2018年Altman写一篇关于生产效率的文章，强调怎么来保证和提高生产效率，时间虽然过去很久，但关键做法相通，基本就是聚焦、拒绝、健康。 核心要点 (Key Takeaways) 1. 极端聚焦于重要之事：Altman强调，成功的关键是每年设定少数几个宏大目标，并确保它们被完成。其余的事务都是次要的。 2. 构建系统，而非依赖蛮力：他认为，花时间建立一个好的生产力系统（包括工具、流程和习惯）是非常值得的。这笔前期投资会带来长期的巨大回报。 3. 管理你的时间与精力，而非任务： ◦ 利用早晨：将精力最充沛的早晨用于完成实际工作，把会议等消耗精力的事情安排在下午。 ◦ 创造大块专注时间：他认为会议和办公室的干扰是生产力杀手。因此，创造不被会议、电话、邮件打扰的专注时间至关重要。 ◦ 日程留有空闲：完全排满的日程会扼杀创造力、偶遇和深度思考的机会。保留一些“无所事事”的时间是必要的。 4. 无情地拒绝，谨慎地输入： ◦ 对大多数请求说“不”是保护时间和精力的关键。 ◦ 对输入到大脑的信息（阅读内容、交谈对象）设立极高的标准，避免被低质量信息消耗心智。 5. 基础健康是基石：充足的睡眠、健康的饮食（他本人是素食者，低糖，偶尔轻断食）和不使用强刺激物，是维持长期高产出的基础。 6. 拒绝多任务：一次只做一件事。在会议中不看手机或邮件，全身心投入。

你是否也曾看到AI在几秒钟内生成整段代码，内心闪过一丝焦虑？这种“被替代”的恐惧，正弥漫在许多开发者心中。然而，现实并非如此简单。AI的浪潮确实来了，但它带来的不是一个终点，而是一个岔路口。在这条路上，决定你未来的不是AI本身，而是你的选择：是满足于让AI帮你完成任务，还是主动学习，把它变成你职业跃迁的超级加速器？ 这篇文章，就是你选择后者的行动指南。

你刚刚迭代了你的AI Agent，它似乎比旧版更聪明、更流畅了。但这种“感觉”是不可靠的。当你的老板、同事或客户问“新版到底好在哪？具体提升了多少？”时，你该如何用冰冷的数据来证明？答案就是构建一个高质量、系统化的测试集。这是将开发中的主观感受，转化为工程上客观度量的唯一可靠途径。

RAG已死？2025年大模型问答架构的范式思考

还记得为搭建企业知识库问答系统，在向量数据库和Embedding中挣扎的夜晚吗？当我们还在优化RAG的召回率时，一个更简单的范式已悄然崛起：搜索优先的Agent架构。最近读了一篇《》的文章，有些启发。在2025年，RAG真的还是首选吗？本文将用数据和案例带您重新审视这场技术革命。

RAG可以赋能大模型应用，使得企业在保持隐私、提高准确性情况下利用大模型能力。

RAG的重要性，一方面在于扩大了大模型的上下文；另一方面在于在大模型的知识外增加了知识库（而这个知识库还可以有企业的私有特性），第三个是减少了幻觉，增加可靠性。

Agent何Agentic AI概念被提及的都很多，如何区分两者？AI Agents更侧重于单个智能体在特定任务中的自主执行和工具使用，而Agentic AI则强调多个智能体之间的协作、协调和系统级智能，以应对更复杂、动态和长期的问题。

高盛首席执行官David Solomon：“AI现在可以在几分钟内草拟S1 IPO招股书的95%内容（这项工作过去需要一个6人团队花费数周时间）。剩下的5%现在才重要，因为其余的已经成为标准化产品。”

在当今全球金融市场中，BlackRock（贝莱德）的Aladdin系统已成为举足轻重的金融基础设施。作为全球最大资产管理公司的核心技术支柱，这一系统不仅支撑着贝莱德自身万亿美元资产的管理，还服务于众多全球顶级金融机构，包括央行、养老金管理机构和保险公司等。本文将深入分析Aladdin系统的架构、优缺点，并评估其对证券公司技术架构的适用性。

Three areas CIOs should focus on include renewing customer centricity’s importance, evolving business engagement practices, and refining their organization’s digital operating model.

AI Agent 的发展重点将是多智能体协作系统，而非单一的全能型智能体。这些系统侧重于优化后端运营，而非仅仅面向客户。

网传有一份投资回报率最高的21一件事，通过跟大模型交互，筛选出来10件，具体如下：