1.从提示词到上下文

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2.上下文工程技术栈

Claude Fable 5 — 系统提示词中文版

Palantir 本体论：为何它是企业级 AI 智能体的操作系统

AI游戏开发漫谈

神经网络到底是什么？

线性代数到底是为了解决什么问题而被发明出来的？

AI史论5-符号主义最后一次系统性冲锋及其历史意义

AI史论4-AI首次商业化扩张、技术局限与第二次危机伏笔

AI史论3-莱特希尔报告、组合爆炸与被忽视的关键火种

AI史论2-从感知机之争到第一次AI低谷

AI史论1-人工智能早期路径的形成、分化与资源竞争

理性看待国产开源模型与世界顶级闭源模型的差距

Anthropic 揭秘“透明之翼”计划：AI 正在重构全球防御版图

GOOGLE 投资深度分析报告

Harness Engineering-AI Agent工程化的核心

Claude Code 上下文压缩算法深度分析

解剖OpenClaw：AI Agent 运作原理与架构

AI 时代的软件开发 Vibe Coding 

佛学全景地图：从认知科学视角拆解2500年的意识迷宫

读懂量子力学的大厦是如何建立的

Claude Skills 技术解析

网络审查与反审查技术的十年对抗演进史分析

光刻机产业深度分析

Switch破解史

解谜宇宙：我们是否就是一组全息投影?

概率的本质

MDR事件报告生成器 - 使用说明

为什么强化学习之父说LLM是死路一条？

EDR免杀技术攻防对抗原理

EDR后门检测原理分析

人工智能基础学习笔记-17

人工智能基础学习笔记-16

人工智能基础学习笔记-15

人工智能基础学习笔记-14

人工智能基础学习笔记-13

人工智能基础学习笔记-12

人工智能基础学习笔记-11

人工智能基础学习笔记-10

佛教到底信什么？

现代浏览器的工作原理

人工智能基础学习笔记-9

人工智能基础学习笔记-8

人工智能基础学习笔记-7

人工智能基础学习笔记-6

人工智能基础学习笔记-5

人工智能基础学习笔记-4

人工智能基础学习笔记-3

人工智能基础学习笔记-2

人工智能基础学习笔记-1

3-2.提示词在上下文工程中的实践

3.提示词技术

理解 RAG-3

理解 RAG-2

理解 RAG-1

贝叶斯回归入门指南

人工智能基础到攻防全面指南-4

人工智能基础到攻防全面指南-3

人工智能基础到攻防全面指南-2

人工智能基础到攻防全面指南-1

了解提示词工程到上下文工程的演进，掌握大语言模型交互的核心技术

全面了解上下文工程的技术组成和架构

Palantir 的语义层如何将碎片化的企业数据转化为 LLMs 真正能够理解的数字孪生——以及为什么本体增强生成（OAG）在处理实际业务决策时优于 RAG

本文希望能通过通俗易懂的方式带各位上手游戏开发, 而不是去开发游戏引擎、绘制精美角色等轮子工作, 还是用开发 B/S 举例, 你不能指望一个人从数据库驱动这种底层轮子开始能在这个人兴(耐)趣(心)耗尽之前完成整个系统的开发

如果你想真正搞懂深度学习，那么起点通常不该直接放在 ChatGPT 或大模型上。因为这些系统虽然看起来宏大、复杂、充满“智能感”，但它们的数学骨架，其实都可以一路追溯回一个非常朴素的问题：
神经网络到底是什么？它为什么能学习？

从工程和计算的角度看，线性代数并不是“矩阵算术”，而是一套用来描述、组织和求解复杂多变量系统的语言。它是现代科技文明的底层基础之一。没有线性代数，就不会有现代图形渲染、通信系统、推荐算法、深度学习，也不会有今天几乎所有依赖海量数据处理的技术体系。

在今天，大模型只要接入互联网和大规模语料，就能展现出相当强的语言理解与知识调用能力。但如果回到没有互联网、算力有限、数据极度稀缺的1980年代，人工智能研究者面对的是另一种几乎无法回避的根本难题：机器缺乏常识。

1979年前后的美国人工智能领域，仍处在第一次AI寒冬的余波中。联邦政府削减拨款，军方收回订单，大量短期看不到回报的研究项目被暂停，许多学者面临失业与实验室停摆的现实。然而，历史很快出现转折。

如果把今天的大模型能力带回1973年的英国，许多当时最有影响力的学者大概率不会把它视为技术现实，而会把它当作夸张宣传，甚至彻底的骗局。这并不只是因为他们缺乏想象力，更因为在那个时间点，主流学界刚刚以相当正式的方式，对“机器是否能够拥有智能”给出了极其悲观的判断。

人工智能的发展并非一条持续上升的技术曲线。在其早期历史中，技术突破、理论局限、学术权威、国家预算与冷战竞争长期交织，决定了不同路线的兴衰。其中，围绕感知机（Perceptron）展开的争论，是人工智能史上最关键的分叉点之一。

今天我们看到的人工智能发展，尤其是大模型、深度学习与算力驱动的智能系统，并不是一条单纯由技术自发推进的线性道路。它的起点，某种意义上可以追溯到一笔只有 7,500 美元 的经费申请；它的发展路径，则深受战争遗产、冷战竞争、学术权力结构与资源分配机制的共同塑造。

Anthropic 正式启动了 “透明之翼”计划 (Project Glasswing)。这不仅是一次技术发布，更是一场由 Amazon、Google、Microsoft、Apple、NVIDIA、Cisco 及 JPMorganChase 等巨头组成的全球防御联盟。

市场长期以来对AI颠覆谷歌搜索的“生存危机”定价正面临彻底证伪。随着Gemini系列模型的加速迭代与AI Overview（AIO）渗透率跨越50%的红线，硬核流量数据揭示了一个被忽视的现实：AI不仅没有蚕食搜索，反而通过开辟高频次、复杂化的交互场景，驱动了搜索总盘子的“增量膨胀”。我们认为，谷歌的风险结构已从商业模式的“生死存亡”降级为变现节奏的“运营适配”，当前估值具备显著的非对称性上行空间。

Harness Engineering-AI Agent框架工程化介绍。

基于 Claude Code 源码（2026-03-31 快照，512K 行 TypeScript）逆向分析
核心文件：src/services/compact/ 目录下 11 个文件

深入探讨生成式人工智能（AI）深度介入下的编程新范式——Vibe Coding

初涉佛学的人，往往会瞬间陷入一种深度信息过载的挫败感：有人推崇《金刚经》的空灵，有人执着于“阿弥陀佛”的简易，有人在“八识”的精密术语中迷失，而禅宗却又高喊“不立文字”。这种混乱并非佛学玄奥，而是因为它经历了一场持续2500年的“传声筒游戏”。

技术瓶颈、商业博弈与AI驱动的未来格局

从宇宙尘埃到黑洞深渊的生命之旅

抛硬币、谈恋爱、看世界：你是“频率派”还是“贝叶斯派”？

MDR安全事件报告生成器是一个专业的安全事件管理工具，用于从Kaspersky MDR平台获取安全事件数据， 并通过AI翻译服务将英文事件描述翻译为选定的语言，最终生成格式化的HTML和PDF报告。

大型语言模型是通往AGI的一条死路。

面向 Web 开发者的浏览器内部机制指南

OWASP机器学习十大安全威胁深度剖析

红队视角下的AI系统漏洞挖掘与对抗策略

人工智能基础理论与核心要素解析

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第四章 OWASP机器学习十大安全威胁深度剖析

4.1 ML01: 输入操纵攻击（恶意输入篡改）

4.2 ML02: 数据投毒攻击（训练数据污染）

4.3 ML03: 模型逆向攻击（模型反向推理）

4.4 ML04: 成员推断攻击（训练集成员身份推理）

4.5 ML05: 模型窃取（AI模型盗版复制）

4.6 ML06: AI供应链攻击（AI生态链污染）

4.7 ML07: 迁移学习攻击（预训练模型后门继承）

4.8 ML08: 模型倾斜攻击（模型决策偏向操纵）

4.9 ML09: 输出完整性攻击（AI输出结果篡改）

4.10 ML10: 模型投毒攻击（AI模型参数直接篡改）

stephano