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maolonV2EX 第 442547 号会员，加入于 2019-09-22 10:16:39 +08:00今日活跃度排名 4284 |
| Claude 4.5 (feat: claude desktop), 一款最像人的 AI： In a bad way Claude • maolon • 69 天前 • 最后回复来自 xiaket | 9 |
| codex pro plan 使用一周感想 程序员 • maolon • 56 天前 • 最后回复来自 mogutouer | 27 |
maolon 最近回复了
7 天前 回复了 weixind 创建的主题 › 程序员 › 讨论下 AI 时代的软件架构与协作关系的几个可能的变化 |
基本同意
细粒度的 ddd 带来的主要是 context control 的好处，
生成工具我认为他们依然能提供生成 ground truth 的能力，交互化和添加 context 控制功能也是一种方向，
自动化测试现在 e2e 方向的能力依然有限（受限于多模态和 context 长度限制）但是未来肯定会变得非常可用，
我觉得“语义知识库”是个很好的概念，现在基于文档的 SDD 应该是很早期的语义库的版本，应该会过渡到基于语义知识库的版本控制，协同编辑，和开发，以及围绕这个的一系列工程化的经验和方法。应该很快就是文档即代码的时代了。
以及随着 人-AI 的合作进一步加深，目前的管理体系肯定会随着变化，现在的人和人的交流拟定方案再到人翻译给 ai ，等待 ai 执行，评估结果再交由人类审核，然后重新规划的模式并没有充分利用 ai 的能动性
细粒度的 ddd 带来的主要是 context control 的好处，
生成工具我认为他们依然能提供生成 ground truth 的能力，交互化和添加 context 控制功能也是一种方向，
自动化测试现在 e2e 方向的能力依然有限（受限于多模态和 context 长度限制）但是未来肯定会变得非常可用，
我觉得“语义知识库”是个很好的概念，现在基于文档的 SDD 应该是很早期的语义库的版本，应该会过渡到基于语义知识库的版本控制，协同编辑，和开发，以及围绕这个的一系列工程化的经验和方法。应该很快就是文档即代码的时代了。
以及随着 人-AI 的合作进一步加深，目前的管理体系肯定会随着变化，现在的人和人的交流拟定方案再到人翻译给 ai ，等待 ai 执行，评估结果再交由人类审核，然后重新规划的模式并没有充分利用 ai 的能动性
7 天前 回复了 YanSeven 创建的主题 › 程序员 › DeepSeek-V3.2 好像热度不高啊 |
因为他还叫 v3.2 ，而 3.2 exp （预览版）实际九月底就发了，另外他虽然宣传里 benchmaxxxx ，也不是每个 bench 都非常好
8 天前 回复了 liuliuliuliu 创建的主题 › 程序员 › 时至今日，似乎还办法从 figma 设计图像素级的生成代码？这不应该是 AI 擅长领域吗？ |
我现在跟我们 ui 合作就是让她直接出 gemini 的 prototype ，绕过 figma 那步，人还觉得比让她做 figma 更省时间
8 天前 回复了 wilddog 创建的主题 › 程序员 › github copilot 提供的免费模型里面，哪个模型的代码能力更好一点？ |
都不怎么样，用这些还不如直接用国产模型（自己接 api ），现在国产这些不是在搞活动 coding plan 20 块一个月？
10 天前 回复了 Saunak 创建的主题 › 程序员 › gemini3 pro 对比 ChatGPT plus |
@sunzhuo 那影响非常大了，免费版和付费版不是一个东西，付费版不强制 thinking 模式和强制 thinking 模式也不是一个东西
10 天前 回复了 Saunak 创建的主题 › 程序员 › gemini3 pro 对比 ChatGPT plus |
我可能跟你的感觉刚好相反，最近在写综述，gemini 给出的东西不论是是不是 deep research 模式都依然没法用，跟 5.1 pro 出来的结果差很远。
他可能在理解单篇文章方面做的更好，但是一旦你需要的是深入调查一个领域，gemini 给出的准度和信源都不行
他可能在理解单篇文章方面做的更好，但是一旦你需要的是深入调查一个领域，gemini 给出的准度和信源都不行
12 天前 回复了 LittleYe233 创建的主题 › 程序员 › 感谢华为，又打钱 1 万，美滋滋 |
怪不得现在华为在拒绝同类应用上架，原来是这么玩坏的
13 天前 回复了 Zhipuai 创建的主题 › 推广 › [黑五特惠] GLM Coding 年付季付 7 折，邀人返利高达 40%！🎁 盖楼送 MAX 会员 |
确实是国产里 agent 能力做的最好的（目前），主要还是足够便宜，和最前沿的 opus 4.5, codex max 这些有距离，但是和次一档的上一代模型比如 sonnet 4.1 没有什么太大的距离
zai id: 25861764282185516
zai id: 25861764282185516
14 天前 回复了 JustinL 创建的主题 › OpenAI › 如果只能选一个 AI 订阅，现在这个时间点（2025-11-26）选哪一个最好？ |
谷歌可以学生白嫖一年，最近给 c 端用的产品 app/网页版改进不少，特别是 canvas 非常实用，可以考虑试试
毛病就还是老毛病，gemini 模型指令遵循有问题而且懒，搜索随便搜两个就给结果，deep research 也是完全不跟着要求来做，这点还是 gpt 做得好所以现在我都是双持用
毛病就还是老毛病，gemini 模型指令遵循有问题而且懒，搜索随便搜两个就给结果，deep research 也是完全不跟着要求来做，这点还是 gpt 做得好所以现在我都是双持用
15 天前 回复了 edg 创建的主题 › 程序员 › Java 端怎么弄大模型的长期记忆 |
长期记忆一般分为几种做法
1. 个人 profile ，这种提取信息结构化存 json ，一个用户有且只有一个，读的时候固定读取，用 rdb 就行了
2. 知识库/摘要信息，这种就是你现在用 es 在做的事，但是更常见的做法是存 vector db(然后走 rag 那一套),或者走 graph db 那一套（知识提取为三元组，具体看是哪种类型的知识),这两种市面上都有很多开源库的实现
3. 行为记忆/日程，也就是最近有什么 events/日程之类的，一般用于 recall 用户最近行为（而且需要准确 recall ），很多人会把这个功能合并到知识库里（但是这种一般是 time sensitive ，所以直接合并知识库其实不是特别好管理）
然后在此之上，就是记忆的读取/业务层，比如语义检索，关键字检索，retreive ，trim, summary function 之类的东西，这个看你们业务怎么做了，都是自由发挥
记忆读取出来都是拼接回当前的 context 内（你可以简单理解为 prompt ，但是我更愿意叫他 context ），然后调用模型 api
1. 个人 profile ，这种提取信息结构化存 json ，一个用户有且只有一个，读的时候固定读取，用 rdb 就行了
2. 知识库/摘要信息，这种就是你现在用 es 在做的事，但是更常见的做法是存 vector db(然后走 rag 那一套),或者走 graph db 那一套（知识提取为三元组，具体看是哪种类型的知识),这两种市面上都有很多开源库的实现
3. 行为记忆/日程，也就是最近有什么 events/日程之类的，一般用于 recall 用户最近行为（而且需要准确 recall ），很多人会把这个功能合并到知识库里（但是这种一般是 time sensitive ，所以直接合并知识库其实不是特别好管理）
然后在此之上，就是记忆的读取/业务层，比如语义检索，关键字检索，retreive ，trim, summary function 之类的东西，这个看你们业务怎么做了，都是自由发挥
记忆读取出来都是拼接回当前的 context 内（你可以简单理解为 prompt ，但是我更愿意叫他 context ），然后调用模型 api
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