若洪大叔

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刷再多AI资讯，都不如静心下来读几本书 1、《智人之上》 作者：尤瓦尔·赫拉利 “从石器时代到AI时代的信息网络简史” 《人类简史》的作者沉淀六年，带来全新视角：将人类10万年历史浓缩为一部信息网络演化史。 想知道为什么人类如此聪明却总是走向自我毁灭？为什么ChatGPT能在一夜之间改变世界？这本书将颠覆你对AI的所有认知！ 2、《我看见的世界》 图片作者栏：布莱恩·克里斯汀 “既是李飞飞的个人史，也是一部波澜壮阔、跌宕起伏的人工智能发展史。” 李飞飞用10年时间打造了改变AI历史的ImageNet数据库，开启了深度学习革命。这本自传不仅记录了她的奋斗历程，更是一部波澜壮阔的AI发展史，带你重回那些改变世界的关键时刻。 这本书让你看到：真正的AI不是冰冷的算法，而是带着温度的科技。 这张图的作者栏和封面有出入，封面写的是“李飞飞自传”。 3、《空间计算》 作者：凯西·哈克尔 / 伊雷娜·克罗宁 “人工智能驱动的新商业革命” 继虚拟现实、元宇宙和生成式AI之后，一个新时代已经到来：空间计算时代。随着生成式AI的爆发，空间计算平台将拥有更加丰富的内容，将在很大程度上改变我们的生活和工作，重新定义商业模式。 这本书由被誉为“元宇宙教母”的凯西·哈克尔领衔创作，揭示了继手机之后的下一代人机交互平台——空间计算的未来。 4、《人机对齐》 作者：布莱恩·克里斯汀 “如何让人工智能学习人类价值观” AI会失控吗？这本书用近百个真实案例，揭开AI对齐问题的惊人真相：当机器不按我们预期行动时，灾难就会降临。 对齐问题还是一面镜子，将人类自身的偏见和盲点暴露出来。这是一部精彩纷呈的跨学科史诗，不仅审视了人类的科技，也审视了人类的文化。 5、《GPT图解》 作者：黄佳 “大模型是怎样构建的” ChatGPT到底是怎么工作的？为什么它能写诗、编程、甚至通过律师资格考试？这本书用最轻松幽默的方式，带你从零开始搭建自己的语言模型！ 没有令人头疼的数学公式，没有晦涩难懂的术语，只有生动有趣的故事和缤纷多彩的图解。从最简单的N-Gram到震撼世界的GPT-4，一本书看懂AI发展的完整脉络。 6、《计算》 作者：吴翰清 “第十九届文津图书奖科普类图书” 横跨人类近3000年文明史，从数字的起源一直讲到ChatGPT，将数学史、计算机科学史、哲学史融为一体。这本书用440页的篇幅，串联起人类智慧的完整脉络。 市面上要么是枯燥的工具书，要么是讲计算机历史的，但没有一本书能用讲人话的方式，从数学本源开始一直讲到今天最前沿的AI技术，直到《计算》的出现。 7、《GPT时代人类再腾飞》 作者：里德·霍夫曼 “关于人工智能ChatGPT如何重塑未来世界的宏伟蓝图” LinkedIn创始人里德·霍夫曼与GPT-4展开了一场跨越物种的深度对话，探讨AI如何重塑教育、商业、创造力的未来。书中至少三分之一内容由GPT-4直接创作。 霍夫曼用实际行动告诉我们：AI不是威胁，而是放大人类能力的超级工具！这本书就是你的实战指南，教你如何让GPT成为你最强大的合作伙伴。 8、《生命3.0》 作者：迈克斯·泰格马克 “人工智能时代，人类的进化与重生” MIT物理学教授泰格马克带你进行一场穿越时空的思想实验：从现在到1万年后，从地球到整个宇宙，人类将如何进化？ 他问出了最本质的问题：当AI超越人类智慧，我们是会被淘汰，还是会与AI融合成为神？读完这本书，你会发现自己对AI的所有担忧和想象都太狭隘了！《生命3.0》这本书将是你人工智能时代的思考利器。 9、《人工智能的未来》 作者：雷·库兹韦尔 “未来人类一定会制造出可与人脑相媲美的仿生大脑新皮质” Google首席工程师库兹韦尔认为：2045年，人类智能与机器智能将完全融合，人类将突破生物学的极限。 库兹韦尔在书中揭秘大脑工作原理，描绘如何创造超越人脑的智能机器，带你看见一个难以置信的未来。 10、《人工智能哲学》 作者：玛格丽特·A. 博登 “人工智能研究领域著名学者的十五篇代表性论文” 这本书不是写给专家看的技术手册，而是探讨AI最本质问题的哲学盛宴：机器真的可以思考吗？人的思维只是一个复杂的计算机程序吗？这本书在追问更根本的问题：我们到底在创造什么？ 如果你想真正理解AI，而不仅仅是使用AI，这本书将带你走进AI的哲学内核，让你明白技术背后的深层逻辑和边界所在。

①"去掉 AI 特有的那种光滑质感，给皮肤、头发、衣服加上自然的凹凸和细小的质感" ②"别搞得太完美对称，做成随手一拍的自然构图" ③"不要影棚打光，还原窗户进来的自然光和真实的阴影" ④"别什么都拍得清清楚楚，加入手机拍照特有的轻微抖动和失焦" ⑤"皮肤别修得太狠，保留毛孔、小绒毛和细小的皱纹" ⑥"背景别收拾得太整齐，放点有生活气息的小物件，保留自然的杂乱" ⑦"不要广告大片的感觉，做成普通人用手机拍下日常一瞬间的照片"

想问大家一个问题：AI 发展这么快，作为一个正在学习 AI、做实际项目的人，我到底应该积累什么，才能让今天投入的时间在几年之后依然有价值？ 因为现在很多技术更新得实在太快了。前几个月大家还在研究某个 Agent 框架，过段时间可能就有更简单的方案；今天花很多精力写出来的 Skill，明天模型更新以后，可能直接一句自然语言就能完成。你刚掌握一个工具，新的工具又出现了，感觉自己一直在追赶，却很难真正停下来。 如果把成长完全建立在某个模型、某个平台或者某套框架上面，那可能永远都要被技术更新推着走。 但我后来慢慢发现，真正值得长期积累的东西，很多并不会随着工具更新而消失。 比如你做过一个企业 RAG 项目，表面上学会的是向量数据库、Embedding、检索和大模型 API，但如果你真正深入做过，就会遇到各种非常现实的问题：为什么有些文档检索不到？为什么模型引用的内容不准确？为什么不同用户不能看到同一份资料？数据更新以后怎么保持索引一致？一条回答究竟怎样才算有证据支持？ 这些问题你认真解决过一次，再去做其他企业知识库项目，很多经验就能够迁移。 再比如你做 Agent，真正有价值的也不只是会调用几个工具，而是你理解了为什么需要状态管理、幂等、失败重试、日志、权限和人工审核。以后就算整个 Agent 框架全部换了一遍，这些工程问题仍然存在，你积累的判断能力不会突然归零。 我觉得这才是技术人应该认真区分的两件事：你今天学到的是一个工具的操作方式，还是解决一类问题的方法？ 而且我越来越觉得，AI 时代的程序员，可能真的需要比以前理解更多技术以外的东西。 你得懂一点商业，才能知道客户为什么愿意花钱；懂一点产品，才能判断用户提出的需求到底值不值得开发；懂一点组织和沟通，才能理解为什么一套技术上完全可行的系统，在真实企业里面就是推进不下去。 甚至你还需要理解一些人的心理。因为客户不愿意使用 AI，有时候并不是他看不懂技术，而是他担心风险、担心改变习惯、担心自己需要承担新的责任。 但这并不意味着一个人必须精通所有领域。真正重要的是，在拥有扎实工程能力的基础上，逐步建立理解其他角色的能力。 我现在也越来越不想单纯用自己又做了多少项目、掌握多少新框架，来衡量成长了。 一个项目从零做到能运行，当然值得高兴。但如果项目结束以后，没有留下测试、复盘、可复用的方法，也没有理解背后的业务逻辑，那下一次遇到类似问题，很可能还是重新踩坑。 反过来，如果每次做项目都能够让自己对架构、业务、用户、商业和交付有更深入的认识，哪怕项目数量没有那么多，这些能力也会一点点积累起来。 还有 GitHub、个人网站、内容创作、人脉和真实案例，我觉得它们也应该为这个过程服务。不是单纯为了展示自己有多厉害，而是让自己做过的事情有证据、有沉淀，让未来的合作伙伴或者招聘者能够理解自己真正具备什么能力。 工具会不断变化，今天最先进的技术未来可能变成人人都会使用的基础功能。 但你能不能发现真实的问题，能不能设计出靠谱的方案，能不能独立把复杂的事情做好，能不能获得别人的信任，这些能力不会因为一次模型更新就变得毫无价值。 我希望几年以后回头看，自己不是只追过很多 AI 热点，而是真的通过这些技术，建立了一套能够持续解决问题的能力。 这可能才是AI 时代最值得投入的长期资产。

卧槽！Grok Bot 的开源生态已经卷成这样了？🤣 以前想搭一套多 Agent 团队，光设计角色、分工、任务交接，就得折腾好几天。 现在 GitHub 上已经有人把这些流程做好了！ AI 总管、项目经理、程序员、审核员、运营、销售……连团队组织架构都是现成的。 整理了 20 个值得研究的开源项目，链接全部放下面： 01｜Agent Org Chart 现成的工程、销售、运营等 AI 团队架构。 github.com/serenakeyitan/age… 02｜Grok Factory 让 AI 总管自动分配开发和研究任务。 github.com/jaredtrichard/gro… 03｜multiBot 创建专职 Agent，把复杂任务交给编码工具。 github.com/simo255/multiBot 04｜Grok Bot Architecture 多 Agent 协作、任务交接与人工审批架构。 github.com/tiagovilasboas/gr… 05｜Foreman 监控 AI 团队工作进度，独立审核交付结果。 github.com/Archive228/forema… 06｜Grok Bot Second Brain 5 个 Agent 协作管理个人知识库。 github.com/mKay00/grok-bot-s… 07｜Grok Bot Skills 现成的调试、写作、头脑风暴等技能包。 github.com/jeremybrasher/gro… 08｜GrokBot X 自动寻找选题、生成 X 帖子、记录表现。 github.com/YannisKiefer/grok… 09｜Restaurant Scout 餐饮品牌调研、达人筛选和带货脚本。 github.com/mykemueller1-ctrl… 10｜Grok Bot Shopping 商品搜索、购物与电商自动化。 github.com/steve228uk/grok-b… 11｜PhoneZero 让 AI Agent 通过电话完成任务。 github.com/function1st/Phone… 12｜Unlist 辅助处理个人信息下架申请。 github.com/shawnyeager/unlis… 13｜Grok Bot Gateway 让外部脚本和编码 Agent 调用 Grok Bot。 github.com/dimpurr/grok-bot-… 14｜GrokBot Queue 多个 Agent 并行排队执行任务。 github.com/ShuhangGe/grokbot… 15｜Thin Grok Bot 让 Grok Bot 负责调度，复杂工作交给 CLI。 github.com/Luca-Blight/thin-… 16｜BOTROSTER 开源自托管 AI 团队，支持任务和审批。 github.com/mandarwagh9/botro… 17｜Root Agent 根据任务自动规划团队和分配工作。 github.com/MrBekoX/root-agen… 18｜Grok Bot Profiles 开发、排查 Bug、提交 PR、审核 PR 各司其职。 github.com/HAEGONG/grok-bot-… 19｜Grok Bot Templates 49 个现成模板，覆盖多种业务场景。 github.com/cobusgreyling/gro… 20｜HyperGrok Trading Desk 7 个 Agent 组成的交易研究与执行团队。 github.com/galleonlabs/hyper… 别急着堆 100 个 Agent。 先选一个项目，跑通一个真实任务，看看成本和交付质量。 Agent 的数量不重要，能替你完成多少工作才重要。 建议收藏，别再花一个周末从零造轮子了！🤣