想跟大伙儿唠个咱们做项目时最憋屈的一件事。周一，刚泡好一杯咖啡，项目经理抽风版的冲过来："客户说了，咱们那个管理系统，得加个智能报表功能"。"好的"！(心里其实直打鼓)。啥叫"智能报表"？要统计哪些数据？按天还是按小时？图表用柱状图还是折线图？要不要3D效果？数据从哪来？实时更新还是定时刷新？要不要导出功能？Excel还是PDF？权限怎么控制？谁能看谁不能看？手机上看要不要适配？......需要做

昨日，OpenAI 正式推出了 GPT‑5。这一代把重点放回语言能力上，专注提升理解、推理和执行三项核心能力。它不再只是“更大”的模型，而是像有头脑的助手，能更好地分析和处理复杂问题。不是单一模型，而是多个模型协同的系统GPT‑5 最大的不同不是参数数量，而是把原来的单体模型变成了。表面上你仍然跟一个 ChatGPT 对话，但后台会由不同模型分担任务：快速模型：响应速度快，负责大多数简单问答和日

喜欢明天，喜欢今天，喜欢有AI的每一天。AI时代的段位划分：从菜鸟到大师，你在哪个层级，如何正真的使用AI提高工作效率。人类在摸爬滚打的历程中，。造纸术打破了知识的壁垒，火车缩短了时空的距离，汽车解放了双脚的束缚，电话连接了心灵的桥梁。每一次技术的飞跃，都是人类对的重新定义。而AI的出现，则是这场定义中的最新诠释，用数字的智慧续写着人类文明的传奇。可以类比自动驾驶的五个层次，AI也可以划分为5个层

我最近一年都在用AI，非但没有感觉AI成了我的助理，却感觉我好像再给AI打工。 因为我总是需要不断去喂提示词，要不断调整模型的输出，我就像一个保姆一样要守在ChatGPT旁边，其实此时此刻，人类点亮的科技树，已经够我们用AI去自动化60%-70%的工作时长了，但这个实际进度还在个位数，ni知道问题所在吗。这问题在于，我们还处在generated AI的阶段，我们和AI的交互体，还处在这个一问一答的

AI 大模型本质上是一个函数。很多人有一个疑问：大模型底层原理需不需要掌握？需不需要很深的数学功底？答案是不需要！--先讲cursor，在文末说明原因。Cursor 是AI编程的顶级代表应用。它可以调用浏览器、可以接入携程帮我获取火车票信息、接入到PPT相应的服务可以自动生产PPT、可以处理修复代码中的Error错误等，最后返回给用户，这一切复杂的调用流程是如何进行的呢？，通过提示词完成一系列的调

火山方舟推出的大模型应用落地的领航员——PromptPilot。需要让Agent随着用户数据自发改进，就像所有成功的搜索引擎和推荐引擎那样。 让Agent也找到自己的。能力。文本理解能力。医疗知识问答。Prompt调试 + 视觉理解Doubao-Seed-1.6-thinking模型思考能力大幅强化， 对比，在Coding、Math、 逻辑推理等基础能力上进一步提升， 支持视觉理解。 支持 上下