<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<feed xmlns="http://www.w3.org/2005/Atom">
  <id>https://9x9.syayou.com/</id>
  <title>9×9 — 技术笔记 / AI 观察</title>
  <subtitle>一个技术人的数字花园 — 技术笔记、AI 观察与日常灵感</subtitle>
  <link href="https://9x9.syayou.com/feed.xml" rel="self" type="application/atom+xml" />
  <link href="https://9x9.syayou.com/" rel="alternate" type="text/html" />
  <updated>2026-07-12T11:46:06.639Z</updated>
  <author><name>Xie Yang</name></author>
  
  <entry>
    <id>https://9x9.syayou.com/notes/hermes-agent-deep-dive/</id>
    <title>AI Agent 工作原理深度解析 — 以 Hermes Agent 为例</title>
    <link href="https://9x9.syayou.com/notes/hermes-agent-deep-dive/" rel="alternate" type="text/html" />
    <published>2026-07-12T00:00:00.000Z</published>
    <updated>2026-07-12T00:00:00.000Z</updated>
    <summary type="html">从 ReAct 循环到工具系统，从记忆持久化到多 Agent 协作，用 Hermes Agent 这个真实开源框架做解剖样本，讲清楚 AI Agent 到底怎么工作的。包含 Hermes / Claude Code / OpenAI Codex / OpenClaw 四款主流 Agent 的 16 维度横向对比和选型建议。</summary>
    <content type="html">从 ReAct 循环到工具系统，从记忆到多 Agent 协作，用一款真实开源框架讲清楚 AI Agent 到底怎么工作的。

---

 🎬 一、开篇：当 Chatbot 变成 Agent

假设你跟你的 AI 助手说：

 &quot;帮我查一下东京下周的天气预报，把结果存到 Obsidian 笔记里，然后发封邮件告诉我同事。&quot;

如果这是一个传统 Chatbot，它会回答你：&quot;好的，我建议你查一下天气网站，然后用 Obsidian 的手动功能记下来，再到邮箱里发邮件。&quot;——它只能说，不能做。

但如果这是一个 AI Agent，它会：

1. 用浏览器打开天气网站 → 查到东京下周的天气
2. 用...</content>
    <author><name>Xie Yang</name></author>
    <category term="AI" />
    <category term="Agent" />
    <category term="Hermes" />
    <category term="架构" />
    <category term="源码分析" />
    <category term="对比" />
  </entry>
  <entry>
    <id>https://9x9.syayou.com/notes/maas-business-model/</id>
    <title>MaaS：AI 时代的「新电信」，还是下一个云战场？</title>
    <link href="https://9x9.syayou.com/notes/maas-business-model/" rel="alternate" type="text/html" />
    <published>2026-07-05T00:00:00.000Z</published>
    <updated>2026-07-05T00:00:00.000Z</updated>
    <summary type="html">从华为云 MaaS、阿里百炼、火山引擎到 OpenRouter，拆解 Model-as-a-Service 的定价结构、价值链与终局推演——AI 云会是传统云的 10 倍市场吗？</summary>
    <content type="html">1️⃣ 引子：一个数字的冲击

2026 年，OpenAI 的年化收入突破 50 亿美元，靠的是卖 token。

不是卖软件，不是卖订阅，是卖「模型推理的 token 用量」。这个增速超过了历史上所有 SaaS 公司在同一阶段的收入曲线。

大洋彼岸，火山引擎总裁谭待在 2026 年的公开活动上说了一句话：

 &quot;AI 驱动的云市场是传统云市场的十倍。传统云现在值 1000 亿美元，未来还是 1000 亿美元。但 AI 云可能值 1 万亿美元。&quot;

我自己的体感更直接：在搭建一个多平台模型聚合 demo 时，我同时接了四家 MaaS 平台——华为云 MaaS、阿里云百炼、DeepSeek 官...</content>
    <author><name>Xie Yang</name></author>
    <category term="AI" />
    <category term="云计算" />
    <category term="MaaS" />
    <category term="商业模式" />
    <category term="产业分析" />
  </entry>
  <entry>
    <id>https://9x9.syayou.com/notes/japan-ai-opportunities-challenges/</id>
    <title>日本AI的慢与快 — 追赶者优势与结构性困境</title>
    <link href="https://9x9.syayou.com/notes/japan-ai-opportunities-challenges/" rel="alternate" type="text/html" />
    <published>2026-06-14T00:00:00.000Z</published>
    <updated>2026-06-14T00:00:00.000Z</updated>
    <summary type="html">87%企业已引入AI但效果六国最低、人才缺口12.4万、政府投入10兆日元——日本在AI浪潮中的矛盾与机会</summary>
    <content type="html">1️⃣ 引子：两个日本

2026年春，PwC 发布了一份六国对比的生成AI调查报告。

数字很有意思：

94% 的美国企业认为生成AI将在未来三年内改变自己的业务。89% 的中国企业已经把AI融入核心生产流程。而日本呢？——87% 的企业已经引入了生成AI。

单看这个比例，日本并不落后，甚至接近美国水平。

但往下翻一页，真相来了。

在被问到&quot;AI引入效果是否远超预期&quot;时，日本企业的回答率是六国中最低的。同样的问卷里，美国企业有 66% 认为效果会在一年内显现；日本只有 41%，剩下的人选了&quot;三年以上&quot;或&quot;不知道&quot;。

另一个更扎心的数字：2024年日本民间AI投资额约 9 亿美元，全...</content>
    <author><name>Xie Yang</name></author>
    <category term="AI" />
    <category term="日本" />
    <category term="产业分析" />
    <category term="全球化" />
    <category term="政策观察" />
  </entry>
  <entry>
    <id>https://9x9.syayou.com/notes/llm-benchmarks-guide/</id>
    <title>LLM 评测指标完全解析：如何看懂大模型的成绩单？</title>
    <link href="https://9x9.syayou.com/notes/llm-benchmarks-guide/" rel="alternate" type="text/html" />
    <published>2026-06-02T00:00:00.000Z</published>
    <updated>2026-06-02T00:00:00.000Z</updated>
    <summary type="html">MMLU 已经饱和，GPQA 也在逼近天花板。从知识理解到代码能力，从人类偏好到速度成本，一文讲透 2026 年 LLM 评测体系的全貌与陷阱。</summary>
    <content type="html">🎬 一、开篇

2023 年，如果你想比较两个大模型，只需要看一个数字——MMLU 分数。当时 GPT-3 的 43.9% 已经算是学术界的最高水平。

到了 2026 年，情况完全不同了。MMLU 的前沿模型得分已经飙到 92% 以上，人类专家天花板也不过 89.8%——这个基准已经饱和到无法区分顶级模型了。取而代之的是 GPQA Diamond（博士级科学题）、HLE（人类最后的考试）、SWE-bench Pro（真·写代码）等一系列新基准。

更让人头疼的是：同样的模型在不同的评测框架下跑出来能差 10-20 个百分点，而某些指标之间的排名可能完全相反。这篇博客会帮你理清当前评测体系的...</content>
    <author><name>Xie Yang</name></author>
    <category term="LLM" />
    <category term="AI评测" />
    <category term="Benchmark" />
    <category term="MMLU" />
    <category term="GPQA" />
    <category term="SWE-bench" />
    <category term="Chatbot Arena" />
  </entry>
  <entry>
    <id>https://9x9.syayou.com/notes/storage-world/</id>
    <title>存储超级周期：5500亿美元的赌局与变局</title>
    <link href="https://9x9.syayou.com/notes/storage-world/" rel="alternate" type="text/html" />
    <published>2026-05-28T00:00:00.000Z</published>
    <updated>2026-05-28T00:00:00.000Z</updated>
    <summary type="html">2026年存储芯片市场规模预计突破5500亿美元，首次超越晶圆代工成为半导体第一大细分领域。从HBM战争到NAND革命，从中国突围到全球三国杀，一文看透存储世界的全貌。</summary>
    <content type="html">2026年，全球存储芯片市场规模预计突破 5500亿美元，首次超越晶圆代工，成为半导体产业第一大细分领域。与此同时，DRAM库存已降至 2-3周 的历史冰点，订单排到了 2028年。一块存储芯片，如何从&quot;周期弃子&quot;变成了 AI 时代的&quot;硬通货&quot;？

 🎬 一、开篇：存储行业从未如此&quot;性感&quot;

2023年，存储芯片产业还在深度去库存的寒冬中挣扎，三星、SK 海力士、美光三家巨头合计亏损超过 200亿美元，市场一片哀嚎。

仅仅三年后的今天，局面天翻地覆。2026年第一季度，DRAM 合约价环比暴涨 90%–95%（据 TrendForce 集邦咨询调查数据），NAND Flash 合约价上涨 ...</content>
    <author><name>Xie Yang</name></author>
    <category term="存储" />
    <category term="DRAM" />
    <category term="NAND" />
    <category term="HBM" />
    <category term="SSD" />
    <category term="AI" />
    <category term="半导体" />
  </entry>
  <entry>
    <id>https://9x9.syayou.com/notes/huawei-tau-scaling-law/</id>
    <title>华为发布韬(τ)定律：当摩尔定律走不动了，我们缩什么？</title>
    <link href="https://9x9.syayou.com/notes/huawei-tau-scaling-law/" rel="alternate" type="text/html" />
    <published>2026-05-26T00:00:00.000Z</published>
    <updated>2026-05-26T00:00:00.000Z</updated>
    <summary type="html">华为在ISCAS 2026上发布了半导体新原则——韬(τ)定律，提出用「时间缩微」替代「几何缩微」，以逻辑折叠技术在相同工艺节点下实现晶体管密度55%跃升。</summary>
    <content type="html">2026年5月25日，上海。IEEE国际电路系统研讨会（ISCAS 2026）的主旨演讲台上，华为何庭波正式发表了韬(τ)定律——一个指导半导体产业发展的新原则。

这是中国在全球半导体领域首次提出影响产业演进的核心原则。消息传出后，A股芯片板块迅速反应：中芯国际单日涨超16%，华虹公司、华大九天涨停。全球媒体从《人民日报》到《印度时报》，从日经到路透，都在报道同一事件。

但这次发布并非概念炒作。支撑这场演讲的，是华为半导体团队六年间设计并量产了381款芯片的实战积累。



在讨论韬定律之前，需要理解一个现实：摩尔定律正在不可逆转地放缓。

集成电路上可容纳的晶体管数量每两年翻一番——这个...</content>
    <author><name>Xie Yang</name></author>
    <category term="华为" />
    <category term="韬定律" />
    <category term="半导体" />
    <category term="逻辑折叠" />
    <category term="芯片" />
    <category term="AI算力" />
  </entry>
  <entry>
    <id>https://9x9.syayou.com/notes/ai-cache-hit/</id>
    <title>AI 缓存命中：推理中最被低估的指标</title>
    <link href="https://9x9.syayou.com/notes/ai-cache-hit/" rel="alternate" type="text/html" />
    <published>2026-05-25T00:00:00.000Z</published>
    <updated>2026-05-25T00:00:00.000Z</updated>
    <summary type="html">你的 LLM API 账单里可能藏着 70% 的水分——一切都取决于缓存命中率。从 Prompt Cache 到 KV Cache，从盈亏平衡点到生产优化，一文讲透。</summary>
    <content type="html">你的 LLM API 账单里可能藏着 70% 的水分——一切都取决于这三个字：命中率

---

 💡 引言：一个被忽略的杠杆

当你把 system prompt 从 3,000 token 优化到 500 token，你很高兴。当你切换到更便宜的模型，你更高兴。

但你可能从来没问过一个问题：我的缓存命中率是多少？

2025-2026 年，AI 推理缓存已经不再是「可选的优化」，而是架构的核心支柱。OpenAI、Anthropic、Google 都内置了自动缓存，vLLM 和 SGLang 把 KV Cache 命中率做到了 95%+。然而，大多数团队根本没意识到自己正在为重复的计算付...</content>
    <author><name>Xie Yang</name></author>
    <category term="AI" />
    <category term="LLM" />
    <category term="缓存" />
    <category term="Cache Hit" />
    <category term="推理优化" />
    <category term="成本控制" />
  </entry>
  <entry>
    <id>https://9x9.syayou.com/notes/ai-era-personal-websites/</id>
    <title>AI 时代的个人网站：放弃还是进化？</title>
    <link href="https://9x9.syayou.com/notes/ai-era-personal-websites/" rel="alternate" type="text/html" />
    <published>2026-05-23T00:00:00.000Z</published>
    <updated>2026-05-23T00:00:00.000Z</updated>
    <summary type="html">当 ChatGPT 周活 4 亿、Perplexity 月搜 5.4 亿次，传统门户流量持续下滑——个人网站还有存在的意义吗？本文从运营者的视角，重新审视 AI 时代个人网站的定位与未来。</summary>
    <content type="html">🎬 一、开篇



!AI 时代 vs 个人网站(/assets/ai-websites-hero.webp)

看着这些宏大的数字，再看看自己网站每天几十个访客——如果你是个人站长，这感觉应该相当五味杂陈。你花时间写文章、调样式、修 bug，结果用户直接在 AI 对话框里划一下就能拿到&quot;答案&quot;。谁还来你的网站？

但等一下——

就在前几天，Perplexity 的搜索结果里，赫然链接着我那篇关于 MCP 协议的文章。不是我投递的，而是 AI 自己从 9x9 上抓取并引用的。

这让我开始重新思考一个问题：AI 究竟是在杀死个人网站，还是在为它们带来新的可能？

 📉 二、不可否认的趋势...</content>
    <author><name>Xie Yang</name></author>
    <category term="AI" />
    <category term="个人网站" />
    <category term="门户网站" />
    <category term="互联网趋势" />
    <category term="内容创作" />
  </entry>
  <entry>
    <id>https://9x9.syayou.com/notes/mcp-protocol-deep-dive/</id>
    <title>MCP 协议：当 AI Agent 需要一套通用语言</title>
    <link href="https://9x9.syayou.com/notes/mcp-protocol-deep-dive/" rel="alternate" type="text/html" />
    <published>2026-05-21T00:00:00.000Z</published>
    <updated>2026-05-21T00:00:00.000Z</updated>
    <summary type="html">从Anthropic的实验项目到Linux Foundation的行业标准——MCP（Model Context Protocol）在一年半内完成了AI Agent工具接口的统一。本文深入解析协议架构、传输层进化、2026路线图，以及实战体验。</summary>
    <content type="html">🎬 一、开篇



如果你在 2024 年搭建过一个 AI Agent，你大概率经历过这样的场景：你的模型要调用 Slack API、要查询 PostgreSQL、要写文件到 Google Drive——每个工具都要手写一个 function call wrapper，参数格式自己定，错误处理自己写。换一个模型供应商？大部分 wrapper 重写一遍。

这就是 MCP 要解决的核心问题：AI Agent 的 HTTP——一套通用协议，取代无数私有连接器。

 📊 二、全景：MCP 当前所处的位置

 M×N 问题

假设你的公司有 5 个 LLM 供应商、20 个内部数据源。没有 MCP...</content>
    <author><name>Xie Yang</name></author>
    <category term="MCP" />
    <category term="Model Context Protocol" />
    <category term="AI Agent" />
    <category term="协议" />
    <category term="AI 基础设施" />
  </entry>
  <entry>
    <id>https://9x9.syayou.com/notes/token-economics/</id>
    <title>Token 经济学：当运营商开始卖算力</title>
    <link href="https://9x9.syayou.com/notes/token-economics/" rel="alternate" type="text/html" />
    <published>2026-05-19T00:00:00.000Z</published>
    <updated>2026-05-19T00:00:00.000Z</updated>
    <summary type="html">2026年5月，三大运营商先后推出面向个人用户的 Token 套餐。从5元30MB到9.9元1000万Token，电信业的计价单位正在经历一场静悄悄的革命。本文深入考察 Token 经济学的底层逻辑、渗透率与真实使用场景。</summary>
    <content type="html">2026年5月17日，世界电信日。中国电信、中国移动、中国联通几乎在同一周，悄然上线了面向个人用户的 Token 套餐。从&quot;5元30MB&quot;到&quot;9.9元1000万Token&quot;，电信业最基础的计价单位，正在经历一场静悄悄的革命。

---

 引言 · 一场静悄悄的计价革命

2026年3月，三大运营商先后发布了令资本市场不安的财报：中国移动营收同比仅增0.91%，中国电信0.07%，中国联通0.68%。三家增速全部跌破1%——这不是某个季度的偶然失速，而是一个行业彻底告别规模扩张时代的确认信号。

同一个月，国家数据局局长刘烈宏公布了一个令人咋舌的数字：中国日均 Token 调用量已突破 140...</content>
    <author><name>Xie Yang</name></author>
    <category term="Token 经济学" />
    <category term="三大运营商" />
    <category term="算力经济" />
    <category term="AI 基础设施" />
    <category term="中国电信" />
    <category term="中国移动" />
    <category term="中国联通" />
  </entry>
  <entry>
    <id>https://9x9.syayou.com/notes/ai-agent-closed-doors/</id>
    <title>当 AI Agent 敲不开门</title>
    <link href="https://9x9.syayou.com/notes/ai-agent-closed-doors/" rel="alternate" type="text/html" />
    <published>2026-05-18T00:00:00.000Z</published>
    <updated>2026-05-18T00:00:00.000Z</updated>
    <summary type="html">AI Agent 时代正在到来，但各大平台却筑起高墙封杀外来智能体，同时喂养自己的 AI。这场不对等的博弈如何重塑互联网的底层规则？</summary>
    <content type="html">一、引子：你的 Agent 刚出门就被拦下了

📅 想象一个场景：你派自己的 AI Agent 去某个网站查点公开信息——比个价、搜个新闻、看一下商品详情。结果呢？

Agent 刚发出请求，就被 Cloudflare 的 Bot Management 拦下，弹出验证码。你的人工智能助手面对一张「请选择所有包含自行车/红绿灯/人行横道的图片」，和人类一样不知所措。

与此同时，同一家网站自己的 AI Agent 正在满互联网扒别人的数据，不费吹灰之力。它们的 User-Agent 伪装成普通 Chrome 浏览器，IP 地址在全球住宅网络间快速轮换，TLS 指纹和真人一模一样——反爬系统根本...</content>
    <author><name>Xie Yang</name></author>
    <category term="AI Agent" />
    <category term="反爬" />
    <category term="数据生态" />
    <category term="平台垄断" />
    <category term="豆包手机" />
  </entry>
  <entry>
    <id>https://9x9.syayou.com/notes/cloud-free-tier-2026/</id>
    <title>2026年六家云免费额度终极对比：你的 AWS/GCP/阿里云/华为云/腾讯云/Cloudflare 到底能免费用什么？</title>
    <link href="https://9x9.syayou.com/notes/cloud-free-tier-2026/" rel="alternate" type="text/html" />
    <published>2026-05-16T00:00:00.000Z</published>
    <updated>2026-05-16T00:00:00.000Z</updated>
    <summary type="html">手把手梳理 AWS、GCP、阿里云、华为云、腾讯云、Cloudflare 六家主流云厂商的免费资源——哪些是永久免费，哪些是限时试用，以及怎么用才不踩坑</summary>
    <content type="html">🚀 引子

你有几朵云？不是天上的云，是云服务的云。

如果你是开发者，你大概率注册过不止一家云厂商的账号。注册的时候都想着&quot;先试试免费的&quot;，但注册完就忘了。等几个月后收到账单，才发现：原来&quot;免费&quot;两个字后面跟着一堆小字。

我最近整理了自己手上的 AWS、GCP、阿里云、华为云和腾讯云五个账号，发现了一个有趣的现象——每家云的&quot;免费&quot;定义完全不同。

有的真免费（永久有效），有的假免费（三个月就过期），有的&quot;看脸&quot;（老用户有永久福利，新用户什么都没有）。

这篇文章带你逐一拆解。

---

 ☁️ AWS — 最稳的 Always Free

AWS 的免费策略很清晰：三档。

 类型 ...</content>
    <author><name>Xie Yang</name></author>
    <category term="云计算" />
    <category term="免费额度" />
    <category term="AWS" />
    <category term="GCP" />
    <category term="阿里云" />
    <category term="华为云" />
    <category term="腾讯云" />
    <category term="Cloudflare" />
    <category term="对比" />
  </entry>
  <entry>
    <id>https://9x9.syayou.com/notes/ai-chip-sovereignty-2025/</id>
    <title>算力主权：国产AI芯片的 2025 分水岭</title>
    <link href="https://9x9.syayou.com/notes/ai-chip-sovereignty-2025/" rel="alternate" type="text/html" />
    <published>2026-05-14T00:00:00.000Z</published>
    <updated>2026-05-14T00:00:00.000Z</updated>
    <summary type="html">从41%市占率到DeepSeek V4 Day 0适配，从全栈自建到DSA专用架构——深度解析国产AI芯片的技术路线之争、生态困局与未来走势</summary>
    <content type="html">⚔️ 一、开篇：一场静悄悄的权力交接

2022 年，中国 AI 芯片市场还是英伟达的&quot;后花园&quot; 🏡。C 端玩家拿到的是阉割版 A800/H800，B 端大厂排队等卡，交付周期动辄半年起步。当年的国产芯片出货量，甚至填不满英伟达一个季度的零头。

三年后的 2025 年，一切都变了 🔄。

根据 IDC 等机构交叉数据，2025 年中国 AI 芯片总出货约 401.6 万张 📊。其中国产本土厂商合计出货约 165 万张，市占率从三年前的不足 15% 跃升至 41% 🚀。英伟达则从一度高达 95% 的绝对统治滑落至 55% ⬇️——三年丢掉整整 40 个百分点。

这组数字的背后，不是某...</content>
    <author><name>Xie Yang</name></author>
    <category term="AI" />
    <category term="芯片" />
    <category term="半导体" />
    <category term="华为" />
    <category term="寒武纪" />
    <category term="海光" />
    <category term="国产替代" />
    <category term="产业分析" />
  </entry>
  <entry>
    <id>https://9x9.syayou.com/notes/token-plan-time-inconsistency/</id>
    <title>「凌晨两点的 API 调用，和白天充值的那个人不是同一个」——Token 计划如何阻止你对自己撒谎</title>
    <link href="https://9x9.syayou.com/notes/token-plan-time-inconsistency/" rel="alternate" type="text/html" />
    <published>2026-05-13T00:00:00.000Z</published>
    <updated>2026-05-13T00:00:00.000Z</updated>
    <summary type="html">各大云厂商的 Token 计划，表面上是定价策略，实际上是一套精妙的心理装置——它利用时间不一致偏好的原理，在你的冲动消费前设下一道护栏</summary>
    <content type="html">🕐 引子：深夜翻账单的故事

凌晨两点，你刚调试完最后一个 API 调用。

Chat 窗口里，AI 助手帮你连续重构了三轮代码、生成了一版文案、还陪你对某一篇技术文章做了深度讨论。爽。

月底账单来了。

「¥XXX？上个月不是就说好要省着点用了吗？？？」

你翻看用量统计——原来那个&quot;再调一次就停&quot;的念头，在过去的三十天里重复了上千次。

你不是没有自制力。你是被自己的 时间不一致偏好（Time Inconsistency） 摆了一道。

 &lt;div align=&quot;center&quot;
 &lt;img src=&quot;/assets/gifs/shocked-money.gif&quot; alt=&quot;账单惊吓&quot; ...</content>
    <author><name>Xie Yang</name></author>
    <category term="行为经济学" />
    <category term="Token" />
    <category term="定价" />
    <category term="产品设计" />
    <category term="AI" />
    <category term="心理学" />
  </entry>
  <entry>
    <id>https://9x9.syayou.com/notes/ai-agent-guide/</id>
    <title>AI Agent 完全入门指南：从概念到主流方案</title>
    <link href="https://9x9.syayou.com/notes/ai-agent-guide/" rel="alternate" type="text/html" />
    <published>2026-05-12T00:00:00.000Z</published>
    <updated>2026-05-12T00:00:00.000Z</updated>
    <summary type="html">一文读懂 AI Agent（AI 智能体）：什么是 Agent、它与普通聊天 AI 有什么不同、2026 年主流 AI Agent 方案逐一介绍、功能对比表格和选型建议，面向完全的初学者</summary>
    <content type="html">🤖 什么是 AI Agent？

AI Agent（AI 智能体 / AI 代理人） = 一个能自己动脑子 + 自己动手的 AI 程序。

你可能用过 ChatGPT、DeepSeek 聊天——你问它答，它只动嘴不动手。而 AI Agent 不一样：你给它一个目标，它会自己规划步骤、调用工具、完成工作，最后把结果交给你。

 📌 一句话说清楚：

 🗣️ 普通聊天 AI 🟰 坐在办公室里的顾问——能给你方案，但得你自己去执行

 🤖 AI Agent 🟰 一个有手有脚的管家——你说「把客厅打扫了」，它自己去找扫帚、拖地、倒垃圾

 🔄 Agent 的工作循环

AI Agent ...</content>
    <author><name>Xie Yang</name></author>
    <category term="AI" />
    <category term="Agent" />
    <category term="入门" />
    <category term="LLM" />
    <category term="教程" />
    <category term="对比" />
  </entry>
  <entry>
    <id>https://9x9.syayou.com/notes/ai-basics/</id>
    <title>AI 基础知识入门</title>
    <link href="https://9x9.syayou.com/notes/ai-basics/" rel="alternate" type="text/html" />
    <published>2026-05-11T00:00:00.000Z</published>
    <updated>2026-05-11T00:00:00.000Z</updated>
    <summary type="html">从概念到实践，一文读懂人工智能——涵盖 AI 发展史、分类、LLM 原理、AI Agent、模型对比、提示工程和未来趋势</summary>
    <content type="html">🤔 什么是人工智能？

人工智能 = 让机器像人一样 看 👁️ + 听 👂 + 说 🗣️ + 思考 🧠 + 做决定 ✅

打个比方：你让一部手机识别一张照片里是猫还是狗——这就是 AI。你让地图 App 算出一条最快的路——这也是 AI。

 🧩 AI 的核心三要素

 就像做菜需要 食材 + 菜谱 + 锅灶，AI 也需要三样东西：

 要素  比喻  说明 
------------------
 📊 数据  🥩 食材  学习的素材（文字、图片、语音等） 
 ⚙️ 算法  📖 菜谱  学习的方法（怎么从数据中找规律） 
 💻 算力  🔥 灶火  硬件基础（GPU 显卡集...</content>
    <author><name>Xie Yang</name></author>
    <category term="AI" />
    <category term="入门" />
    <category term="LLM" />
    <category term="Agent" />
    <category term="教程" />
    <category term="机器学习" />
  </entry>
</feed>