约束，AI创造力的真正源泉
约束，AI创造力的真正源泉AI创造力源于架构缺陷带来的约束（局部性与平移等变性），而非数据堆砌或“涌现”智能。这种约束类似人类“功能固着”的反面，迫使AI重组局部特征，从而创新。提升AI创新可主动设计约束架构、制造数据信息差、优化提示词。这挑战了追求AGI需模仿人脑的假设。
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8044 点击 2025-07-23 09:35
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AI创造力源于架构缺陷带来的约束（局部性与平移等变性），而非数据堆砌或“涌现”智能。这种约束类似人类“功能固着”的反面，迫使AI重组局部特征，从而创新。提升AI创新可主动设计约束架构、制造数据信息差、优化提示词。这挑战了追求AGI需模仿人脑的假设。
程序员最有价值的技能已经不再是编写代码了，而是精确地向 AI 传达意图。一份完善的规范才是包含完整意图的真正「源代码」。
我每天都使用AI，我认为提示工程是一项高级认知技能。
这几天 kimi k2 很热，玩了一下效果很不错。 我写了个提示词，让 kimi k2 实现 3D 地球。
你说：“帮我列下今天的会议日程。” 它迅速回复：“9 点产品部，11 点市场部，下午 2 点财务汇报。”——完美。
您是否也曾经想过这样的场景：产品经理把idea直接扔给AI编程，然后就能得到完美能用的代码？来自德国弗劳恩霍夫研究所和杜伊斯堡-埃森大学的研究者们刚刚给我们泼了一盆冷水。
一年前，你想让AI画出“一只穿着复古皮衣、站在东京街头、日落光线打在墨镜上的猫”，得试个五六次，画出来要么穿错衣服，要么猫的动作奇特，要么背景得靠开盲盒抽卡。今天，在一众主流图像模型上，这句提示词几乎能一次命中。
还在质疑AI生物制药「纸上谈兵」？Chai-2已经把抗体设计成功率从0.1%提升到16%，而且还是零样本！不仅是技术奇迹，这更是范式革命：下一代药神，可能不是生物学博士，而是提示词工程师。
您有没有遇到过这样的场景：为了调试一个LLM应用的效果，您需要在一大堆Python代码中翻找那些零散的提示词字符串？每次想要A/B测试不同的提示时，就像在做开颅手术一样小心翼翼。
最终体验 = 模型 + context (包括提示词、文件、代码库、业务数据，MCP服务等等一切喂给模型的东西)，正好Andrej karpathy前几天天也整了个新提法叫Context engineering，这里可以碰瓷一下Andrej哈哈，这篇文章好几天前我发在小红书了