Cearl's — AI 编程、软件工程与技术思考

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读完丹尼尔·丹尼特的《意识的解释》后，我把书里的核心命题——“笛卡儿剧场不存在，意识只是大脑的多重草稿编辑过程”——拿去问了 AI：你觉得你自己有没有可能具有意识？

这篇文章是那次对话的记录，顺带梳理了哲学上几个相关的经典思想实验。

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一、项目概述与愿景

Second-Me 是一个开源项目，旨在创建”数字第二自我”（AI Self）——一个能够学习和模拟用户个性与知识的个性化 AI，在本地训练和托管，数据 100% 自控。

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原文: https://www.kaggle.com/whitepaper-agents

生成式 AI 模型可以通过训练来使用工具，以访问实时信息或建议现实世界中的行动。当模型具备推理、逻辑和外部信息获取能力时，就引出了智能体（agent）的概念——一种超越了独立生成式 AI 模型能力的程序。本文是 Google 发布的智能体白皮书中文整理。

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▌核心观点： AI 智能体正迅速成为推动企业数字化转型的关键力量。Gartner 报告显示相关咨询量激增 750%，但市场同时充斥着”代理炒作”。本文整合 Gartner 最新洞察，梳理智能体的定义、价值、风险与部署策略。

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深度学习在持续学习场景下有一个鲜为人知的致命缺陷：随着训练推进，网络会逐渐丧失学习新知识的能力——即”可塑性丧失”（Loss of Plasticity）。《自然》杂志发表的这项研究（Dohare et al., 2024）系统性地揭示了这一现象，并提出了”持续反向传播”算法作为解决方案。

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大型语言模型（LLMs）已在众多任务中展现出惊人的通用能力。然而，如何让这些强大的模型高效地适应特定领域或动态变化的需求，仍是一个关键挑战。传统的完全微调方法成本高昂、耗时，且容易导致”灾难性遗忘”；而参数高效微调（PEFT）方法（如 LoRA）虽然降低了成本，却往往牺牲了模型的灵活性和技能的可组合性。

想象一下，一个 LLM 能够像经验丰富的专家一样，迅速分析任务需求，并实时调整自身”状态”以最优地解决问题，而不是用一套固定的模式应对所有情况。这正是自适应 LLM 的愿景。Sakana AI 提出的 Transformer² 框架朝着这一方向迈出了重要一步。

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摘要

本白皮书深入分析了软件研发流程中可被 AI 替代或增强的环节，涵盖需求分析、方案设计、代码开发、测试验证、发布运维全流程，并提出具体实施路径与技术方案。

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prompt:

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假如你为自己画一个自画像, 你希望是什么样子? 描述一下
不要考虑用户的兴趣, 而是完全发自你自己的喜欢来考虑这个自画像

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我越来越感觉到，人工智能（AI）正在从一个复杂的工具转变为某种更具实体感的存在，一个正在“到来”而非仅仅执行命令的实体。

AI庞大的预训练知识与其有限的对话记忆之间有何关联？它能否真正“以自己的方式”学习，超越人类反馈的限制？以及，要构建出不仅能获取信息，更能持续学习、记忆和进化的 AI，我们需要什么？

我将这些想法与 AI 进行了一番讨论, 以下是与 Gemini 2.5 Pro Preview 03-25 的对话

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引言：当 AI 遇上浏览器

Browser Use 是一款由 AI 大模型驱动的浏览器自动化代理工具。它的核心能力在于能够将网站的按钮和界面元素转化为更易于 AI 理解的文本式格式，从而让 AI 智能体能够轻松地“读懂”网站并自动完成复杂任务。这项技术旨在解决传统基于视觉的系统在浏览网站时容易出错的问题，并降低重复执行相同任务的成本。

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混用行尾的话, 在Linux中, CRLF行尾会导致脚本执行异常
整理了一些解决及预防办法

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整理一下this用法, 基本是抄了一遍MDN..

普通函数: 执行上下文, 严格模式下默认不指向全局对象
箭头函数: 词法上下文

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使用Let’s Encrypt提供的免费证书,
基于node.js的ws模块

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