「认知层」共找到 620 篇相关文章
Thin Harness, Fat Skills：AI工程架构的本质
文章介绍了AI工程架构本质，阐述Garry Tan倡导的智能体工程三原则，分析架构分层，包括Fat Skills、Fat Code和Thin Harness层，还通过案例展示技能文件进化特性，提及社区讨论、边界迁移和工程纪律价值。
DeepSeek低价风暴打服硅谷！海外平台争相倒贴V4 Flash
DeepSeek V4 Flash掀起价格风暴，全球开发者为之疯狂。海外平台如Nous Portal、Cline等纷纷补贴，其能力大幅提升，价格却极低，让开发者更愿尝试开源模型，AI应用层或迎转机，且DeepSeek Code可能将至。
腾讯想复刻2015，阿里想跳过它
2026年春节档，互联网大厂开启红包大战。腾讯元宝投入10亿，阿里千问投入30亿搞“春节请客计划”。千问想让用户体验AI时代生活消费新方式，跳过发钱阶段进入服务层，欲成“大阿里”未来入口。
中国科大Science-Star（科星） : 一体化、可扩展的科学智能体搭建平台
中科大认知智能全国重点实验室开发了 Science - Star 科研智能体平台。它基于 ReAct 引擎，有一体化可视化支持、插拔式模块化架构和跨学科工具集成等特色，为科研智能体研发与实验提供高效基础设施。
企业级 AI Agent 的终极王牌：从 0 到 1 带你理解 “本体论” 与 6 块核心“积木”。
文章指出大部分企业Agent项目因幻觉、跑偏等问题失败，引出基于“本体论”的企业“本体”工程。介绍企业AI困境、现有工程手段不足，阐述本体可补企业“语义层”及构建本体的6块核心“积木”。
为什么最有价值的AI讨论总发生在知乎？
AI成全民话题，但网上多是热点复述，真正有价值的理解和方法论沉淀在知乎。知乎答主toyama nao、德里克文、Jeff Tao陶建辉分别作为记录者、探索者和建设者，在AI领域深度探索，推动认知沉淀。
“每给 Claude Code 提一个请求，我就点上一根烟，放松下”
OpenFGA核心维护者Siddhant Khare写博客吐槽在使用AI编程中的“疲惫感”，指出AI带来职业疲惫，如任务量膨胀、角色转变、输出不确定等，还提及行业追新工具的弊端，强调工程师要设边界保护认知资源。
AI终于学会「读懂人心」，带飞DeepSeek R1，OpenAI o3等模型
威斯康星大学麦迪逊分校联合清华大学的研究《MetaMind: Modeling Human Social Thoughts with Metacognitive Multi-Agent Systems》，将元认知理论融入LLM架构，让AI“读懂人心”。其框架分三阶段，还有动态社交记忆，在多基准测试表现出色。
MIT：过度依赖ChatGPT会让大脑功能萎缩
MIT完成首个ChatGPT用户脑部扫描研究，发现AI没让我们高效，反而致大脑“认知破产”。研究追踪54人，监测脑电波和神经连接模式，发现过度依赖会让大脑功能萎缩，还探讨了如何正确使用AI。
几句话就能复刻一个付费Skill，Skills商店还能卖什么？
文章探讨Skills商店的生意前景，介绍应用层转变，对比Skills与Agent商店，说明Skills来源，指出简单流程型Skills易被复刻，还阐述Sklls、MCP、A2A的关系及当前Agent存在慢的问题。