。首先，支持将 Workflow 发布为可复用工具，使其能在 Agent 或其他 Workflow 中被调用，极大提升了模块化和复用性。其次，新增迭代节点，允许对列表中的每个条目执行相同步骤，满足了多步骤、重复性任务的处理需求。再者，参数提取节点利用 LLM 能力从自然语言中提取结构化参数，显著降低了工具调用的门槛，使集成外部工具和 HTTP 请求更加自然便捷。此外，文章还提到了变量聚合器（原变量赋值）的改进和工具管理界面的优化。最后，通过一个自动处理邮件的实际案例，演示了这些新节点的协同工作方式，旨在帮助用户构建更复杂、更贴合业务需求的自动化 AI 应用。

ControlNet 作者 Lvmin Zhang 推出了一个名为 Omost 的新项目，旨在简化 AI 生图提示词的编写过程。 用户现在只需一句简单的提示词即可生成详细的构图。 主要功能包括将提示词拆解为子提示词、定义图像元素的多个位置和偏移量，并使用基于注意力操控的 baseline 渲染器。 该项目旨在使图像生成直观且用户友好，提供了以最小努力修改图像的工具。

Hugging Face 在其博客中宣布了 Transformers 智能体 2.0 的发布，这是对现有智能体框架的一次重大升级。新版本引入了两种新的智能体类型，这些智能体能够根据历史观察解决复杂任务，从而提高了智能体的适应性和解决问题的能力。文章详细介绍了智能体的核心设计理念，包括代码的清晰度、模块化设计以及工具的透明化，这些都是为了提升智能体的可维护性和可扩展性。此外，新版本还加入了分享功能，旨在促进社区内的智能体开发和共享，进一步推动智能体技术的发展。文章还深入探讨了智能体的工作原理，包括如何通过工具增强智能体的能力，以及智能体如何通过 agent.run() 方法与大型语言模型 (LLMs) 进行交互。特别强调了智能体在处理复杂任务时的表现，例如在 GAIA 排行榜上的优异成绩，展示了 Llama-3-70B-Instruct 智能体超越了基于 GPT-4 的智能体。此外，文章提供了多个实际应用案例，包括自我修正的检索增强生成 (RAG) 系统和多智能体协作的网页浏览任务，展示了智能体在实际应用中的潜力和灵活性。最后，文章展望了未来的开发路线图，包括更多的智能体共享选项、更好的工具、长期记忆管理和多智能体协作，旨在进一步提升智能体的性能和应用范围。

本文首先介绍了大型 Transformer 语言模型在开放域语言生成领域的兴起，强调了采样策略在提升生成效果中的重要性。随后，文章详细阐述了五种主要的采样策略：贪心搜索、波束搜索、Top-K 采样、Top-p 采样和温度参数。每种策略都通过理论解释和实际代码示例进行了说明，展示了如何在 Hugging Face 的 Transformers 库中应用这些策略。贪心搜索简单地选择每个时间步概率最高的词，而波束搜索则通过保留多个候选词来降低丢失高概率序列的风险。Top-K 和 Top-p 采样通过动态调整采样池的大小来提高生成文本的多样性和质量。温度参数则通过调整 softmax 函数的输出分布来影响模型的“随机性”。文章最后总结了这些策略的优缺点，并强调了它们在实际应用中的重要性。

本文从大语言模型（LLM）的局限性出发，引入了智能体（Agent）的概念，强调了智能体通过配备记忆、规划和工具使用能力，能够实现与现实世界的互动。文章详细介绍了智能体的三个关键组成部分：规划（Planning）、记忆（Memory）和工具使用（Tool use），并通过 LLM 提示工程展示了智能体如何进行复杂的推理和任务完成。此外，文章还探讨了大型语言模型中函数调用（Function Calling）的机制，以及智能体开发框架的便利性和多样性。最后，文章展望了基于大模型的智能体技术在未来 AI 应用中的潜力，认为这将推动 AI 应用的快速全面重构，提升人类生产效率。

这篇文章是 Jay Alammar (Cohere， 《图解 Transformer》的作者) 的演讲稿，首先将生成式 AI 定义为一种变革性的技术范式，同时也强调需要透过炒作，专注于实际应用。它敦促开发者将大语言模型 (LLM) 视为通用的工具，用于语言理解和生成，而不仅仅是简单的聊天界面。文章详细介绍了语义搜索，并介绍了密集检索（使用嵌入和向量数据库）和重排序等技术。这些技术是提高搜索准确性的有效策略。这种强大的搜索能力被认为是构建可靠的大语言模型应用程序的关键，主要通过减少幻觉，并能够访问具有可解释来源的最新外部信息。核心重点随后转移到检索增强生成 (RAG)，定义为搜索和生成之间的协同作用。Alammar 探讨了高级 RAG 模式，包括用于优化用户提示的查询重写，用于复杂信息综合的多查询 RAG，用于迭代信息收集的多跳 RAG，以及具备 API 交互能力的 LLM 代理的未来概念。他强烈主张加入引用，以确保透明度和用户信任。讨论还涉及搜索系统的评估指标，如平均精度均值，最后强调大语言模型是适应性强的解决问题的工具，并提供了 Cohere 的 Command R 模型作为实际实现。

文章以专业设计师的视角，深入探讨了“认知偏差”在设计表现中的应用。首先定义了“好设计”的标准，强调其应以专业理论和用户需求为基础，并以助力业务结果为目的。接着详细阐述了认知偏差的概念及其在设计中引导用户决策、实现业务价值转换的重要性。通过一个手机海报的实际案例，文章对比分析了两种设计方案的优劣，并展示了如何将感知价值偏差、获得性启发、锚定效应、诱饵效应、从众效应、当下偏差、稀缺效应和不明确性效应等多种心理学认知偏差巧妙融入优化后的设计方案中。文章不仅提供了具体的视觉表现和信息层级处理方法，还强调了设计并非欺骗，而是通过心理学原理更高效地促成用户行为，最终实现设计为业务赋能的价值。

文章详细分析了无代码建站平台 Webflow 如何从早期困境中崛起，达到 40 亿美金估值的成功路径，核心在于其独特的产品驱动 SEO 策略。该策略强调通过构建有价值的产品来解决用户痛点，并将产品价值与用户搜索意图精准对齐。文章具体阐述了 Webflow 如何利用 CTA 引导用户免费体验产品、通过丰富的模板缩短 B2B SaaS 的销售周期。此外，作者还提出了构建类似策略的四个关键步骤：创建详细的用户画像、采用免费模式而非免费试用、定义产品核心主题，以及在用户旅程的每个阶段持续展示产品使用案例。文章结合 Webflow 的实际数据和案例，为产品、市场和创业者提供了极具启发性和可操作性的增长指南。

本文系统阐述了 B 端互联网产品多渠道获客策略。文章首先区分了 B 端与 C 端获客的本质差异，强调了持续探索新渠道的重要性。线上获客方面，作者将 SEO 视为 B 端产品的基本盘，强调其长期价值；指出社交媒体在于“唤醒需求”而非“饱和攻击”；并分析了资讯网站、老带新、应用市场和邮件营销的优劣，同时质疑了广告投流的普遍有效性。线下渠道则详细介绍了行业活动、协会组织、合作伙伴推荐、线下地推及项目投标等多种方式。特别地，文章还针对 B2B 电商平台，强调线下地推是最高效的获客手段。最后，文章强调了官网或落地页在承接转化中的关键作用，并提供了成功案例。整体而言，文章为 B 端产品提供了全面且具实践指导意义的获客体系。

本文深度剖析了当前营销面临的信息茧房和传统方法失效困境，提出了一套基于底层规律的用户洞察和内容营销策略。作者指出，营销的基石在于理解消费者的“任务”，即用户为满足需求或解决问题而采取的行动。文章强调应“远离噪音，少看竞品，多看场景”，因为真实需求源于具体场景，并通过场景将模糊想法转化为具体问题。此外，文章细致区分了“需求”、“痛点”、“痒点”和“爽点”，并提出营销应优先满足需求，进而解决痛点。最后，作者提出要关注“具体的人”，包括直接受益人和间接受益人，尤其在中高客单价和 B 端产品中，需理解不同角色在任务链条上的不同需求和决策逻辑。通过这四个方面，文章旨在帮助营销人更精准地理解市场和用户，制定高效内容策略，找到市场增量。

文章系统性阐述了华为公司自 90 年代末以来，如何通过“以项目为中心”的管理理念，构建起一套强大的项目管理体系。该体系历经专业化、体系化、数字化、价值化四个发展阶段，并总结出发展、文化、交付、用将、治理、数智、价值和未来“八个之道”。文章详细介绍了华为在项目交付中的“十八般武艺”、人才培养的 H5M 模型、数字化平台 ISDP 的应用，以及通过“打赢班长的战争”构建的治理之道、“让胜利成为一种信仰”的文化精髓、“价值交付三阶六步”的实践和对项目管理未来趋势的思考。这些实践共同构成了华为知行合一的项目管理之道，为企业应对复杂挑战、提升战略执行力提供了宝贵参考。

文章深入探讨了用户反馈在产品优化中的核心作用，并提出了一个全面的框架来评估反馈的质量。首先，作者指出反馈不仅限于用户主动提出的建议，更包括用户对产品或服务的所有行为和判断，强调企业应通过多种渠道获取多维度的反馈。其次，文章详细阐述了反馈的广度，即信息的多样性，包括内容、用户、产品服务（含竞品）和场景的多样性，指导企业如何收集更全面的信息。接着，文章分析了反馈速度的重要性，将其分解为用户感知速度、反馈传递速度和企业响应速度，并提供了提升各环节效率的策略。在准确度方面，文章强调了研究方法的科学性、用户诚实度、信息清晰度和验证机制的关键作用。最后，文章提出了“反馈是双向的”这一重要观点，建议企业主动思考用户“应该知道”和“想要知道”的信息，并设计有效的反馈方式，以提升用户体验和信任感。文章结构清晰，为产品经理提供了实用的用户反馈评估与管理方法。

本文为 UX 设计师提供了一份极为详尽的交互状态设计指南。作者将产品交互状态划分为角色、网络、内容、设备、加载、中断、特殊、操作和限制九大类别，并进一步细分出 38 个具体的状态细节。文章强调了全面预判和设计这些临界状态的重要性，指出它们对确保产品可用性、易用性以及提升用户整体体验感知具有关键的“兜底”作用。对于每个状态，作者都给出了具体的设计思考点和实际案例，旨在帮助设计师交付更完整的方案，并在产品走查阶段快速发现并修复潜在问题。

Paul Graham 的文章深入探讨了普通人如何通过一系列策略和心态调整来实现杰出成就。文章首先强调了选择有天赋和兴趣的领域的重要性，建议通过实践和学习到达知识前沿，并发现并探索领域中的缺口。Graham 指出，好奇心、快乐和成就感是推动取得杰出成就的强大内在动机，并鼓励大胆追求不合群的想法。文章进一步探讨了如何找到并坚持自己感兴趣的工作，强调了好奇心、勇气和自我欺骗在追求伟大成就中的重要性。同时，Graham 批评了教育系统在帮助人们选择职业方面的不足，指出教育系统往往忽视了职业选择的复杂性，导致年轻人在不了解实际情况时就做出决定。此外，文章还讨论了通过持续努力和正确的心态来实现杰出成就的方法，强调了项目拖延的危险性、工作的累积效应、无意识思考的重要性以及避免矫饰的必要性。Graham 还探讨了真诚、智力诚实、乐观、原创性等品质在成就伟大工作中的重要性，并强调了放弃不合适事物的决心和创造性思维的培养。文章最后讨论了创新过程中问题选择的重要性，强调原创性问题比答案更重要，并讨论了如何通过尝试和连续性工作来实现伟大成就。Graham 还指出了年轻人在创业和学习中的优势，强调了无经验带来的全新视角和批判性思维的重要性，同时指出了学校教育对学习和思考的扭曲影响，并提出了克服这些影响的建议。

在上海举办的第二十届全球中国峰会上，阿里巴巴集团董事长蔡崇信与摩根大通北亚区董事长兼大中华区投资银行业务副主席 Kam Shing Kwang 进行了对话。蔡崇信分享了对人工智能的理解，认为 AI 模型的训练就像教育孩子，AI 在三四年内可能赶超人类博士。他强调了云计算与人工智能的深度融合对于阿里巴巴的重要性，并提到了公司在电子商务和云计算的两大核心业务。蔡崇信还谈到了阿里巴巴的重组，赋予了更多业务团队主管自主权，并提到了新的 CEO 吴泳铭。在 AI 领域，蔡崇信认为机器智能将持续进步，并提到了阿里巴巴的大语言模型 “通义千问”，以及公司在开源人工智能社区 ModelScope 的建设。他还提到了阿里巴巴在垂直领域的 AI 应用案例，以及公司对于未来十年的增长目标，希望在 2027 年 3 月底前实现两位数的增长。此外，蔡崇信还谈到了监管环境、竞争压力、地缘政治等挑战，以及公司如何应对这些挑战。最后，蔡崇信分享了自己的领导风格和健康保持的秘诀，强调了自律和充足睡眠的重要性。

文章详细解读了近期国内大模型厂商，尤其是云厂商发起的激进价格战，指出其意图在于通过降低试用成本吸引开发者，并加强云产品售卖。然而，与市场预期不同，模型层创业公司对此表现出“不太慌”的态度，认为大厂降价更像是“试用装”，存在诸多限定条件，实际成本可能不低，且大厂开源小模型或可能吸引灰产，同时降价加强了市场教育，利好全行业。文章深入探讨了降价潮背后的大厂未明言的点，如 TPM、RPM 等限制条件对实际成本的影响，以及开发者对性能和业务风险的关注。同时，文章为模型层创业公司提出了应对策略，包括自研应用、持续提升模型智能能力、专注技术降本增效，并强调成本并非客户唯一关注点。最终，文章指出 Token 成本趋近免费是长期趋势，将深刻重塑大模型商业模式，促使行业转向应用变现，并使开发者成为稀缺资源，但同时也面临大模型 ROI 短期难以收回的挑战。

本文详尽记录了 AI 教父 Geoffrey Hinton 与 AI 教母李飞飞在 2023 年底进行的一场历史性对话。对话从 ImageNet 和 AlexNet 的“大爆炸”时刻展开，回顾了深度学习技术从初期受阻到最终突破，并被科技巨头广泛采纳的十年历程。两位学者深入探讨了 Transformer 架构的崛起，以及 ChatGPT 问世后 AI 技术对社会产生的深远影响。他们分享了各自进入 AI 领域的初心，并就 AI 的未来发展、潜在风险（如失业、假新闻、武器化、生存风险）以及人类的集体责任表达了不同但互补的观点：Hinton 对 AI 可能带来的生存风险和知识共享能力超越人类表示悲观，而李飞飞则强调灾难性风险的紧迫性，并对人类的集体意志和韧性抱有务实乐观的态度。文章还呼吁公共部门投资和跨界合作，以实现 AI 的健康发展，并鼓励年轻一代兼具技术专长与人文关怀，投身于解决 AI 带来的最大挑战。

文章通过对腾讯混元大模型负责人刘煜宏的访谈，深入探讨了腾讯 AI 助手“腾讯元宝”上线背后的产品战略和思考。刘煜宏指出，尽管 AI 行业竞争激烈，但 AI 产品渗透率极低，腾讯选择不追求“先发”，而是更准确洞察 99%用户的需求。他详细介绍了“腾讯元宝”C 端产品的设计理念，聚焦 AI 搜索、AI 总结、AI 写作等效率场景，并利用多模态能力拓展娱乐应用。文章强调了腾讯通过“元器”开放平台赋能开发者构建智能体，并透露混元大模型已在腾讯内部 600 多个业务场景中广泛应用，日调用量达 2 亿次，展现了其强大的技术基底和全链路自研的 Angel 机器学习平台优势。对于商业化，刘煜宏认为在渗透率不足 1%的阶段谈商业化为时尚早，当前重点是优化用户体验和整合腾讯生态资源，未来通过智能体与微信生态的打通，为创作者带来更多曝光和流量。

文章总结了硅谷知名投资人张璐在中国 AIGC 产业峰会上的演讲内容。她指出，人工智能是高效的超级工具，代表全产业数字化转型趋势，其机遇可能比互联网时代大 10 倍，但初创企业仅占 1/3 机会。张璐强调，在硅谷，人工智能的主题是赋能而非破坏或变革。硅谷大模型市场已相对明确，主要分为三类：以 OpenAI 为代表的平台型、以苹果为代表的自用型，以及她个人非常看好的开源平台。张璐建议初创企业可采用“鸡尾酒模式”，即调动大模型 API，结合开源模型进行调优，构建行业专属模型，并特别指出数据质量而非数量的重要性，以及行业专属小模型在成本和效率上的优势。在应用机会方面，医疗、金融保险和机器人是迭代速度较快的领域。文章强调基础设施是关键，需解决算力成本高、耗电量大、数据隐私和延迟等挑战。今年行业对人工智能的期待变得更加现实，关注点已从模型和算法表现转向大规模产业应用和成本控制。

本文提出了一个包含五项“大脑保健操”的思维训练体系，旨在全面提升个人认知能力。首先，通过“序列回顾法”锻炼记忆力，建议在信息摄入后间隔一段时间，按顺序回忆要点。其次，运用“费曼学习法”深化理解力，强调将新知识点向无基础听众讲解，并从“是什么、为什么、怎么做”三个维度拆解。接着，通过“结构思考法”提升表达力，构建“观点-理由-论据”的严谨论证体系。然后，引入“感官沉浸法”增强注意力，建议户外静默体验，专注于感官接收。最后，利用“睡前引导法”优化信息整理，有意识地回顾当日积极有价值的事件，引导大脑在睡眠中强化记忆。这些方法均具有高度实用性和可操作性，旨在帮助读者养成良好的思维习惯，提升脑力。