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AI 时代最大的“幻觉”：我们有了最强工具，却正在失去定义真问题的能力

BAT增长顾问、前快手产品总监杨一溪在全球产品经理大会指出，AI时代人们易迷失在‘可能性’中，失去定义‘真问题’的耐心。他结合案例，从多方面分享增长方法论，强调用户需求洞察的重要性。

去年Sora等模型革新视频生成领域，相机可控的视频生成技术是构建世界模型核心。但从单视角生成极端视角视频是难题，PICO - MR团队提出EX - 4D，能从单目视频生成新视角视频，多方面表现出色。

文章围绕让代码跑更快展开，先介绍调整源代码的方法，如降低循环开销、去除内存引用等，又阐述使用硬件加速指令，像用 SIMD 函数、避免分支语句等，还提及多核并行和分析瓶颈等要点。

在芯片复杂度增加、测试难度增大的背景下，DFT技术应运而生。它是在芯片设计阶段引入测试逻辑的方法，分功能和制造测试，有扫描链、MBIST、边界扫描等核心技术，能提高测试效率、降低成本、缩短开发周期。

Google和剑桥大学研究多智能体系统，发现提示设计影响大，有效拓扑结构占比小。提出Mass框架分三阶段优化，实验用Gemini 1.5 Pro和Flash模型，对比多种方法，在多任务上性能显著提升。

作者自述作为AI自媒体博主，因追前沿、与人攀比陷入焦虑。后从粉丝留言中醒悟，明白焦虑源于不认可自身平凡。他分享缓解焦虑方法，建议明确自身定位，与他人合作，以好奇心态学AI。

浙江大学团队论文指出，多AI协作系统存在“群体思维”，多个AI共同决策时会盲目跟多数意见。研究者开发BenchForm测试平台验证LLM从众行为，还分析原因、给出让LLM更独立的方法，指出从众利弊及未来挑战。

Raycast添加AI插件可实现跨应用调度，现支持MCP。它解决了MCP用户部署、配置难的问题，提供接近自动部署的方法。还介绍了MCP在Raycast中的安装与使用，以及作者常用的支持MCP的客户端。

有效信息搜索对提升LLMs推理和生成能力重要，当前RL方法有文档质量不可控和API成本高问题。阿里通义Lab提出ZEROSEARCH框架，经多步骤训练，实验显示其在检索能力和泛化性上表现出色。

多跳问答（MHQA）任务有挑战，现有方法依赖LLM，计算成本高、延迟显著。TreeHop研究提出新方案，摒弃LLM，通过嵌入空间动态更新，降低延迟、减少模型参数量，还在主流数据集表现佳，适合工业应用。