AI到底聰明在哪——從手機人臉識別說起
這是 「AI是怎麽回事」係列的第 1篇
。我一直很好奇 AI 到底是怎麽工作的，於是花了很長時間去拆這個東西——手機為什麽換了發型還能認出你
，ChatGPT 回答你的那三秒鍾裏究竟在算什麽
，AI 為什麽
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2026-09-02 18:22
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熱點
codex對接智譜coding plan ，我發現連cc switch也不用了
背景大家好，我是逐日。周末在家裏電腦折騰 ，本來還是按慣例在弄codex--》cc switch--》智譜 ，翻官方文檔的過程中
，發現智譜好像已經原生支持了openai的response接口
。試了試 ，連c
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2026-09-02 18:21
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具身智能運動控製與軟件棧 ：你的代碼隻活在中間件之上
一台人形機器人裏跑著五層軟件，頻率從 10Hz 到 20kHz ，差三個數量級 。這個頻率斷層把每層軟件的地盤劃死了 ，也把集成商的邊界劃死了：五層裏集成商能碰的隻有中間件那一層 ，你的代碼活在它之上
，值錢的
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2026-09-02 17:27
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用 crontab 給 LLM 使用量裝上“監控眼”
在把大模型接入日常工作流之後，筆者很快遇到了一個新問題
：模型到底被用了多少次 ？每天的高峰時段是什麽時候 ？周末是不是真的沒人調用？如果對這些數據一無所知 ，就談不上優化成本 、排查異常，更談不上為後續擴容做
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2026-09-02 17:20
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AI 寫代碼有多厲害 ？——快了 55% ，但錯多了 75%
這是 「AI是怎麽回事」係列的第 15 篇
。我一直很好奇 AI 到底是怎麽工作的 ，於是花了很長時間去拆這個東西——手機為什麽換了發型還能認出你 ，ChatGPT 回答你的那三秒鍾裏究竟在算什麽 ，AI 為
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2026-09-02 16:58
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編程語言的「第三條道路」上 ，走得最遠的其實是 C#
"測試隻能證明 bug 的存在 ，卻永遠無法證明 bug 的缺席 。"—— Edsger Dijkstra寫在前麵最近讀到一篇基於 OCaml 之父 Xavier Leroy 深度訪談的文章 ，標題叫《編程
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2026-09-02 16:37
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數學建模第五課：從矩形麵積最大問題學會建立優化模型
在數學建模比賽中 ，優化模型是最常見的數學模型 。引言在實際問題中 ，優化模型是在一組約束條件下，使得具體目標的評判標準達到最優
：例如公司經理要根據生產成本和市場需求確定產品價格，使所獲利潤最高；調度人員要
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2026-09-02 16:03
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訂單的含金量在分化
訂單含金量在下降，訂單研發的含金量在上升 。01產品體係中 ，訂單管理作為交易鏈路上最核心的模塊 ，其流程的難度和複雜度都比較高 ，尤其是在經典的電商業務中，訂單幾乎和係統中所有核心的模塊都有交互 ，在訂單設計
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2026-09-02 15:50
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AI到底聰明在哪——從手機人臉識別說起
這是 「AI是怎麽回事」係列的第 1篇。我一直很好奇 AI 到底是怎麽工作的 ，於是花了很長時間去拆這個東西——手機為什麽換了發型還能認出你 ，ChatGPT 回答你的那三秒鍾裏究竟在算什麽 ，AI 為什麽
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2026-09-02 15:47
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具身智能運動控製與軟件棧 ：你的代碼隻活在中間件之上
一台人形機器人裏跑著五層軟件 ，頻率從 10Hz 到 20kHz ，差三個數量級 。這個頻率斷層把每層軟件的地盤劃死了 ，也把集成商的邊界劃死了 ：五層裏集成商能碰的隻有中間件那一層
，你的代碼活在它之上 ，值錢的
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2026-09-02 15:46
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