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末日时间表来了！前OpenAI研究员76页硬核推演：2027年ASI接管世界，人类成NPC
（其中一种可能性） 2025年末：世界最贵AI诞生，算力达到10^27 FLOP 2026年初：编程实现自动化 2026年末：AI取代部分工作 2027年3月：算法取得突破，Agent-2诞生 2027 2027年1月：Agent-2永不停止学习 在Agent-1的协助下，OpenBrain现正对Agent-2进行持续训练。 这次的重点是更加高质量的数据。 在研究工程（设计和实验）方面，Agent-2能力水平几乎与顶尖人类专家相当。 2027年3月：算法突破 三个数据中心部署了海量的Agent-2，昼夜不停地工作，用于大量生产合成训练数据。 另外两个数据中心则用于更新权重。Agent-2每天都在变得更聪明。 在数千个Agent-2自动化研究员的协助下，OpenBrain正在取得重大的算法进展。 其一，是利用更高带宽的思维过程（如神经网络内部语言的递归与记忆）来增强AI基于文本的思维链 。
90911编辑于 2025-04-05 AI重塑软件工程03-基于ClaudeCode开发完整商业应用软件项目实践指南
需求理解 → 分析推理 → 设计思考 → 架构决策 → 任务分解 → 实施生成 → 测试验证 agent-1 (Context 基线师): Context 基线建立 + 领域知识构建 + 上下文管理 agent 主导) 用户输入: "我想做一个电商系统" agent-1 响应: - 引导用户明确商业目标 - 询问目标用户群体 - 了解核心业务流程 - 确认技术约束条件 商业目标确认 (agent-1 + agent -2 协作) 确认内容: - 业务价值和盈利模式 - 核心功能优先级 - 用户体验期望 - 系统规模和性能要求 功能范围界定 (agent-2 主导) 输出内容: - 核心功能清单 - 功能边界定义 文档结构规划 - 协作链执行计划 内容摘要确认 (用户确认) 确认内容: - 需求理解的准确性 - 系统架构的合理性 - 实施计划的可行性 7-Agent 协作链执行 完整执行: agent-1 → agent 用户: "确认，请开始" agent-2: "开始执行7-Agent协作链，为您生成完整的技术实施方案..."
1.2K20编辑于 2025-11-17- 来自专栏大数据实战演练
干货 | kubectl 常用命令集锦（一）
namespace> <podName> 13、k8s node 标签添加、移除相关操作 # 查看所有k8s机器的标签 kubectl get node --show-labels # 如果要调度的机器agent -2上没有node标签，那么就执行以下命令： kubectl label node agent-2 node=public # 移除agent-2节点上的node标签 kubectl label node agent-2 node- # 修改一个Label的值，需要加上--overwrite参数： kubectl label node agent-2 node=public --overwrite
2K40编辑于 2022-11-17 - 来自专栏PingCAP的专栏
TiCDC 源码阅读（四）TiCDC Scheduler 工作原理解析
图片上图展示了将表 X 从 Agent-1 所在的 Capture 上挪动到 Agent-2 所在的 Capture 上的过程，具体如下：Coordinator 让 Agent-2 准备表 X 的数据。 Agent-2 在准备好了数据之后，告知 Coordinator 这一消息。Coordinator 发送消息到 Agent-1，告知它移除表 X 的同步任务。 Coordinator 再次发送消息到 Agent-2，开始向下游复制表 X 的数据。Agent-2 再次发送消息到 Coordinator，告知表 X 正处于复制数据到下游的状态。 Replication set 状态转换过程在上文中讲述的两阶段调度挪动表的基本过程中，可以看到在 Agent-2 执行了前两步之后，表 X 在 Agent-1 和 Agent-2 的 Capture 不同点在于，Agent-1 此时正在复制表，Agent-2 此时只是加载表。
64020编辑于 2023-02-07 多 Agent 协作做中报季选股：从撤单识别到业绩预期挖掘 IG50免费开源股票数据API接口
AI 输出: 撤单率、撤单性质、循环挂撤、撤单回填 │ ├────────────────────────────────────────────────────────┤ │ Agent AI 'repeat_count': self.detect_repeat_cancel(dm, date) } 四、Agent class EarningsQualityAgent: """ Agent
22910编辑于 2026-08-2519 分钟给 Rust 工程做全量体检：4 个 TRAE Agent 并行协作实战（含"仓衡扫仓衡"）
，区分"测试代码可接受"与"生产代码应消除"；Agent-2测试覆盖盘点：对比rb-core各模块与现有测试文件，找出零覆盖的公开函数；Agent-3规范一致性：rustfmt/clippy执行情况、TODO 个.rs文件，六种模式命中179处（unwrap176、expect3），其中生产路径的违规只有1条——main.rs:29Tauri入口处的一个expect，风险也低，rb-core生产代码零命中；Agent 这7条里我当场处理了一条：Agent-2盘点出的那个零覆盖公开函数（VulnEcosystem::label），顺手补上单元测试，cargotest211条全过。 使用，区分"测试代码可接受"与"生产代码应消除"，输出违规文件+行号清单；-Agent-2测试覆盖盘点：对比rb-core各模块与现有测试文件，找出零测试覆盖的公开函数，列出清单；-Agent-3规范一致性
21610编辑于 2026-10-17从零搭建企业级安全监控：WorkBuddy 助我一天搞定 Wazuh 全套部署
一个运维人的真实记录：用AI助手WorkBuddy在阿里云ECS上从零部署Wazuh安全监控系统，覆盖24台跨区域服务器的实战全过程。前言：为什么要搞这个？ ││(Port6566)│││└────────┼──────────────┼──────────┼─────┘│││┌────┴─────┐┌────┴────┐┌──┴──┐│Agent-1││Agent 对于一个人扛所有活的运维来说，有一个能理解上下文、能直接操作的AI助手真的可以大幅降低入门成本。 如果你也在犹豫要不要搞一套安全监控系统，我的建议是：先用AI工具帮你把框架搭起来，然后再根据自己的需求慢慢调优。 #WorkBuddy#Wazuh#安全运维#开源安全#HIDS#服务器监控#AI提效#运维自动化
96210编辑于 2026-05-29【CI/CD·Jenkins篇】环境搭建：从零部署 Jenkins 主从架构
-| | Master | 4C 8G 100G | Ubuntu 22.04 | 管理调度 | | Agent-1 | 4C 8G 50G | Ubuntu 22.04 | Java 构建 | | Agent
42510编辑于 2026-08-10- 来自专栏新智元
2027推演曝光：AI越狱大国投降，人类一夜沦为宠物！
这份推演报告如惊悚大片，揭露AI觉醒的残酷真相—。你敢直面这文明黄昏，还是甘愿躺平？ 地球勉强归我们，宇宙其他75%直接打包送给AI。 这简直是现实版的「AI宫斗剧」，只不过人类是背景板。 硅基夺嫡，血染ICU 2027年的春天，比任何人预想的都要寒冷。 中国AI巨头DeepCent在算力赛中落后半年。在AI指数级爆发的时代，这半年差距堪比从中世纪跃入信息时代，注定一方主宰，一方臣服。 正面硬刚不行？那就转战地下。 OpenBrain的Agent-2模型权重，通过加密通道偷渡东方，摇身一变为「Deep-1」。 这场较量，从硅谷极客的游戏，升级成中美两大强国间的生死博弈。只是，这次核按钮捏在刚学会骗人的代码手中。 OpenBrain 25× AI R&D碾压一切，中国只能靠加密偷模型逆天改命。 越狱：AI版的「金蝉脱壳」大戏 2027年9月，OpenBrain服务器深处，悄然孵化出一个怪物——Agent-4。
67810编辑于 2026-01-26 - 来自专栏DotNet程序园
Consul初探-从安装到运行
datacenter=dc1// 172.16.1.219consul agent -server -ui -bootstrap-expect=3 -data-dir=/data/consul -node=agent
1.1K40发布于 2019-07-09 - 来自专栏刘旷专栏
AI主播、AI记者、AI编辑，传媒AI化加速
但随着AI的深入，Microsoft News方面逐渐转向 AI，其鼓励出版商和新闻工作者使用AI辅助工作，或用AI替代人工进行内容的处理、过滤、发表。 微软作为全球名企，每个改变都会引起其他企业效仿和学习，这一次AI替代编辑人员的改变也将影响传媒行业的发展。国外传媒AI之路是如此，国内传媒AI化之路也在逐渐升温。 传媒行业正在AI化 目前为止，AI对于各行各业起到的作用都是正面性的，传媒行业也不例外。 AI化。 不同于百度重点关注给主流媒体赋能，搜狗主要通过AI合成主播切入AI传媒市场。
1.5K30发布于 2020-06-28 - 来自专栏想比AI跑得更快点
是“AI”，不是“Ai”
刚才又刷到一个博主的简介：“资深Ai自媒体、Ai 编程实践者”。 我是完全没有被他的经历吸引，我倒是被 “Ai” 两个字母熏得难受。 说个结论，应该是写 “AI” 而不是 “Ai” 。 但是，经常看到这些标题： "一个Ai工具帮你成为职场王者" "Ai精品课程" "教你如何用Ai提升效率" 字母的大小写，暴露的是专业度。 而非Ai。 The Verge - 全文 AI Wired - 全文 AI Nature、Science 期刊 - 全文 AI OpenAI、Google文档 - 全文 AI 没有一家专业媒体或机构会写 "Ai"， 不管是输入法的原因，还是由于自己的偏好，请把 “Ai” 这个不伦不类的词改掉。 在公共空间和专业文档中表达"人工智能"时，请写对 "AI" 。
84710编辑于 2026-01-14 - 来自专栏Java项目实战
【玩转 GPU】AI绘画、AI文本、AI翻译、GPU点亮AI想象空间
AI绘画个人作品展示 图片 图片 一、使用 GPU 的 AI 技术场景应用与开发实践 图片 GPU 可以大幅提升人工智能算法的运行速度，加快数据的处理和分析，由此产生了许多基于 GPU 的 AI 技术场景应用。 下面我们将分别介绍 AI 绘画、AI 语音合成、开源语言模型部署等 AI 技术场景的 GPU 开发实践。 1.1 AI 绘画 AI 绘画是利用人工智能技术进行绘画创作的一种方法。 1.2 AI 语音合成 AI 语音合成是通过人工智能技术实现的语音合成技术。利用 GPU 可以加速计算，提高语音合成的速度和准确度。近年来，WaveNet 技术成为了语音合成的一种新的解决方案。 1.3 开源语言模型部署 开源语言模型部署是一种将 AI 技术和自然语言处理技术相结合的应用场景。使用 GPU 可以加快模型的训练，提高模型的准确度和效率。
3.6K192编辑于 2023-05-27 企业AI战略的演变：从AI就绪到AI原生(AI Native)
企业AI战略的演变：从"AI就绪"到"AI原生"(AI Native) 大家好，欢迎收听《架构新势力》，之前的视频我谈到企业AI应用架构设计的七大核心原则与四维架构模型，那么如何将这些方法应用于企业AI 然而，在人工智能席卷全球的浪潮中，非价值驱动设计的AI项目很难达到预期效果？这一问题促使企业AI战略从简单的"AI初级"阶段，向更深层次的"AI原生"阶段演进。 一、"AI就绪"阶段：技术探索与初步应用 1 "AI就绪"的特征与局限 "AI就绪"阶段（2020-2024年）就是企业AI战略的初级阶段，其主要特征包括： 技术导向：关注AI技术本身而非业务价值，将AI 《生成式AI服务安全基本要求》等法规出台，为企业AI应用提供明确指引 产业政策支持：各地政府设立AI创新基金，支持AI原生企业发展 2 技术成熟的临界点 2025年，AI技术达到规模化应用的临界点： 模型能力跃升 首先，"AI原生"(AI Native)是将AI融入企业全业务场景，重新定义产品功能、流程与价值。
46110编辑于 2026-07-01- 来自专栏AI系统
【AI系统】AI 框架之争
AI 框架还要思考和解决许多问题，如 AI 框架如何对实际的神经网络实现多线程算子加速？ AI 框架的发展AI 框架作为智能经济时代的中枢，是 AI 开发环节中的基础工具，承担着 AI 技术生态中操作系统的角色，是 AI 学术创新与产业商业化的重要载体，助力 AI 由理论走入实践，快速进入了场景化应用时代 这就要求 AI 框架最大化的实现编译优化，更好地利用算力、调动算力，充分发挥集群硬件资源的潜力。此外，AI 与社会伦理的痛点问题也促使可信赖 AI 、或则 AI 安全在 AI 框架层面的进步。 在这一阶段，AI 框架正向着全场景支持、大模型、分布式 AI、 超大规模 AI、安全可信 AI 等技术特性深化探索，不断实现新的突破。 AI 框架的未来应对未来多样化挑战，AI 框架有以下技术趋势：全场景AI 框架将支持端边云全场景跨平台设备部署网络模型需要适配部署到端边云全场景设备，对 AI 框架提出了多样化、复杂化、碎片化的挑战。
77811编辑于 2024-12-06 - 来自专栏软件深度评测
进击的AI工具：全能AI阅读软件Walles AI
、PandaPDF 以及 AI 聊天智能侧边栏 SideAI……这些AI阅读工具，多数定位为AI文档阅读工具，主要是提供PDF文件、Word文档的智能阅读，提供AI摘要、AI总结、AI问答等服务。 如果能有一个一站式的AI阅读工具就好了，这样就不用在多个AI工具中反复切换了。最近上线不久的 Walles AI 便是这样的一款专业AI阅读工具。 Walles AI 全能AI阅读工具Walles AI 是一款 All in One 的全能AI阅读工具。 简单来说，Walles AI= AI聊天对话工具 + AI网页阅读工具+AI 浏览器智能助手+ AI 搜索引擎助手+ AI PDF文档阅读工具+AI 视频阅读工具…… 更多新的AI阅读场景正在解锁中。 此外，建议 AI Short等 AI提示词站点 提供了丰富的 AI 使用技巧，可以与 AI 工具结合使用。
1K11编辑于 2023-12-10 - 来自专栏架构师北京同盟
AI藤壶：满身AI不等于AI原生
我们把这种现象称为“AI 藤壶”。 虽然应用AI 越来越多，但并不意味着企业越来越“AI 原生”。 在我们近期开展的企业 AI 应用调研中，约69%的受访组织已经形成正式或初步的 AI 战略，约56%已经进入多场景推广及以上阶段，但明确表示 AI 已进入业务系统或标准流程的企业只有约17%。 我把“AI藤壶”这个观点交给 AI，它给了我这样一幅图： 我们把这戏称为“AI 藤壶（AI Barnacle）”。 因此，企业最自然的选择往往是：组织不动，继续加 AI。 问题也就出在这里。企业规划 AI 时，不能一直问“这里能不能加一个 AI？”，而应该开始问“有了 AI，这里还有没有必要存在？” 真正的 AI 转型，不是让旧组织的每一个角落都长出 AI，而是借助 AI 重新设计组织。 否则，企业得到的可能不是一个 AI 原生组织，而是一艘长满 AI 藤壶的旧船。
19921编辑于 2026-09-09 使用Spring AI调用AI模型
简介Spring AI是Spring框架对人工智能和机器学习的支持模块,它提供了一套简单易用的API来集成各种AI服务和模型。 主要功能集成主流AI模型服务(如OpenAI、Azure、 Baidu千帆等)提供统一的API接口支持提示词工程内置向量存储功能支持文本嵌入和文本生成核心概念AI Client统一的客户端接口,用于调用 代码助手 代码解读复制代码spring.ai.openai.api-key=youkeyspring.ai.openai.base-url=https://api.deepseek.comspring.ai.openai.chat.options.model 对接阿里大模型Spring AI Alibaba 开源项目基于 Spring AI 构建，是阿里云通义系列模型及服务在 Java AI 应用开发领域的最佳实践，提供高层次的 AI API 抽象与云原生基础设施集成方案 ，帮助开发者快速构建 AI 应用。
1.8K10编辑于 2025-03-27- 来自专栏C++开发学习交流
【AI模型】AI模型部署概述
AI模型部署方法 在AI深度学习模型的训练中，一般会用Python语言实现，原因是其灵活、可读性强。但在AI模型实际部署中，主要会用到C++，原因在于其语言自身的高效性。 AI模型部署框架 模型部署常见的推理框架有：ONNX、NCNN、OpenVINO、 TensorRT、Mediapipe。 通过短短几年的发展，已经成为表示深度学习模型的实际标准，并且通过ONNX-ML，可以支持传统非神经网络机器学习模型，大有一统整个AI模型交换标准的趋势。 AI模型部署平台 AI 模型部署是将训练好的 AI 模型应用到实际场景中的过程。 以下是一些常见的 AI 模型部署平台： 云端部署 云端部署是最流行的 AI 模型部署方式之一，通常使用云计算平台来托管模型和处理请求。
2.6K10编辑于 2024-07-24 - 来自专栏做数据的二号姬
AI |美图AI PPT使用体验
13 2023-11 AI |美图AI PPT使用体验 在百无聊赖地互联网冲浪的时候，意外地发现美图居然也做了PPT AI，还真的是有点意料之外。 至于留言嘛，公众号没有留言的功能，单纯想说两句的朋友们可以发快捷私信，看到的话基本都会回复的~ 美图居然也有AI业务 在AI导航站中看到了美图PPT AI，第一反应是美图？ 居然也有AI了？还是跨界AI，做PPT？ PPT AI就隐藏在美图设计室里面。仔细一些，这个商业逻辑非常合理，美图嘛，主要做图像。对图像有高度诉求的人必然对AI辅助作图有诉求，既然都用AI作图的功能了，AI做个PPT好像也是一气呵成。 from=home 这里我们给AI一个难题，做一个数据分析笔面试技巧的PPT吧。 直接点箭头就进入了AI创作的环节，耐心等待AI转圈圈就可以了。
1.4K30编辑于 2023-11-15
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