Tag: LLM
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为什么和 LLM 干活会让人这么累
Published: at 12:17 AM这篇文章最有价值的地方，不是单纯吐槽 LLM 难用，而是把那种真实的疲惫感拆开了：人累了以后，提示质量会下降；反馈回路一慢，实验就像十几分钟才转一次的老虎机；上下文又越滚越大，模型越来越像在硬撑。问题很多时候不只是模型本身，而是人类认知状态、上下文压力和实验节奏一起把工作流拖进了低质量循环。
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AI 辅助编程的 8 个层级
Published: at 12:00 AM从 Tab 补全到自主 Agent 团队，作者梳理了 AI 工程实践的 8 个进阶层级，每一层都是一次生产力的跃升。模型能力在快速增长，但能不能用好它，取决于你所在的层级。
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LLM 写形式化规约，看着像回事，其实什么都没验证
Published: at 12:00 AMHillel Wayne 分析了 AI 生成的 TLA+ 和 Alloy 规约：代码不能编译、属性只是同义反复、真正有价值的并发和活性属性 LLM 写不出来。形式化方法要普及，光能生成规约远远不够。
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MCP 已死，CLI 永生
Published: at 12:00 AMAnthropic 发布 MCP 后全行业争相跟进，但真正用过的人都知道它有多烦。LLM 本就擅长使用命令行工具，CLI 可调试、可组合、认证也不用重复折腾——我们根本不需要一个新协议。
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2026 年 AI 五大趋势：推理、Agent、编程、开源模型与多模态
Published: at 12:00 AMAlex Xu 对 2026 年 AI 领域五大关键趋势的分析，涵盖推理模型与 RLVR、AI Agent 与工具调用、编程 Agent、开源权重模型以及多模态能力的最新进展与未来方向。
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在 .NET 中使用 Ollama 从图片提取结构化数据
Published: at 12:00 AM通过 Ollama 在本地运行视觉模型，配合 Microsoft.Extensions.AI 和 OllamaSharp，实现从收据图片中提取商品名称、数量和价格等结构化数据，并反序列化为强类型 C# 对象。
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结构化上下文工程与文件原生代理系统
Published: at 12:00 AMSimon Willison 解读 Damon McMillan 关于结构化数据上下文工程的最新论文。研究涵盖 11 种模型与 10,000 张表的 SQL 架构，揭示了前沿模型在文件系统检索上的优势，以及 TOON 格式虽小却导致 Token 消耗激增的“Grep Tax”现象。
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.NET AI 基础组件：用同一套 API 接入所有大模型
Published: at 12:00 AMMicrosoft.Extensions.AI 提供了统一抽象层，让 .NET 开发者用一套 IChatClient 接口对接 OpenAI、Ollama 等多种模型提供商，同时内置结构化输出、中间件管道和多模态支持。