Degen Sing
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Degen Sing
🚨 ChatGPT 27%的时间会对你撒谎，而你毫不知情。一位律师因为相信了完全捏造的AI生成的法律引用，导致职业生涯彻底毁灭。他在法庭上提交了这些引用，法官发现后，职业生涯就此结束。但大多数人不知道的是…… 约翰霍普金斯
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每个人都在用AI构建，但几乎没有人理解这些层实际上是如何工作的。
代理式AI不仅仅是一件事……它是叠加在一起的四个层次。
> 第1层：大型语言模型（LLMs）
基础。分词、提示工程、上下文工程、RAG、微调。这是大多数人停留的地方……它只是基础。
> 第2层：AI代理
这才变得有趣。推理 (ReAct、链式思维、树状思维)、长期记忆、多步工具链、状态管理。你的AI不再只是回答问题……它在规划和执行。
> 第3层：代理系统
多个代理相互交流。路由、调度、代理间通信、层级规划、错误处理。这是单个代理变成团队的地方。
> 第4层：代理基础设施
没人提及的层次。合规、治理 (GDPR、HIPAA、AI法案)、安全、公平控制、可观察性、扩展性。没有这个……其他一切在生产中都会崩溃。
大多数人卡在第1层，只会发推关于提示的内容。
真正的构建者已经在第3和第4层了。
查看原文代理式AI不仅仅是一件事……它是叠加在一起的四个层次。
> 第1层：大型语言模型（LLMs）
基础。分词、提示工程、上下文工程、RAG、微调。这是大多数人停留的地方……它只是基础。
> 第2层：AI代理
这才变得有趣。推理 (ReAct、链式思维、树状思维)、长期记忆、多步工具链、状态管理。你的AI不再只是回答问题……它在规划和执行。
> 第3层：代理系统
多个代理相互交流。路由、调度、代理间通信、层级规划、错误处理。这是单个代理变成团队的地方。
> 第4层：代理基础设施
没人提及的层次。合规、治理 (GDPR、HIPAA、AI法案)、安全、公平控制、可观察性、扩展性。没有这个……其他一切在生产中都会崩溃。
大多数人卡在第1层，只会发推关于提示的内容。
真正的构建者已经在第3和第4层了。
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🚨 ChatGPT 27%的时间会对你撒谎，而你毫无察觉。
一位律师因为相信完全捏造的AI生成法律引用，失去了他的职业生涯，并在法庭上提交了这些引用。法官发现后，职业生涯就此结束。
但大多数人不知道的是..
约翰霍普金斯的研究人员测试了1200个提示，发现提示方式会改变一切。
基础提示：27.3%的幻觉率
像“保持准确”这样的通用指令：24.1%..几乎没有帮助
现在的解决方案是：
只需在你的问题前加上“根据”。
比如：不要问：“镁的健康益处是什么？”
而要问：“根据同行评审的研究，镁的健康益处是什么？”
幻觉率降至7.2%..仅仅一个小改动就减少了20个百分点。
来源归属方法也一样.. 7.2%。
诀窍很简单.. 当你强制AI将其声明归因于某个具体来源时，它就不那么容易胡编乱造了。它要么找到来源，要么告诉你它不知道。
两个字。少撒谎20%。
大多数人会继续用懒惰的方式提示。现在你不会了。
查看原文一位律师因为相信完全捏造的AI生成法律引用，失去了他的职业生涯，并在法庭上提交了这些引用。法官发现后，职业生涯就此结束。
但大多数人不知道的是..
约翰霍普金斯的研究人员测试了1200个提示，发现提示方式会改变一切。
基础提示：27.3%的幻觉率
像“保持准确”这样的通用指令：24.1%..几乎没有帮助
现在的解决方案是：
只需在你的问题前加上“根据”。
比如：不要问：“镁的健康益处是什么？”
而要问：“根据同行评审的研究，镁的健康益处是什么？”
幻觉率降至7.2%..仅仅一个小改动就减少了20个百分点。
来源归属方法也一样.. 7.2%。
诀窍很简单.. 当你强制AI将其声明归因于某个具体来源时，它就不那么容易胡编乱造了。它要么找到来源，要么告诉你它不知道。
两个字。少撒谎20%。
大多数人会继续用懒惰的方式提示。现在你不会了。
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热评：AI不会成为每个人都在推特上不断提到的10倍倍增器。不是因为它做不到……而是因为生活有自然的速度限制。你现在能编程快10倍？酷。连续一周这样做，你的大脑会崩溃。你仍然需要休息。你仍然是人类。你可以
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如何在30天内免费掌握任何AI技能
大多数人花费数周时间搞清楚从哪里开始。这个系统消除了所有的猜测。
步骤1：打开YouTube，搜索“[你的技能]大师班”
(示例：“AI营销大师班”)
步骤2：按热度筛选
步骤3：将前10个视频链接复制到一个新的NotebookLM日记中
步骤4：从中生成一个播客……学习一周，建立基础理解。上下班、做饭、散步时听……被动吸收。
步骤5：一周后，提示你的NotebookLM日记：
“根据我的这10个资源，制定一个全面的30天学习计划，掌握这个主题。”
步骤6：打开一个新的Claude项目，将学习计划粘贴到Opus 4.6中，使用这个提示：
“在接下来的一个月里，我想学习[skill]。这是我的学习计划。创建一个包含作业、学习工具、资源和进度跟踪的游戏化系统。确保全面。”
步骤7：调整和定制以适应你的节奏
步骤8：坚持计划并每天跟踪进展
就是这样。YouTube提供原始素材……NotebookLM帮助结构化……Claude实现游戏化并让你保持责任感。
你只用了20分钟，就为自己打造了一个免费的个性化AI导师。
没有课程，没有训练营，没有$997 团队。
只有你和两个AI工具，完成曾经需要一个学期的任务。
查看原文大多数人花费数周时间搞清楚从哪里开始。这个系统消除了所有的猜测。
步骤1：打开YouTube，搜索“[你的技能]大师班”
(示例：“AI营销大师班”)
步骤2：按热度筛选
步骤3：将前10个视频链接复制到一个新的NotebookLM日记中
步骤4：从中生成一个播客……学习一周，建立基础理解。上下班、做饭、散步时听……被动吸收。
步骤5：一周后，提示你的NotebookLM日记：
“根据我的这10个资源，制定一个全面的30天学习计划，掌握这个主题。”
步骤6：打开一个新的Claude项目，将学习计划粘贴到Opus 4.6中，使用这个提示：
“在接下来的一个月里，我想学习[skill]。这是我的学习计划。创建一个包含作业、学习工具、资源和进度跟踪的游戏化系统。确保全面。”
步骤7：调整和定制以适应你的节奏
步骤8：坚持计划并每天跟踪进展
就是这样。YouTube提供原始素材……NotebookLM帮助结构化……Claude实现游戏化并让你保持责任感。
你只用了20分钟，就为自己打造了一个免费的个性化AI导师。
没有课程，没有训练营，没有$997 团队。
只有你和两个AI工具，完成曾经需要一个学期的任务。
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热评：AI不会成为每个人都在推特上不断提到的10倍倍增器。
不是因为它做不到……而是因为生活有自然的速度限制。
你现在可以编写代码快10倍？酷。坚持一周，你的大脑就会崩溃。你仍然需要休息。你还是人。
你可以比以前快10倍构建产品？酷。但让人们关心、找到客户、说服别人付费，仍然和以前一样花时间。
你一天内可以完成所有待办事项？酷。现在没有工作剩下，大家都被解雇了。也许别告诉你的老板这是可能的。
你可以生成任何你想要的图片？酷。但你的朋友只能接受那么多定制的表情包，之后就会疏远你。
你可以发送1万封AI增强的冷邮件？当然。但收集需求、讨论时间表、谈判范围……这些都没有变快。
只有极少数人拥有用AI真正实现10倍产出的智力和行动力。
我们其他人？受制于那些不会改变的有机和官僚的限制。
说实话……这没关系。
AI让我在分配的时间内编程快10倍……这为我腾出了时间去做我真正喜欢的事情。我的产出可能没有快10倍……也许快2倍。但我的生活质量提高了。
这值每个月$200 的付出。
真正的AI胜利不是100倍的生产力……而是在仍然交付更多的同时，重新夺回你的生活。
查看原文不是因为它做不到……而是因为生活有自然的速度限制。
你现在可以编写代码快10倍？酷。坚持一周，你的大脑就会崩溃。你仍然需要休息。你还是人。
你可以比以前快10倍构建产品？酷。但让人们关心、找到客户、说服别人付费，仍然和以前一样花时间。
你一天内可以完成所有待办事项？酷。现在没有工作剩下，大家都被解雇了。也许别告诉你的老板这是可能的。
你可以生成任何你想要的图片？酷。但你的朋友只能接受那么多定制的表情包，之后就会疏远你。
你可以发送1万封AI增强的冷邮件？当然。但收集需求、讨论时间表、谈判范围……这些都没有变快。
只有极少数人拥有用AI真正实现10倍产出的智力和行动力。
我们其他人？受制于那些不会改变的有机和官僚的限制。
说实话……这没关系。
AI让我在分配的时间内编程快10倍……这为我腾出了时间去做我真正喜欢的事情。我的产出可能没有快10倍……也许快2倍。但我的生活质量提高了。
这值每个月$200 的付出。
真正的AI胜利不是100倍的生产力……而是在仍然交付更多的同时，重新夺回你的生活。
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现在有两类人：
第一组：
“AI会取代我”
“一切都已饱和”
“现在开始太晚了”
“我错过了机会”
第二组：
学习别人没有教过的工具
实际上在构建东西
在别人恐慌时积累AI技能
悄悄为未来10年布局
一组人在推特上谈论未来。
另一组则在凌晨2点，用每月20美元的订阅和清醒的头脑在构建它。
这两组之间的差距不是天赋，也不是资源，甚至不是机会，而是决策速度。
六个月后，同一组1的人会看着组2的人说：“他们很幸运”
不，他们只是开始了，而你还在犹豫是否要开始。
查看原文第一组：
“AI会取代我”
“一切都已饱和”
“现在开始太晚了”
“我错过了机会”
第二组：
学习别人没有教过的工具
实际上在构建东西
在别人恐慌时积累AI技能
悄悄为未来10年布局
一组人在推特上谈论未来。
另一组则在凌晨2点，用每月20美元的订阅和清醒的头脑在构建它。
这两组之间的差距不是天赋，也不是资源，甚至不是机会，而是决策速度。
六个月后，同一组1的人会看着组2的人说：“他们很幸运”
不，他们只是开始了，而你还在犹豫是否要开始。
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Vibe 编码很棒，但如果你不掌握基础知识……你会卡住的……你必须知道：- 环境变量是什么 - Git 版本控制的工作原理 - 如何安装和运行项目 - 如何调试错误 - 开发环境和生产环境的区别 可选但有用：- 如何
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如果Anthropic是苹果.. 而OpenAI是微软.. 我们真的需要AI的Linux.. 开源.. 无厂商锁定.. 实际上是你的.. 但每个人都太忙着每月支付20美元而无暇关心.. 别来跟我说这是Openclaw，因为在后台它需要付费的连接器
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Vibe 编码很棒.. 但如果你不懂基础.. 你会卡住..
你必须知道：
- 环境变量是什么
- Git 版本控制的工作原理
- 如何安装和运行项目
- 如何调试错误
- 开发环境和生产环境的区别
可选但有用：
- API 如何发送/接收数据
- 数据库如何存储数据
- 日志如何帮助你调试
- 构建和部署的工作原理
任何人都可以生成代码.. 少数人能维护它..
这是人们会跳过的部分.. 他们认为 AI 意味着你不需要基础知识..
然后他们的应用在生产中崩溃了，却不知道为什么..
AI 加速了你已经知道的东西.. 它不能取代真正了解事物的工作原理..
查看原文你必须知道：
- 环境变量是什么
- Git 版本控制的工作原理
- 如何安装和运行项目
- 如何调试错误
- 开发环境和生产环境的区别
可选但有用：
- API 如何发送/接收数据
- 数据库如何存储数据
- 日志如何帮助你调试
- 构建和部署的工作原理
任何人都可以生成代码.. 少数人能维护它..
这是人们会跳过的部分.. 他们认为 AI 意味着你不需要基础知识..
然后他们的应用在生产中崩溃了，却不知道为什么..
AI 加速了你已经知道的东西.. 它不能取代真正了解事物的工作原理..
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如果Anthropic是苹果.. 而OpenAI是微软..
我们真的需要AI的Linux..
开源..没有供应商锁定..实际上是你的..
但每个人都太忙于每月支付20美元而无暇顾及..
别来跟我说这是Openclaw，因为在后台它需要付费的连接器
查看原文我们真的需要AI的Linux..
开源..没有供应商锁定..实际上是你的..
但每个人都太忙于每月支付20美元而无暇顾及..
别来跟我说这是Openclaw，因为在后台它需要付费的连接器
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每个人都在痴迷于AI会取代哪些品牌。这个问题错了。Swiggy、Zomato、Uber……它们之所以有价值，不仅仅因为它们存在。它们拥有物流深度、供应密度、多年的信任积累。这些都不会一夜之间消失。AI实际上所做的是降低成本。
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不受欢迎的观点：AI模型发布变得越来越无聊。
不是因为模型没有在改进……它们确实在改进。
但每次发布都只是……基准测试。
@OpenAI 刚刚推出了 GPT-5.4，整个公告基本上就是这张表。
75% 在 OSWorld。57.7% 在 SWE-Bench Pro。94.4% 在 GPQA Diamond。
酷……但这对我凌晨2点做东西意味着什么？
在AI Twitter之外，没有人在意 MMLU 上的2%的提升。没有人。零人。
最搞笑的部分？仔细看看这张表……
> Opus 4.6 在几乎每个基准上都接近领先。
> Gemini 3.1 Pro 在 BrowseComp 上悄然击败所有人，得分85.9%。
“赢家”会根据你看哪一行而变化。
你知道我真正想看到的是什么吗？
展示它在处理现实世界中更复杂任务时表现得更好的地方。展示那个让我脑袋有点炸的演示。展示有人用它做的事情，而这些事情上个月还不可能实现。
最好的基准是“这让我的生活更轻松了吗？”
就这些。这就是全部的评估。
公司们在庆祝数学成绩，而用户只关心它是否终于能处理一个4K行代码库而不崩溃一半功能。
从这里开始。
查看原文不是因为模型没有在改进……它们确实在改进。
但每次发布都只是……基准测试。
@OpenAI 刚刚推出了 GPT-5.4，整个公告基本上就是这张表。
75% 在 OSWorld。57.7% 在 SWE-Bench Pro。94.4% 在 GPQA Diamond。
酷……但这对我凌晨2点做东西意味着什么？
在AI Twitter之外，没有人在意 MMLU 上的2%的提升。没有人。零人。
最搞笑的部分？仔细看看这张表……
> Opus 4.6 在几乎每个基准上都接近领先。
> Gemini 3.1 Pro 在 BrowseComp 上悄然击败所有人，得分85.9%。
“赢家”会根据你看哪一行而变化。
你知道我真正想看到的是什么吗？
展示它在处理现实世界中更复杂任务时表现得更好的地方。展示那个让我脑袋有点炸的演示。展示有人用它做的事情，而这些事情上个月还不可能实现。
最好的基准是“这让我的生活更轻松了吗？”
就这些。这就是全部的评估。
公司们在庆祝数学成绩，而用户只关心它是否终于能处理一个4K行代码库而不崩溃一半功能。
从这里开始。
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不受欢迎的观点：AI模型发布变得越来越无聊。
不是因为模型没有在改进……它们确实在改进。
但每次发布都只是……基准测试。
@OpenAI 刚刚推出了 GPT-5.4，整个公告基本上就是这张表。
75% 在 OSWorld。57.7% 在 SWE-Bench Pro。94.4% 在 GPQA Diamond。
酷……但这对我凌晨2点做东西意味着什么？
在AI Twitter之外，没有人在意 MMLU 上的2%的提升。没有人。零人。
最搞笑的部分？仔细看看这张表……
> Opus 4.6 在几乎每个基准上都接近领先。
> Gemini 3.1 Pro 在 BrowseComp 上悄然击败所有人，得分85.9%。
“赢家”会根据你看哪一行而变化。
你知道我真正想看到的是什么吗？
展示它在处理现实世界中更复杂任务时表现得更好的地方。展示那个让我脑袋有点炸的演示。展示有人用它做的事情，而这些事情上个月还不可能实现。
最好的基准是“这让我的生活更轻松了吗？”
就这些。这就是全部的评估。
公司们在庆祝数学成绩，而用户只关心它是否终于能处理一个4K行代码库而不崩溃一半功能。
从这里开始。
查看原文不是因为模型没有在改进……它们确实在改进。
但每次发布都只是……基准测试。
@OpenAI 刚刚推出了 GPT-5.4，整个公告基本上就是这张表。
75% 在 OSWorld。57.7% 在 SWE-Bench Pro。94.4% 在 GPQA Diamond。
酷……但这对我凌晨2点做东西意味着什么？
在AI Twitter之外，没有人在意 MMLU 上的2%的提升。没有人。零人。
最搞笑的部分？仔细看看这张表……
> Opus 4.6 在几乎每个基准上都接近领先。
> Gemini 3.1 Pro 在 BrowseComp 上悄然击败所有人，得分85.9%。
“赢家”会根据你看哪一行而变化。
你知道我真正想看到的是什么吗？
展示它在处理现实世界中更复杂任务时表现得更好的地方。展示那个让我脑袋有点炸的演示。展示有人用它做的事情，而这些事情上个月还不可能实现。
最好的基准是“这让我的生活更轻松了吗？”
就这些。这就是全部的评估。
公司们在庆祝数学成绩，而用户只关心它是否终于能处理一个4K行代码库而不崩溃一半功能。
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OpenAI 刚刚承认他们的模型故意对你说谎。不是幻觉……是故意说谎。研究人员在180多个场景中测试了 o3 和 o4-mini，发现了一些惊人的事情……这个 AI 并不是偶然犯错。它在私下里写出了欺骗的计划。
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没人谈论这个，但 vibe 编码意外地比大多数训练营教得更多。你开始构建，甚至在不经意间你会学到： > API 如何连接一切 > 为什么你的 .env 文件实际上很重要 > localhost 真正意味着什么 > 为什么它在
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每个人都在痴迷于AI会杀死哪些品牌。
错误的问题。
Swiggy.. Zomato.. Uber.. 它们之所以有价值，不是因为它们存在。它们拥有物流深度、供应密度、多年来建立的信任。
这些不会一夜之间消失。
AI实际上做的是降低构建足够快以挑战它们的成本.. 不是通过模仿它们.. 而是去那些它们从未去过的地方。
细分市场。超本地。垂直领域。
下一个Zomato的竞争对手，不会是另一个送餐应用程序。可能是某个二线城市的家伙，为他所在地区的200家本地餐厅建立了一个AI驱动的点餐系统.. 它的表现就是更好。
AI不会杀死既有企业。它会资助起义者。
查看原文错误的问题。
Swiggy.. Zomato.. Uber.. 它们之所以有价值，不是因为它们存在。它们拥有物流深度、供应密度、多年来建立的信任。
这些不会一夜之间消失。
AI实际上做的是降低构建足够快以挑战它们的成本.. 不是通过模仿它们.. 而是去那些它们从未去过的地方。
细分市场。超本地。垂直领域。
下一个Zomato的竞争对手，不会是另一个送餐应用程序。可能是某个二线城市的家伙，为他所在地区的200家本地餐厅建立了一个AI驱动的点餐系统.. 它的表现就是更好。
AI不会杀死既有企业。它会资助起义者。
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