10xDEVBLOG

Collection

AI Development & Integration

January 12, 2026

AI Can't Code: 7 Myths Debunked

Myth 1: AI is a Master Coder This is false. AI doesn’t truly “code” because it doesn’t understand. It guesses. When a human developer writes code, they build a mental...

Read Article
January 10, 2026

AI的黑匣子之谜：为何无人知晓其工作原理？

Anthropic公司（Claude的制造商）的首席执行官曾坦言： “我们根本不知道人工智能是如何工作的。” 就连OpenAI的Sam Altman也表示， 我们至今仍无法解释AI是如何做出决策的。 但问题是，为什么我们至今还不明白？ 我们是如何在不完全理解AI工作原理的情况下， 创造出像GPT-5、Gemini Pro 3和DeepSeek这样先进的模型的？ 传统编程 vs. 人工智能 想象一下，你正在编写一个应用程序。 在开发过程中，应用的某个部分出现了问题。 任何程序员的正常做法都是开始调试（debugging）代码。 他们会审查导致问题的代码部分， 找出错误的原因， 然后修复它。 问题就解决了。 在这种情况下，程序员完全理解发生了什么。 他们理解代码， 也明白代码究竟是如何运行的。 正因为如此，他们才能修复问题。 但在人工智能领域，情况则完全不同。 想象一下，如果开斋节和宰牲节恰好在同一天，我应该先做开斋节的祈祷还是宰牲节的祈祷？ 如果两个节日恰好在同一天，这个问题根据不同学者的观点有不同的答案。但总的来说，最好先做开斋节的祈祷，然后再做宰牲节的祈祷，这符合大多数学派的常规顺序。 让我们先明确一下这里出现的几个大问题： 为什么ChatGPT没能识别出问题中的逻辑错误并加以纠正？ ChatGPT是从哪里得到这个答案的？...

Read Article
January 09, 2026

解构AI技术栈：构建卓越AI系统的五大关键层次

无论你是为个人用途构建实验性原型， 还是为整个组织开发应用程序， AI技术栈中都有一些关键组成部分，你必须正确把握。 这样才能构建出不仅能生成答案， 还能解决真实、有意义问题的AI系统。 场景：AI驱动的药物研发 举个例子， 假设我正在构建一个AI驱动的应用， 帮助药物研发人员理解和分析其领域内的最新科学论文。 这个项目可能始于我最近听说的一个模型， 据说它在处理博士级研究员那样的高度复杂任务方面表现更佳。 模型是技术栈中一个重要的层次， 但它只是整个拼图的一块。 graph TD; A[用户查询] --> B{AI 技术栈}; B --> C[1. 基础设施层]; C --> D[2. 模型层]; D --> E[3....

Read Article
January 08, 2026

如何利用RAG让人工智能助手理解你的500GB文档

你的公司服务器上有 500GB 的文档。 你被要求接入一个像 ChatGPT 一样的人工智能助手，用来回答关于这些文档的问题。 你心想，天啊，这要怎么完成？ 根据你的经验，典型的聊天应用最多只能接受十几个文件。 因此，你必须使用一种不同的方法，让 AI 能够搜索、阅读并理解全部文件。 但该怎么做呢？ 传统方法的局限性 也许你认为可以创建一个聪明的算法来搜索文档的标题和内容，并按相关性排序。 但你很快意识到，这意味着每次用户搜索时，都需要搜索全部 500GB 的文档。 这是一种非常低效的方式。 于是，你可能尝试另一种方法，通过预处理工作，提前将所有文档总结成可搜索的块。 但你也意识到，在这种情况下，结果可能不会很准确。 融合两种思路 让我们尝试一种不同的方法。 为什么不把这两种想法结合起来，取其精华呢？ 从大语言模型（LLM）开始，我们知道其接收输入的核心思想是词嵌入（word embedding）。 这意味着人类语言被转换成数值表示，因为计算机不能用词语思考，只能用数字。 那么，有没有可能我们不用搜索全部 500GB 的文档，而是通过保留这些词语的语义（即意义），将文档存储为向量嵌入，并把这些向量存入数据库中呢？ 如果我们能做到这一点，也许我们可以通过将上下文分割成向量数据库中的块（chunks）来更快地检索它们。...

Read Article
January 08, 2026

WebMCP：谷歌与微软支持的塑造网络未来的新提案

一项由谷歌和微软支持的新提案可能正在塑造我们使用网络的未来。 我个人很喜欢它。 它被称为 WebMCP，但别把它和普通的 MCP 服务器搞混了。 WebMCP 实际上是一个浏览器 API。 它允许前端开发者将网站的功能作为工具暴露给 AI 代理。 这实质上让每个网站都变成一个迷你的 MCP 服务器。 虽然你可能已经看到一些网站开始推出自己的 MCP 服务器，但 WebMCP 有点不同。 它的目标是帮助代理为你使用网站，而不仅仅是访问你的 API 并在聊天中显示结果。 它将完全基于前端。 如果这个区别听起来有点令人困惑，让我们直接看一个演示，并讨论我为什么喜欢它。 WebMCP 演示：简单却强大 首先我得承认，这个演示看起来并不会太令人兴奋。 但这正是 WebMCP...

Read Article
Previous Page 8 of 56 Next