最近我在观察一个非常有意思的现象： 越来越多企业在喊“用 AI Agent 提效”，但操作上呢？ 用得像工具，配得像脚本，甚至还幻想着“一劳永逸”。

StackBlitz 以开源为突破口，先后发布了 Bolt.new 与社区版 Bolt.diy，形成官方与社区“双轮驱动”的共生格局。

机器翻译系统通常依赖大规模文本语料和上下文统计来学习词义。在这些语料中，“LLM”一词如果经常出现在法律教育或学术背景下，系统就容易学到它通常指代“法学硕士”。 除非系统能准确识别出某段文字所处的技术领域，否则它通常不会倾向使用“大型语言模型”这一译法。换言之，在翻译模型的训练数据中，“LLM=Law Master”出现频率高于“LLM=Large Language Model”，导致翻译偏见。

书接上回，使用谷歌NotebookLM快速读书流程 …… 如果已经对这本书的内容多多少少有一些了解了，包括直接看过这本书本身，或者是对这本书其中的事件（比如这是一本历史事件相关的书）有一些了解，这种情况下来使用大模型阅读辅助工具的话，会对你提出一个“好问题”更有助力。所谓的好问题，指的是“限定范围”、“具体的”，而不是泛的通用的问题。 btw，这一点跟做话题策划的时候同理，现在互联网技术行业里这些做活动、内容策划的，有很多这样的问题。 举个例子来说，你作为一个技术圈的活动策划，假如你是数据库圈的，然后你每次的活动主题都是诸如“数据库新趋势”、“数据库排名大探讨”、“数据库技术哪家强”、“为什么数据库圈骂战很多”……