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RT @xbanboo: 今天在深圳见一个之前认识的人，聊到机器人，他说，特斯拉的机器人只要卖 20 万以内他就买一个放家里做家务。 我说你不会买的。 如果真有这个需求，不用等机器人，现在就可以订阅一个比机器人更会干家务的真人阿姨，订阅费也就 6000块/月左右，3 年 2…

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从投资领域转到创业：找工作、找面试题、改简历、模拟面试. 创业（冷启动）｜AI , AIGC ｜ 安全技术｜RAG | 时空智能 | 认知心理学｜智能体 ｜ 生命科学 ｜ 强化学习 I built open source software at https://t.co/b69DXZhcyR

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Y11
Wed Nov 05 00:34:40
观察过不少创始人，他们大致可归为三类：产品导向、技术导向与销售导向。 这三类人如同不同的登山者，虽目标都是山顶，却选择了不同的路径。 产品型创始人更像生活中的问题发现者。 他们常说：“最近总遇到一个麻烦，不知道别人有没有类似感受？”如果答案是否定的，他们便会把这事放一放；若是多数人都有同样困扰，就会立刻进入研究状态：先看看市面上有没有现成的解决办法，要是没有，就琢磨着自己能不能做一个；要是有，就会想“能不能做得更好、更划算？”带着这样的思考，技术实现才会有明确方向。他们的逻辑起点，永远是“用户真正需要什么”。 技术型创始人则像手握工具箱的工程师。 他们往往先有了一项技术突破，再去寻找哪些问题能用上它。 比如，如果他们开发了高效的算法，就会思考“这个算法能解决哪些实际问题？哪些问题的价值最大？”他们的思路是从技术可能性出发，再匹配社会需求，就像先有了一把钥匙，再找对应的锁。 销售型创始人更像精明的产品组合师。 他们对市场需求和商业逻辑有敏锐的嗅觉，看到一项技术或产品时，会快速盘算：“如果把它和另一项技术组合，会不会更符合大众口味？价格定在多少能卖得更多？”他们关注的是产品的市场变现能力，擅长在技术价值与用户付费意愿之间找到平衡点。 这三类创始人虽然路径不同，但核心都离不开“解决真问题、创造真价值”。 产品型创始人从用户痛点出发找方向，技术型从技术实力出发找应用，销售型从市场需求出发找变现。不同的思维方式背后，是对商业本质的不同理解，但最终都要落脚到为用户创造实实在在的价值。

观察过不少创始人，他们大致可归为三类：产品导向、技术导向与销售导向。 这三类人如同不同的登山者，虽目标都是山顶，却选择了不同的路径。 产品型创始人更像生活中的问题发现者。 他们常说：“最近总遇到一个麻烦，不知道别人有没有类似感受？”如果答案是否定的，他们便会把这事放一放；若是多数人都有同样困扰，就会立刻进入研究状态：先看看市面上有没有现成的解决办法，要是没有，就琢磨着自己能不能做一个；要是有，就会想“能不能做得更好、更划算？”带着这样的思考，技术实现才会有明确方向。他们的逻辑起点，永远是“用户真正需要什么”。 技术型创始人则像手握工具箱的工程师。 他们往往先有了一项技术突破，再去寻找哪些问题能用上它。 比如，如果他们开发了高效的算法，就会思考“这个算法能解决哪些实际问题？哪些问题的价值最大？”他们的思路是从技术可能性出发，再匹配社会需求，就像先有了一把钥匙，再找对应的锁。 销售型创始人更像精明的产品组合师。 他们对市场需求和商业逻辑有敏锐的嗅觉，看到一项技术或产品时，会快速盘算：“如果把它和另一项技术组合，会不会更符合大众口味？价格定在多少能卖得更多？”他们关注的是产品的市场变现能力，擅长在技术价值与用户付费意愿之间找到平衡点。 这三类创始人虽然路径不同，但核心都离不开“解决真问题、创造真价值”。 产品型创始人从用户痛点出发找方向，技术型从技术实力出发找应用，销售型从市场需求出发找变现。不同的思维方式背后，是对商业本质的不同理解，但最终都要落脚到为用户创造实实在在的价值。

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Y11
Wed Nov 05 00:33:50
Context Engineering 完整指南 -- 构建未来 AI 应用的 6 个核心组件 -- 来自 @weaviate_io 23 页的电子书，信息可视化做的相当可以，很适合作为速查手册，经常看看。 核心挑战与原则 · 上下文窗口限制：有限空间易致“分心”（历史过载）、“混乱”（无关干扰）、“冲突”（矛盾信息）或“污染”（错误积累）。解决非靠更大窗口，而是“上下文卫生”——验证质量、总结压缩、修剪无关、外部卸载。 · 系统架构：用户输入 → 查询增强 → 检索 → 提示 → 智能体协调 → 工具行动 → 记忆更新 → 输出。强调动态决策，避免静态管道失效。 关键组件精要 · 智能体（Agents）：决策核心，能动态评估信息、维护状态、自适应工具、迭代策略。单体适合中等任务，多体分担复杂但需协调。作用：串联组件，如失败检索时重写查询或切换分块。 · 查询增强（Query Augmentation）：转化模糊意图为精准输入。重写（添加关键词、移除噪声）；扩展（生成变体，防漂移）；分解（拆复杂问题为子查询，后合成）；查询智能体（高级版，动态路由多集合、迭代评估）。 · 检索（Retrieval）：桥接外部知识，核心是分块（Chunking）。策略从简单（固定大小）到高级（LLM/智能体基），预分块高效存储，后分块灵活查询。目标：事实锚定，减幻觉。 · 提示技术（Prompting）：引导推理。经典：思维链（CoT，步步拆解）、少样本（示例引导）。高级：ReAct（思考-行动循环）。工具提示需明确参数/示例。 · 记忆（Memory）：赋予历史感。短期（即时对话）；长期（RAG 事实/事件）。原则：选择存储、定期修剪、任务定制检索，确保从“无状态”到“学习者”。 · 工具（Tools）：行动接口，如 API 调用。从提示伪造到函数调用，需协调发现-选择-执行-反思。未来：MCP 协议标准化，简化集成。 电子书下载地址

Context Engineering 完整指南 -- 构建未来 AI 应用的 6 个核心组件 -- 来自 @weaviate_io 23 页的电子书，信息可视化做的相当可以，很适合作为速查手册，经常看看。 核心挑战与原则 · 上下文窗口限制：有限空间易致“分心”（历史过载）、“混乱”（无关干扰）、“冲突”（矛盾信息）或“污染”（错误积累）。解决非靠更大窗口，而是“上下文卫生”——验证质量、总结压缩、修剪无关、外部卸载。 · 系统架构：用户输入 → 查询增强 → 检索 → 提示 → 智能体协调 → 工具行动 → 记忆更新 → 输出。强调动态决策，避免静态管道失效。 关键组件精要 · 智能体（Agents）：决策核心，能动态评估信息、维护状态、自适应工具、迭代策略。单体适合中等任务，多体分担复杂但需协调。作用：串联组件，如失败检索时重写查询或切换分块。 · 查询增强（Query Augmentation）：转化模糊意图为精准输入。重写（添加关键词、移除噪声）；扩展（生成变体，防漂移）；分解（拆复杂问题为子查询，后合成）；查询智能体（高级版，动态路由多集合、迭代评估）。 · 检索（Retrieval）：桥接外部知识，核心是分块（Chunking）。策略从简单（固定大小）到高级（LLM/智能体基），预分块高效存储，后分块灵活查询。目标：事实锚定，减幻觉。 · 提示技术（Prompting）：引导推理。经典：思维链（CoT，步步拆解）、少样本（示例引导）。高级：ReAct（思考-行动循环）。工具提示需明确参数/示例。 · 记忆（Memory）：赋予历史感。短期（即时对话）；长期（RAG 事实/事件）。原则：选择存储、定期修剪、任务定制检索，确保从“无状态”到“学习者”。 · 工具（Tools）：行动接口，如 API 调用。从提示伪造到函数调用，需协调发现-选择-执行-反思。未来：MCP 协议标准化，简化集成。 电子书下载地址

专注 - Context Engineering, AI(Coding)Agents. 分享 - AI papers, apps and OSS. ex Microsoft MVP 合作 - 私信/邮箱：shaomeng@outlook.com 📢 公众号/小红书: AI 启蒙小伙伴 🔗 信息卡提示词 🔽

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meng shao
Wed Nov 05 00:32:29
RT @arenamagdotcom: There… …and back again From Arena Magazine Issue 002: America Punk 🇺🇸🚀 https…

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Sonal Chokshi
Wed Nov 05 00:31:56
RT @QuantaMagazine: All manifolds are shapes, but not every shape is a manifold. https://t.co/953Kc4Pduj

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Sonal Chokshi
Wed Nov 05 00:31:51
RT @AsimovPress: Mitochondria are alive. A swelling tide of evidence suggests they are not just organelles, but rather their own life forms…

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Sonal Chokshi
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