在深入学习和阅读智能体（Agent）相关的英文技术文章时，我发现传统的翻译软件和方法往往难以将这些文章准确、流畅地转换成地道的中文。逐字逐句的直译不仅导致"翻译腔"严重，还会使句子结构生硬，专业术语处理不当，这让读者理解起来非常吃力。
最近读者后台留言，问有没有好用的工作流平台。确实，对于大多数流程相对固定的任务，采用工作流完成确实是最优解，这种需求一直存在。
过去一个月，我用AI完成了所有文字工作。从视频脚本、公众号长文，再到整活，我主业和副业的所有工作，几乎全是用AI写的。
AI具备的能力，本质上来自算法和训练大模型所用的数据，数据的数量和质量会对大模型起到决定性作用。此前OpenAI工作人员表示，因没有足够多的高质量数据，Orion项目（即GPT-5）进展缓慢。不得已之下，OpenAI招募了许多数学家、物理学家、程序员原创数据，用于训练大模型。
进入25年，ASI正在逐月逼近！美国一份报告显示，未来20年内，约47%的工作岗位将会被自动化取代！我们做好准备了吗？
近几年在生成式 AI 技术和商业创新飞速发展的背景下，创建高质量且低成本的生成式 AI 应用在业界仍有相当难度，主要原因在于缺乏系统化的调试和优化方法。
7月29日，AI图像生成平台「LiblibAI哩布哩布AI」宣布，在一年内已完成三轮融资。
人工智能的发展速度不断加快，以前从未想到过的能力现在已成为现实。尤其是AI代理——或者可以说是虚拟同事，在未来，他们将与我们一起工作，甚至最终能够独立执行任务。
想化解AI带来的压力，不妨先学会站到AI这边思考。
今年是 AI 视频生成爆发的元年，以 Sora 为代表的算法模型和产品应用不断涌现。短短几个月内，我们目睹了几十种视频生成工具的问世，基于 AI 的视频创作方式开始流行起来。
