ai发展及热点

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Vibe Coding：氛围编程Vibe Coding，氛围编程，是一种用自然语言描述想法，让 AI 编程工具生成、修改、运行和调试代码，开发者主要通过观察结果和继续提要求来推进软件开发的方式。

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AI Skill：AI技能AI Skill，或者更准确地说 Agent Skill，是给 AI Agent 使用的可复用能力包：它把任务说明、触发条件、操作步骤、参考资料、模板、脚本和资源文件组织在一起，让 Agent 在遇到特定任务时自动加载并按稳定流程完成工作。

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Context Engineering：上下文工程Context Engineering，上下文工程，是为大模型系统设计、选择、组织、压缩、更新和隔离上下文的工程方法，让模型在每一步都看到完成任务所需的正确信息。

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RAG：检索增强生成RAG，Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成，是一种让大模型在回答前先从外部知识库检索相关资料，再基于检索结果生成答案的方法。

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深度学习革命上一篇文章讲到，机器学习把 AI 从“手写规则”推向“从数据中学习”。但在很长一段时间里，机器学习实践仍然严重依赖人工特征工程：工程师需要把图像、语音、文本和用户行为加工成模型能使用的特征，再交给 SVM、决策树、随机森林、逻辑回归等算法。

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从机器学习到统计学习方法前两篇文章讲到，早期 AI 主要依赖符号、规则、搜索和专家知识。专家系统一度证明了窄领域 AI 的商业价值，但它也暴露出一个核心瓶颈：知识很难被完整、稳定、低成本地手写进机器。

我是有底线的