Loops explained Claude, GPT, Mira and what actually works
AI 已经普及多年。 不是因为更快的方式有多复杂，而是没人告诉过他们更快的长什么样。 更快的方式叫 Loop（循环），目前这是世界上最好的 AI 工程师最关注的东西。这篇文章补上没人解释过的那部分。读完你会比绝大多数人更懂 Loop：它是什么，底层如何运作，什么时候值得用、什么时候是陷阱，怎么在 C
Obsidian + WorkBuddy 构建第二大脑，更适合中国宝宝体质。
▲ Obsidian + WorkBuddy 第二大脑架构 Claude、Codex 这类国外 AI 工具搭配 Obsidian，当然经典。 它们适合折腾，也有很多成熟玩法：读 Markdown、整理笔记、生成知识卡片、帮你处理 inbox。问题是，对很多国内用户来说，这套组合有几个现实门槛： 贵、
OpenAI Codex 负责人：为什么AI能写出完美代码，却仍做不好设计？
，却仍做不好设计？ AI 已经可以在几分钟内生成一个完成度很高的产品界面。 它能搭建多页面原型、编写前端组件、补全交互状态，甚至直接做出一个可以运行的产品。 但这些设计往往有一个共同问题： 看起来没错，却总觉得不够对。 布局完整、配色合理、组件精致，却缺少鲜明的产品性格；能快速生成几十个方案，却无法
超越传统RAG：LightRAG如何用知识图谱重新定义信息检索
在人工智能快速发展的今天，我们经常遇到这样的问题：当需要从大量文档中获取准确信息时，传统的检索增强生成（RAG）系统往往会"只见树木，不见森林"。它们擅长找到相关的文档片段，却难以把握信息之间的复杂关系和整体脉络。 最近，我在研究信息检索优化方案时，发现了一个极具潜力的开源项目——LightRAG。
记录销售过程——我是如何开发出6个县级市的渠道网点客户的
1. 记录销售过程——我是如何开发出 6 个县级市的渠道网点客户 摘要 我是一名做灯具配送的业务员，就是类似每天开着蓝牌厢货给超市送货的那种工作。 每天的工作内容是按照既定的路线拜访客户，记记订单和坏货。 一天跑一个县城，每个县城都有几十家客户，客户都合作了很多年。 每天不用为订单发愁，订了货也不用
全网最全实测谷歌正式发布 Nano Banana
1. 全网最全实测，谷歌正式发布 Nano Banana 还记得上周提到的那个爆火的神秘 AI 生图模型Nano Banana吗？ 在万众瞩目中它终于来了！ 目前已经正式上线Google AI Studio和Gemini API
推荐也讲 Scaling Law？召回、排序、端到端全覆盖：一文读懂生成式推荐系统架构进化
过去一年，生成式推荐 (Generative Recommendations, GRs) 在工业界取得了显著的进展。 GRs 利用大语言模型(Large Language Models, LLMs) 的序列建模与推理能力，大幅度提升了推荐效果。 基于 LLMs 的 GRs 正形成一种全新的范式，展现
最近在读查理芒格的《穷查理宝典》，求书中的多元思维里具体的100多种思维模型？
查理·芒格《穷查理宝典》的 100 个多元思维模型 1. 查理·芒格的 100 个多元思维模型 查理·芒格的多元思维模型，本质就是一种多维组合思想，把不同的跨学科的知识汇集在一起，解决一个问题。不同问题，不同学科占的权重不一样，综合起来考虑问题
