Genstackcore是一个关于人工智能的博客，写给那些构建软件的人。在这里你可以找到与语言模型和AI代理的真实实验，完成的项目，以及对那些真正与AI工作的人有意义的新闻，而不仅仅是阅读它。

这不是一个重写新闻稿的网站。当一个新模型出现时，你可以在Genstackcore上看到它在某些具体事物上的应用：一个bug，一段需要生成的代码，一个API账单超出了预期。

为什么还要一个关于AI的博客

因为很少有地方公开讨论什么有效，什么无效。关于AI“可以”做什么的讨论很多，而关于当你让它在生产中工作时发生了什么的讨论却很少。只有在那时，才会出现有趣的问题：成本无明显解释地上升，一个代理进入循环，一个模型拒绝一个参数并破坏整个流程。

一个主题的例子。一个多代理系统生成Web应用程序：一个进行规划，一个编写代码，一个进行验证，另一个修复故障。某个时刻，自动修复几乎每次都失败，而一次运行的成本增加了大约五倍。罪魁祸首是一个参数：temperature=0，发送到o3-mini，一个不接受它的推理类型模型。每次尝试都会收到400错误，系统回到之前的版本并重新开始，而账单也在增加。找到问题的时间远远超过修复它的时间。

关于这样的事情，Genstackcore上会有讨论。

你可以在博客上找到什么

文章分为三个类别：

  • 模型：语言模型（LLM）在具体任务中的表现，成本，以及何时一个较小的模型就足够。例如，当你用一个便宜得多的模型替换一个昂贵的模型来生成React组件时，会发生什么。
  • 代理：多代理系统，编排，修复循环，分层的提示，以及如何让一个AI代理在不跟踪每一步的情况下修改代码。
  • 观点：行业的走向，包括一些不太舒适的方面，比如未来几年程序员职业的变化。

文章是如何写的

每篇技术文章都基于某种测试：在真实任务上运行的模型，一个投入生产的代理流，一个成功或失败的配置。结果、数据和错误是重要的，而不是热情。当某件事没有成功时，文章会指出这一点并解释原因。

博客本身是从零开始构建的，并在Docker容器中运行，直接在一个管理的服务器上，而不是一个现成的平台。它的基础设施也会不时成为文章的主题。

Genstackcore适合谁

首先是那些希望在真实项目中使用AI的开发者，他们不想自己去发现陷阱。然后是任何对用人工智能构建的产品内部样子感到好奇的人：模型做得好的地方，出错的地方，以及最终多少工作仍然留给人类。

要阅读观点文章，你不需要是程序员。对于技术文章，如果你写过几行代码会有帮助。

用什么语言

文章以罗马尼亚语和英语发布。网站还提供其他语言，包括德语、法语、西班牙语和意大利语。在那里，文本是自动翻译的，因此你可能会遇到笨拙的表达。如果你发现了一个，请通过联系页面报告。

如何关注博客

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你有一个想要看到讨论的主题吗？提出它。最有用的文章源于真实的问题。