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My take: July 2025 LLM coding meta
- o3 for research/planning
- o3 for code review
- o3 for debugging
- sonnet 4 for agent tool calling driver
- o3 for first pass code implementation
- sonnet 4 for iterative changes to existing code
- Gemini 2.5 Pro for long context edge cases
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几周前我提到过：LLM的出现，使我们能够从人类历史所有文献中，发现人类尚未意识到的隐秘关联。
最近，我发现了一种LLM深度研究（Deep Research）的绝佳应用方式。我曾建议北外、上外从事英美文学、比较语言学和高级翻译研究的朋友们，在AI时代发挥他们积累的大量阅读优势，借助LLM生成前所未有的内容与推理。
这种研究不同于传统论文，不追求可复现性，也不同于新闻，不依赖一线采访。它基于跨语言、跨地域、跨时空的大量人类文献，仿佛是在高维数据空间中切割出一条独特的推理路径，用以预测经济和社会走向，提出创新的社会、组织或商业思想，开拓科研新方向，甚至提供可实践的操作指南。
哲学系、英美文学系、欧语系的博士及研究学者，在长期积累的海量阅读中培养出庞大的知识基础，这是他们独特的优势。他们的阅读量超乎寻常，且跨语言的训练使他们拥有独特的思维方式，而中文本身又是语言上极富创造力的媒介。
LLM堪称“类比大师”。当前，大多数使用者仅让其进行事件、词汇或概念级别的类比。然而，如果将整本文学作品及其复杂内容视作一个庞大的类比空间，效果又会如何？
大学时，室友偶然在图书馆英文区发现了一个小角落，我们称之为“禁书区”，《使女的故事》就是在那里读到的，还有《1984》、《动物农场》等政府曾禁的书籍。《使女的故事》尤其特别，因为书中每个细节都取材自真实历史事件，却构建出一个虚构的未来世界。
借助这种概念，我利用LLM的深度研究能力，推演了全球经济衰退背景下，女权主义可能遭遇的巨大倒退，并全面基于当前主要经济体，引用了历史上真实发生的类似事件。
历史告诉我们，女性权利的倒退往往不是经济危机的直接结果，而是社会与政府在危机中的选择。每一次倒退，都需要耗费十年乃至一代人努力才能恢复。而每一次经济动荡中，女性也从未停止抗争。
女性真正保有应得的权益需要知识和理性。在经济衰退中，让男人都不得不服你的见解。不是见男就骂，怼天怼地，在实际生活中又不学无术，既不赚钱，也不做家务，也不带孩子。
https://t.co/U3dya2468p
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9个MCP、LLM和AI代理的视觉解释：
https://t.co/VNc1VtSlrS
来自：Akshay 🚀 https://t.co/7cZCIGi9Zy
9个针对AI工程师的MCP、LLM和AI代理备忘单（含视觉图）：
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Deepseek on #Microcontroller#? Running #LLM# on RT-Thread. Check this out: https://t.co/LbNadOTRw5
#opensource# #embedded# #RTOS# #DeepSeek# https://t.co/2bMktUKiQr
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What if -- despite all the hype -- we are in fact underestimating the effect LLMs will have on the nature of software distribution and end-user programming? some early, v tentative thoughts: 1/
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The day the judges regretted hitting the buzzer before the performance was over. https://t.co/llmWsvcB92
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😂🤣 What would you have done? https://t.co/LlMeftPxZR
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超级人工智能AGI又一难题被解决！
大语言（LLM）模型的缩放定律（scaling law）的最大阻力，是用于训练的整个互联网的数据已经耗尽，ai进化速度放缓，
直到《Absolute Zero》论文横空出世！
论文团队抛弃了人工标注，让AI自己生成数据，实测效果，行业最佳（Sota）！
这对agi，意味着什么？🧵 https://t.co/n5HLLTy5q7
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今天下午去我的老东家金山办公做一个题为《Go+、LLM+MCP与架构》的演讲，干货很多（近40页）。希望我演讲后分享 PPT 的同学欢迎留言。 https://t.co/qo23cnDwJk
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怎么成长为优秀的工程师？怎么做架构？上周的一个演讲 PPT：https://t.co/H0mCnqlwOm https://t.co/4vG0l2gyNH
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Google 发布了一份 68 页的提示词工程
这份《Prompt Engineering》白皮书系统介绍了如何为大型语言模型（LLM）设计高效提示（prompt）。
1、解释了 LLM 的工作原理和输出配置，包括温度、Top-K、Top-P等采样参数的作用。
2、介绍了多种提示技巧，如零样本（zero-shot）、单样本（one-shot）、少样本（few-shot）、系统提示、角色提示、上下文提示、逐步推理（Chain of Thought）、自洽性（Self-consistency）、思维树（Tree of Thoughts）和ReAct（推理与行动结合）等。
3、文档还涵盖了代码提示的应用，包括编写、解释、翻译和调试代码。此外，还介绍了自动提示工程（APE）方法，用于自动生成和优化提示。最后，总结了一系列最佳实践，如提供示例、简化语言、明确输出要求、使用变量、控制输出格式、记录提示版本等，强调提示工程是一个持续迭代和优化的过程。
墨问用户整理了一份 pdf，这里下载
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很多小伙伴想学 AI，我这边推荐一下融资了 900w 的 Mira 项目的旗舰多 LLM 聊天应用 Klok，可以免费使用 GPT、DeepSeek 和 llama。
而且因为 Mira 的公开测试网昨天上线，撸毛的小伙伴也可以一边学 AI 一边获得积分。每次在 Klok 里提问都会获得积分，使用得越多，赚取的积分越多。
除此之外，邀请好友加入，还可以获得 Klok PRO 的独家访问权限。
小伙伴们可以点我的链接注册一下，多使用，将来可能凭借积分会获得空投呢：
https://t.co/qEU8jULsiw
Mira 是一个通过多个 AI 模型共识验证 AI 输出的网络，可以减少 AI 错误并消除对 AI 的人工监督。这样 AI 就能够自主运作，能解放人类出万亿的价值和生产力。
建议关注一下@Mira_Network 的官推，随时获取最新消息。
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在AGI的混合路径上，我们是那50%的“人类变量”
我们曾经以为，我们每天的“一念天堂一念地狱”的AI体验摇摆，源于LLM当下的架构缺陷。我们以为，只要熬过这个“巴别塔”的搭建阶段，一切都会好起来。
今天，DeepMind的掌舵人Demis Hassabis，用他那冷静而深邃的视野，告诉了我们一个更宏大的真相：
我们今天的摇摆，并非因为我们走错了路，而是因为我们正处在两条通往AGI的伟大路径，那激烈、痛苦、但又充满希望的交汇点上。
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AI是草班子进入币圈的重灾区，之前有直接用stable diffustion模版做画图任务的项目，币安还给他上币了😰
后来用GPT镜像的项目一大堆，再后来用API与 LLM 结合又出来一堆项目，还有说为Web3打造LLM，我靠LLM是那么容易打造的吗😱。AI需要的【数据、算法、算力】还容易用分布式跑通一点，搞这么假大空的干嘛呢。
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@JiamigouCn 是啊！本来我看KAOTO平台上面那么多项目，我就去了解一波，发现好多的AI板块项目，讲的天花乱坠，了解核心内容之后发现我擦了！都是垃圾！除了那个单对多的撮合性交易的那个anom那个什么项目还行，其它的AI项目都没啥鸟用！
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AI是草班子进入币圈的重灾区，之前有直接用stable diffustion模版做画图任务的项目，币安还给他上币了😰
后来用GPT镜像的项目一大堆，再后来用API与 LLM 结合又出来一堆项目，现在聪明了开始包装MCP。还有说为Web3打造LLM或者AI链，我靠LLM是那么容易打造的吗😱。AI需要的【数据、算法、算力】还容易用分布式跑通一点，搞这么假大空的干嘛呢。
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@JiamigouCn 是啊！本来我看KAOTO平台上面那么多项目，我就去了解一波，发现好多的AI板块项目，讲的天花乱坠，了解核心内容之后发现我擦了！都是垃圾！除了那个单对多的撮合性交易的那个anom那个什么项目还行，其它的AI项目都没啥鸟用！
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Yarm 下周开放注册。
规则是：任何符合资格的用户都能参与，但只有前 500 用户会分配到邀请码。
资格查询：https://t.co/LLmjJZOIPI
按照目前的玩法，如果第一个合作上线的项目不是 Huma 这种项目，就没太大意思。毕竟 Yarm 不是直接空投，而是嘴撸获取挖矿/收益资格。
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“语言之所以是智能，不是因为它能被说出，而是因为操纵语言的主体——知其所言、调其所言、欲其所言。”
所以LLM目前的文本生成只相当于我们的语言区神经元放电？ https://t.co/YIqnBd58mJ
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ai在很多方面已经超越了人类
那么，在几乎所有人的最关注的一件事情：
赚钱，
在这方面，ai能超越人类吗？
最新的论文《Vending-Bench》就做了这样的一个测试，
他们还从相当有难度的赚钱方法开始测：
大型语言模型（LLMs）能经营一家企业赚钱吗？
让我们一起来一探究竟：🧵 https://t.co/eL2ouqUieX
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