目的与盈利 - Purpose & Profit 中文版

引言

这不是一本实用的商业书籍。至少在大多数人看来并非“实用”。我曾想过写一本,但很快意识到那对你丝毫没有帮助。如果我确切地告诉你该做什么,有些人会照做,更少的人会得到结果,而当我的地图与你的实际情况不符时,能够调整方向的人则更少。你没有我的思维。你没有我的经验。你没有我那成千上万次影响我决策的微小失败。这并非傲慢,而是其美妙之处,因为我同样没有你的思维、经验,或那些让你的人生旅程独特到足以成功的失败。

我的目标不是给你可操作的步骤。我的目标是向你的头脑中注入更好的想法,这些想法将构建你思考自己所采取行动的方式。信念先于行动,如果你的头脑不是由那些几乎能保证成功的信念构成,你会举步维艰。但这些信念不能是教条式的。相反,我们需要上升到元层面。我想为你提供一个框架,让你能据此创造自己的行动步骤,而当这些步骤失败时,你将拥有一个能够坚持和迭代直至成功的头脑。

我不打算美化金钱。社会已经做得够多了。但事情是这样的:答案不是拒绝金钱。金钱是我们所知社会的命脉,除非你想因为对金钱的看法占了上风而躲进森林,否则唯一的选择就是融合使命与盈利。如果你被骗,相信富足是不好的,你不应该拥有超出你所需的东西,那么这本书可能帮不了你。如果你是少数思想开放、好奇心被激发的人之一,我只要求你把这本小书完整地读两遍。第一遍为了吸收,第二遍为了消化。它足够短,只需几次阅读即可完成。随着你不断深入并寻求理解,你遇到的任何问题都将得到解答。

最后,这本书是为创意人士、未能实现自我价值的工作者以及那些害怕被取代的人而写。这些人知道自己有更多东西可以奉献给世界,但对他们“应该”做事的方式失去了信任。这本书并不打算像我的其他书那样。它几乎没有编辑,也没有刻意让语言听起来花哨。我的目标是让这篇文字尽可能接近我写作时脑海中想倾吐的话语。我非常愿意接受这本书可能是错的,但无论我脑海中如何反复思量,不分享一个可能帮助他人的观点是愚蠢的。希望你喜欢。

Node 刚刚添加了 TypeScript 支持。这对 Deno 意味着什么?

Node.js 最近在 22.6 版本(并在 23.6 版本中稳定)中添加了原生的 TypeScript 支持,这是一个令人欢迎的增强,简化了 TypeScript 用户的设置。这在社区内引发了关于 Node 的新功能与 Deno 现有的 TypeScript 集成相比如何的问题。

在这篇文章中,我们将探讨 Node 的 TypeScript 支持,并提供与 Deno 方法的清晰比较。

Model Context Protocol (MCP) 介绍

当大型语言模型首次出现时,用户必须复制粘贴代码到文本界面中才能与之交互。很快就证明这不足以满足需求,从而出现了用于更好上下文加载的自定义集成方案。然而,这些方案是零散的,并且需要单独开发。Model Context Protocol (MCP) 通过提供一个通用的协议来解决这个问题,该协议可以实现 AI 与本地和远程资源的高效交互。

LLM 量化对比

量化 (Quantization) 是高效部署大型语言模型 (LLM) 的关键技术,它可以减少内存占用并提高推理速度。然而,较低的精度通常会导致模型质量的权衡。在本文中,我们比较了各种量化程度,分析了它们对速度和输出质量的影响。

Claude 的扩展思考能力

有些事情我们几乎瞬间就能完成,比如“今天星期几?”。而另一些则需要更多的脑力,比如解一个隐晦的填字游戏或调试一段复杂的代码。我们可以根据手头的任务选择投入或多或少的认知努力。

现在,Claude 也拥有了同样的灵活性。借助新的 Claude 3.7 Sonnet,用户可以开启或关闭“扩展思考模式 (extended thinking mode)”,指示模型更深入地思考更棘手的问题1。开发者甚至可以设置“思考预算 (thinking budget)”,来精确控制 Claude 在一个问题上花费的时间。

扩展思考模式 (extended thinking mode) 并不是切换到采用不同策略的另一个模型的选项。相反,它允许 同一个 模型给自己更多的时间,并投入更多的精力,来得出答案。

Claude 全新的扩展思考能力 (extended thinking capability) 为其智能带来了令人印象深刻的提升。但它也为那些对 AI 模型如何工作、如何评估以及如何提高其安全性感兴趣的人提出了许多重要问题。在这篇文章中,我们将分享我们获得的一些见解。

Claude 3.7 Sonnet 和 Claude Code

今天,我们发布 Claude 3.7 Sonnet¹,这是我们迄今为止最智能的模型,也是市场上首个混合推理模型。Claude 3.7 Sonnet 能够产生近乎即时的响应,或者进行扩展的、逐步的思考,这种思考过程对用户是可见的。API 用户还可以精细地控制模型可以思考 多久

Claude 3.7 Sonnet 在编码和前端 Web 开发方面表现出尤为显著的改进。与该模型一同发布的,还有用于 Agentic Coding 的命令行工具 Claude Code。Claude Code 以有限的研究预览版形式提供,使开发者能够直接从终端将大量的工程任务委托给 Claude。

TypeScript enums: 用例和替代方案

在这篇博文中,我们将更仔细地研究 TypeScript enums:

  • 它们是如何工作的?
  • 它们的用例是什么?
  • 如果我们不想使用它们,有哪些替代方案?

这篇博文最后总结了关于何时使用什么方案的建议。

ESLint 和 TypeScript 之间的差异 - ESLint - 可插拔的 JavaScript 代码检查工具

如果你是一名现代 JavaScript 开发者,你很有可能正在使用 ESLint 和 TypeScript 的组合来辅助开发。这些工具执行的功能相似但有所不同。ESLint 是一个 linter(代码检查工具),而 TypeScript 是一个 type checker(类型检查器)。

Linter 和 type checker 是两种 静态分析 工具,它们分析代码并报告检测到的问题。虽然它们乍看之下可能很相似,但 linter 和 type checker 检测到的是不同类别的问题,并且在不同的方面发挥作用。

为了理解这些差异,首先了解什么是静态分析以及它为何有用是很有帮助的。

推理模型最佳实践

了解何时使用推理模型以及它们与 GPT 模型的比较。

OpenAI 提供两种类型的模型:推理模型 (例如 o1 和 o3-mini) 和 GPT 模型(例如 GPT-4o)。这些模型系列的行为有所不同。

本指南涵盖:

  1. 我们的推理模型和非推理 GPT 模型之间的区别
  2. 何时使用我们的推理模型
  3. 如何有效地提示推理模型

2024 年我们在 LLM 方面学到的东西

在 2024 年,大型语言模型(Large Language Models, LLM)领域发生了 很多 事情。这是一篇回顾过去十二个月里我们在这个领域弄清楚的事情的文章,加上我尝试识别的关键主题和关键时刻。

使用 DeepSeek-R1 和推理时扩展自动化 GPU Kernel 生成

随着 AI 模型将其能力扩展到解决更复杂挑战,一种新的扩展定律,即所谓的 测试时扩展推理时扩展 正在兴起。这项技术也称为 AI 推理长思考,通过在推理期间分配额外的计算资源来评估多种可能的结果,然后选择最佳结果,即神经网络,从而提高模型性能。这使 AI 能够像人类剖析复杂问题并单独解决它们以得出最终解决方案一样,制定策略并系统地解决复杂问题。

在这篇文章中,我们讨论了 NVIDIA 工程师进行的一项实验,他们使用最新的开源模型之一 DeepSeek-R1 模型,以及推理期间的额外计算能力来解决一个复杂的问题。该实验旨在使用自动化的方式生成在数值上正确且针对不同 Attention 变体优化的 GPU Attention Kernel,而无需任何显式编程。

结果表明,在某些情况下,其效果甚至优于经验丰富的工程师开发的优化 Kernel。

使用 Pydantic 在 Python 中稳健地验证和构建用户、产品和订单数据的分步教程

在许多现代 Python 应用程序中,尤其是在处理传入数据(例如,来自 API 的 JSON 有效负载)的应用程序中,确保数据的有效性、完整性和正确类型至关重要。Pydantic 是一个强大的库,允许您使用标准的 Python 类型提示为您的数据定义模型,然后自动根据这些模型验证任何传入数据。在本例中,我们将展示如何建模一个典型的用例:用户为产品下订单。我们将使用 Pydantic 定义 User、Product 和 Order 模型,确保电子邮件、价格、数量和用户详细信息等数据符合我们指定的约束。

打造用于理想姿势位置的 AI 提示词

AI 图像生成器正在改变我们创作艺术的方式。这些强大的工具使用文本描述,称为提示词 (prompts),来生成图像。创建惊人的 AI 艺术的关键之一是掌握 AI 姿势提示词 (AI pose prompts)。本指南将教您如何使用姿势提示词来控制 AI 生成图像中人物的姿势和动作。

顶级 AI 搜索引擎:完整指南 [2025年2月更新]

搜索从未如此简单。借助人工智能搜索引擎,您可以比以往更轻松地发现、访问和研究主题。

过去,搜索引擎依赖关键词匹配来检索您正在寻找的信息。但现在,随着人工智能的兴起,一种新型的搜索引擎应运而生。

这种搜索引擎更强大、更复杂,它使用先进技术来理解用户查询并产生准确的结果。

但哪些是_最好的_ AI 搜索引擎?在我们的搜索中,我们发现了 10 个最佳 AI 搜索引擎,我们将在本指南中一起探索它们。

让我们深入了解一下!

2025 年 50 款最佳 AI 工具(亲测有效)[2025年2月更新]

在本文中,我列出了 21 个不同类别的 50 款 AI 工具。在探索了每个类别中的所有可用选项后,我根据个人经验精心挑选了最佳工具。这确保了这些建议来自真实的实际使用,因此您可以相信它们是以实际有效的工具为基础的。

对于每款工具,我都专注于其最佳用例,解释何时以及如何才能最有效地使用它。我还分享了我对每款工具的喜爱之处,以及我在使用过程中遇到的任何缺点。此外,我还提供了每款工具的免费版本和高级定价计划的信息。

如何在大型语言模型中进行角色扮演

角色扮演是一种创新技术,也是人工智能系统动态发展领域中的关键工具。这种方法包括指示 LLM “扮演”特定的职业、角色或职能,例如数据科学家、卡通人物、语言代理或财务顾问,使人工智能能够更有效地执行给定的特定任务。本文探讨了这种引人入胜的现象,强调了角色扮演在 LLM 中的优势和理论基础,并向您展示了如何通过 Novita AI 使用强大的模型进行角色扮演。

AI 角色扮演在游戏中的应用:终极指南

Image 4: AI 角色扮演在游戏中的应用终极指南

人工智能 (AI) 角色扮演在游戏中的应用彻底革新了游戏行业,为全球玩家提供了无与伦比的体验。AI 技术的整合不仅增强了游戏玩法,还改变了开发者创建沉浸式游戏环境的方式。 预计市场规模将增长45 亿美元,复合年增长率 (CAGR) 高达 24.65%,AI 在游戏中的重要性是不容置疑的。这篇博客深入探讨了 AI 角色扮演应用领域,探索它们的影响和未来趋势。

如何像专业人士一样在 Character AI 上进行角色扮演

我第一次试用 Character AI 时,我的机器人听起来像是卡在了永无止境的客户服务循环中——真的不骗你。

我当时都等着它在对话结束时给我一个 “满意度调查” 了。😂

Image 55: Herman thinking 2

但是,嘿,知道如何在 Character AI 上进行角色扮演并不是什么神秘的艺术。

在这份循序渐进的指南中,我将倾囊相授我是如何扭转局面的,帮助你打造不仅仅是代码和字节的 AI 角色……

我说的是 史诗般、引人入胜的个性,这将给你带来 绝佳的 AI 角色扮演体验

无论你是在寻找一丝幽默、一点性感,还是背脊发凉的感觉,Character AI 都能满足你。