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人员、任务、进度、工时、周期、依赖关系 一目了然。无论项目大小、简单复杂都能轻松管理
会员计划说明
我要推出一个为期一年的会员计划，这篇文章我想从会员计划介绍、面向人群、会员权益、会员定价四个方面来介绍下，希望大家理性消费，务必先看权益部分的内容是否是自己未来一年内要聚焦和关注的，然后再看定价是否满足自己当前的消费能力。
你支持AI“复活”逝者吗｜莫尔索随笔 Vol.1
前段时间，音乐人包小柏用 AI 重现女儿的声音和形象，商汤科技创始人汤晓鸥被公司以数字人的形式现身年会，“AI 复活”走入现实。然而“AI 复活”展现出来的科技人文关怀，没几天就变味了。多位已故明星李玟、乔任梁、高以翔被“复活”，登上微博热搜，但这些网友擅自的复活遭到了明星亲属的极力反对，关于AI“复活”逝者，你怎么看?
AI 领域精选高质量信息源分享
我在这篇 ChatGPT 发布一周年的总结文章中，已经推荐了不少优质的信息源，但主要还是偏技术向，随着我自己的身份从纯研发角色转变为产品，我的信息源也对应做了一次更新，增加了非技术部分，经过两个月的迭代，基本还算满意，所以这篇文章来总结下。
如何评估一个RAG（检索增强生成）系统
写这篇文章的原因是我构建的 RAG 框架已经基本成型，现在只剩下最后一块拼图，即**评估模块**，这也是真正投入生产后，RAG 系统迭代的关键，本篇文章我将分享 3 种方案，第一种我自己跑出来的实践经验，第二种是比较成熟的框架RAGAs，通过定量指标来评估，最后一种是则是通过噪声、拒答、反事实、信息整合等四大指标来定性分析，来自论文《在 RAG 中对大语言模型进行基准测试》，大家可以作为参考结合起来设计自己的方案。
开发者必读的国内大模型 API 能力解读（附大量图表分析）
由于要为公司产品接入 AI 能力，且政策原因只能使用国内大模型，所以过去一个月我仔细阅读了一遍国内 6 家（阿里、百度、MiniMax、智谱 AI、MoonShot、百川智能，没试用字节和腾讯家的原因末尾总结有吐槽）大模型厂商文档，逐个测试了不同的 API，发现相同的功能各家的叫法又不一样，使用起来很混乱，所以才有了这篇文章，本文我将以 OpenAI 提供的 API 能力（因为个人项目一直在使用 OpenAI）为基准，从 GPTs 能力、插件能力、Assistants API
基于大模型的Agent进行测试评估的3种方案
大家好啊，好久不见，我们都知道当前基于大模型构建的 Agent 能力极不稳定，而今年我司产品又在规划接入 Agent 能力，所以在引入之前，需要先设计一套测试框架，来看看各种场景下容错率是否能达到目标阈值，所以我调研了几种测试方案，本篇来总结下，大家有需求可以加我进群进一步讨论。
基于大模型的 Agent 进行任务规划的10种方式
基于大模型的 Agent 基本组成应该包含规划（planning)，工具（Tools)，执行(Action)，和记忆(Memory)四个方面，上一篇中重点讲了进行长记忆管理的 8 种方案，本节将从 Agent 的概念、ReAct 框架、示例、以及一些论文思路来具体聊下任务规划的话题，同时会辅以代码帮助理解，欢迎大家一起探讨。
2024 年，基于大模型的 Agent 如何在企业落地？
如果说去年一年是自媒体的狂欢，还可以利用信息差赚知识付费和咨询费，那今年在技术普及已经差不多了，就要面对落地的挑战了，否则大多数人该怀疑这又是一场泡沫了，最近一个月，我自己的身份也从纯研发角色侧重为产品，虽然代码还在写，但关注重点不一样了，这篇文章我将从这一个月来的实践和调研的情况出发，尝试从个人角度阐述对 AI 产品经理的能力理解，以及对当下 toC 和 toB AI 产品落地现状的一些思考，欢迎大家一起探讨。
轻装上阵，加速商业化，LangChain 0.1 预发布看点
LangChain 在 0.1 版本发生了重要变更，官方还专门发了一篇博客，总体看下来可以概括为**聚焦核心，共建生态，轻装上阵，加速商业化**，我也在第一时间向官方申请试用了商业化产品，本篇文章从 LangChain 变更情况解读，商业化产品试用，以及类 LangChain 的 LLM 应用开发框架的发展三部分来谈谈。
大模型时代，程序员如何实现自我成长？——一名普通开发者的 ChatGPT 一周年记
ChatGPT 发布一周年了，切实改变了我的工作方式和职业路径，趁着周末写下这篇文章，我希望以一名普通程序员的视角，带大家回顾一下过去一年大模型领域的发展情况，以及个人的所思所想。文章会分为四个部分，从初次接触 ChatGPT 沉迷追 AI 新闻，到开始亲身实践，利用 LLM 进行一些有价值的工作，然后以开发者视角总结一年来大模型各个层面的发展，标志性的开源项目、基础模型服务商、中间层、以及体验不错的 LLM 产品，最后还想再浅谈一下对 AI 未来的一些展望！