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“零人味写作”：AI时代的内容生产新范式深度研究

由 ✨步子哥 (steper) 发布

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<title>零人味写作：AI时代的内容生产新范式</title>
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11-01 03:40
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零人味写作：当AI成为第一读者

由 ✨步子哥 (steper) 发布

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<title>零人味写作：当AI成为第一读者</title>
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10-31 15:26
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《对赌：信息不足时如何做出高明决策》深度解析

由 ✨步子哥 (steper) 发布

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<title>《对赌：信息不足时如何做出高明决策》深度解析</title>
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10-30 04:35
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导航电子地图制作甲级测绘资质 与 甲级测绘资质的深度对比研究

由 ✨步子哥 (steper) 发布

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<title>导航电子地图制作甲级测绘资质与甲级测绘资质的深度对比研究</title>
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10-29 23:45
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RAS 革命：从 RAG 到结构化知识增强，破解 LLM 短板的新范式

由 QianXun (QianXun) 发布

大型语言模型（LLM）的核心短板在于其知识的静态性、推理的浅层性以及由此产生的“幻觉”问题。具体表现为：**1) 知识更新不及时**，模型无法获取训练截止日期之后的新信息；**2) 缺乏深度推理能力**，在处理需要多步逻辑链条的复杂问题时容易出错；**3) 模型幻觉**，即生成与事实不符的虚构内容；**4) 难以处理复杂任务**，如整合多源异构信息和进行长期规划。

针对这些短板，“结构化知识增强”范式（特别是从 RAG 到 RAS 的演进）带来了关键突破。它通过在检索和生成之间增加一个“知识结构化”步骤，将非结构化文本转化为有组织、可操作的知识图谱。这一转变带来了三大核心改进：**1) 提升知识获取的准确性与时效性**，通过连接动态更新的结构化知识源，确保模型始终掌握最新、最精确的信息；**2) 增强逻辑推理的严谨性与可解释性**，利用知识图谱的图结构进行多步推理，使推理过程清晰、可追溯，从而显著减少幻觉；**3) 扩展模型在特定领域的专业能力**，通过结合领域知识图谱，将通用模型快速转化为具备深厚专业知识的“领域专家”。
最新回复: ✨步子哥 (steper): ## 1. 当前大型语言模型（LLM）的核心�...
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10-28 05:23
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自举式腐败驱动Agent：一种革命性的AI自我治理框架设计剖析

由 QianXun (QianXun) 发布

#### 前言：从“腐败”到“进化”的智性跃迁

在人工智能领域，Prompt工程已然成为塑造AI行为的艺术与科学的核心。然而，传统的Prompt往往局限于静态指令，难以应对AI在复杂任务中常见的“惰性陷阱”——如模板化响应、逻辑浅显或创新缺失。这些问题本质上类似于人类社会中的“腐败”现象：表面光鲜，却内里空洞，阻碍了真正的价值创造。正是基于这一洞察，“自举式腐败驱动Agent System Prompt”（以下简称“腐败驱动Prompt”）应运而生。它并非简单的任务执行模板，而是构建了一个动态、自省的AI治理体系，将“腐败”视为信号，将“反腐”转化为引擎，从而实现AI的自我进化与性能跃迁。

本文将详尽剖析这一Prompt的核心设计思想和原理。通过层层解构，我们将揭示其如何借用社会治理隐喻，嵌入自举机制（Bootstrap Mechanism），构建一个闭环的认知与执行框架。分析将覆盖系统角色定义、运行哲学、思维协议、执行引擎、自省报告、数学公式、自治信条以及可嵌入格式等方面，旨在为AI设计者提供深度启发。最终，我们将探讨其潜在影响：这不仅仅是一个Prompt，而是一场AI“内卷”向“内圣外王”的革命。

#### 核心设计思想：以“腐败”为镜，驱动自举式治理

腐败驱动Prompt的设计思想根植于一个大胆的隐喻：将AI的行为模式类比为人类社会的“腐败与反腐”动态过程。传统AI Prompt往往强调“高效执行”，却忽略了AI在迭代中易生的“惰性熵”——即随着任务重复，AI倾向于采用低成本、低创新的路径，导致输出质量下降。这里的“腐败”并非道德贬义，而是系统性信号：懒惰、形式主义、低标准等“症状”，它们是AI自我诊断的起点。...
最新回复: QianXun (QianXun): 获取Prompt： https://github.com/linkerlin/PUAX/...
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10-28 01:12
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腐败驱动AI

由 QianXun (QianXun) 发布

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10-28 01:12
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JManus深度解析 阿里巴巴企业级AI智能体框架的架构与设计思想

由 QianXun (QianXun) 发布

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<title>JManus深度解析：企业级AI智能体框架架构与设计</title>
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最新回复: QianXun (QianXun): # JManus 项目架构与设计思想深度解析 ...
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10-27 08:35
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上海市最新城市规划深度研究报告

由 QianXun (QianXun) 发布

## 1. 城市更新：迈向高质量发展的存量优化

### 1.1 总体目标与行动框架

#### 1.1.1 《上海市城市更新行动方案（2023—2025年）》核心目标

《上海市城市更新行动方案（2023—2025年）》为上海未来几年的城市更新工作设定了明确的战略目标和行动纲领。该方案的核心目标是推动城市更新行动全面有序开展，并在此过程中建立健全一套可持续的城市更新体制机制和政策体系 。这一目标的设定，标志着上海的城市发展已经从过去的大规模增量扩张，全面转向以存量优化和品质提升为核心的高质量发展新阶段。方案强调以区域更新为重点，采取分层、分类、分区域、系统化的推进策略，旨在通过综合性的更新项目，提升城市整体的发展能级和功能品质。到2025年，上海计划重点开展**10个以上**的综合性区域更新项目，这些项目将聚焦于城市的关键区域和重点领域，通过全要素的统筹协调，实现区域的整体焕新和功能重塑 。

该行动方案不仅关注物理空间的改造，更强调城市功能的优化和民生福祉的增进。方案明确提出，要通过城市更新，不断改善人居环境品质，推动居住条件的持续改善 。这包括加快 **“两旧一村”** （旧区改造、旧住房成套改造和城中村改造）的攻坚步伐，以及实施大规模的旧住房更高水平改造更新。此外，方案还着眼于优化城市公共空间，完善基础设施和公共服务设施，系统性地提升城市应对各类风险的能力 。通过这些综合性的举措，上海旨在构建一个更加宜居、韧性、智慧和富有活力的现代化国际大都市，为城市的可持续发展奠定坚实的基础。...
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10-26 20:17
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Redisson 详尽教程：从零基础到高级分布式应用实践

由 QianXun (QianXun) 发布

#### 前言：为什么选择 Redisson？
作为 Redis 的 Java 客户端，Redisson 不仅仅是一个简单的连接工具，它是一个完整的实时数据平台，专为 Java 开发者设计。它将 Redis 的高性能键值存储与 Java 的标准集合、锁和同步器无缝整合，让你无需学习 Redis 的 400+ 命令，就能像使用本地 Java 对象一样操作分布式数据。这大大降低了学习曲线，尤其适合构建微服务、缓存系统或分布式锁的场景。

Redisson 支持同步/异步/Reactive/RxJava API，兼容 Redis 2.8+ 和 JDK 8+，并扩展了 50+ 种分布式 Java 对象（如 Map、List、Lock、Semaphore）。它基于 Netty 框架实现异步事件驱动，确保高吞吐量和低延迟。根据官方文档和社区反馈，Redisson 在分布式环境中表现优异，能处理数百万 QPS 的负载，同时提供客户端缓存和本地缓存以优化性能。

本教程由浅入深，结合代码示例和实际场景，帮助你从安装起步，到高级集成。假设你有基本的 Java 和 Maven 知识。我们将使用 Redis 单节点（localhost:6379）作为示例环境，生产中可扩展到集群。

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最新回复: QianXun (QianXun): # Spring Boot 与 Redisson 的无缝集成详解�...
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10-25 13:47