AI Hot Shorts

 Proactive problem discovery is a critical step in the development process: 「Just upgrading your skills is useless. If the foundation is unstable, it’s like building a skyscraper without laying the groundwork – you’ll bury yourself sooner or later.」   「No matter how high your skills go, if the foundation is rotten, it’s only a matter of time before it becomes a ‘skydiving without a parachute’ disaster.」   「The number of problems isn’t scary. What’s truly scary is not knowing there are problems – that’s the real problem.」   「Uncovering problems is the first step in upgrading your skills. Don’t wait for the problems to uncover you after the upgrade.」   「If you don’t dig out your problems, eventually your problems will dig you out.」   「Failing to see the problems is like ignoring a leaking boat. At the end of the day, your ‘upgrade’ will just be learning how to swim.」   「A problem is like a hole in the bottom of a boat. If yo...

 開發過程中主動發掘問題係非常關鍵嘅一步：  「淨係升技術無用，基礎唔穩，就好似建樓冇打樁，遲早自己埋自己。」       「技術升得再高都冇用，如果基礎爛，遲早就係一場‘高空墮樓’表演。」    「問題唔怕多，最怕係自己唔知有問題，咁就真係大問題。」  「發掘問題係技術升級嘅第一步，唔係升級完先等問題發掘你。」   「唔搵問題出黎，最後問題會搵你出黎。」     「睇唔到問題，就等於條船漏水唔補，最尾嘅升級就係學游水。」    「問題係船底嘅窿，唔補窿，升級只會加快沉船速度。」 在使用像 ChatGPT4o3mini 這樣的 AI 輔助時，測試驅動開發的核心原則是什麼？ AI 合作如何影響識別和解決編碼問題的過程？ 當將 Python 代碼轉換為 JavaScript 時，面臨哪些特定的挑戰？AI 能如何緩解這些挑戰？ 在軟件開發中，特別是在測試和除錯方面，對 AI 的依賴過度是否存在風險？ ChatGPT4o3mini 實力的初步測試：直面問題的測試與開發基本要領 在軟件開發中，測試的目的並非證明代碼完美無缺，而是盡可能發現潛在問題，並通過修正和優化逐步解決。這次測試充分體現了這一基本要領——我並未設計測試用例，而是與 AI 討論，要求它給出能夠「盡可能挖掘潛在問題」的測試程序。最終，通過反覆測試和修正，我成功完成了構建 Python 到 JavaScript 代碼轉換器的目標，並全面驗證了其穩定性。 這次測試的核心並不在於代碼的設計，而是對目標的堅持、對問題的直面，以及對細節的重視。測試過程中，我選擇與 AI 深入合作，充分利用它的能力來找出問題並逐一解決，最終體現了開發的基本原則：不逃避問題，而是主動發現和解決問題。 開發目標與背景 此次測試的目標是構建一個能夠自動將 Python 代碼轉換為 JavaScript 的轉換器。具體要求包括： 1. 正確性：能正確轉換常見的 Python 語法結構，如函數、條件語句、循環、列表推導式等。 2. 全面性：支持 Python 與 JavaScript 語法的差異映射，生成符合現代 JavaScript 編碼風格的代碼。 3. 穩定性：通過全...

  How to Develop a Go Game Using AI? Can AI truly understand the deep strategic elements of Go? How do we balance between AI computation speed and playing strength? What role should human expertise play in AI Go development? How to Develop a Go Game Using AI?   In today's rapidly advancing artificial intelligence landscape, developing a basic Go AI system seems within reach. However, developing an AI system that maintains both playability and appropriate playing strength requires deep consideration and balance across multiple dimensions. First, in terms of evaluation function optimization, we need to consider the safety and connectivity of stones. By calculating the number of liberties to assess stone safety while giving higher weight to moves that form stone groups, the AI can maintain basic safety while forming more strategically meaningful positions. In capture strategy, we can design a special priority system. When a move can directly lead to capturing stones, it should re...

 如何使用AI開發圍棋遊戲？ AI能真正理解圍棋的深層戰略元素嗎？ 如何在AI運算速度和棋力之間取得平衡？ 在AI圍棋開發中人類專業知識應該扮演什麼角色？ 如何使用AI開發圍棋遊戲？在人工智能快速發展的今天，開發一個基礎的圍棋AI系統似乎變得觸手可及。然而，要開發一個既能保持遊戲性又具有適當棋力的AI系統，卻需要在多個層面進行深入的思考和權衡。 首先，在評估函數的優化方面，我們需要考慮棋子的安全性和連接性。通過計算棋子的氣數來評估其安全程度，同時對形成棋組的落子給予更高的權重。這種方式可以使AI在保證基本安全的同時，也能形成更有戰略意義的布局。 其次，在捕獲策略上，我們可以設計特殊的優先級系統。當某個落子點能夠直接導致吃子時，即使從整體戰略來看可能不是最優選擇，也應該給予較高的評估分數。這種方式可以讓AI在局部戰斗中表現得更加靈活和積極。 在領地影響力的計算方面，不能僅僅關注當前的實地得分，還要考慮潛在的勢力範圍。通過引入啟發式算法，可以獎勵那些能夠穩固空間或擴大勢力範圍的著法，使AI的布局更加均衡和有遠見。 為了提高計算效率，可以採用移動過濾機制。不必評估棋盤上的每個空點，而是優先考慮靠近現有棋子的位置，這樣既能減少計算量，又能保持對關鍵區域的關注度。 在威脅檢測方面，需要實現一個基礎的機制來評估落子後的風險。如果某個著法會導致己方棋子處於被吃的危險中，就應該在評估中予以適當的懲罰，以避免明顯的失誤。 通過引入基本的棋形識別，如兩連、三連等常見形狀，可以讓AI更好地理解局部結構。獎勵形成這些基本棋形的著法，同時也要注意阻止對手形成類似的有利形狀。 在關鍵時刻，比如可能導致大量吃子或獲得重要實地的著法，可以臨時增加搜索深度，以便更全面地評估這些重要局面。這種靈活的深度調整機制可以在不過分增加整體計算量的情況下，提高關鍵時刻的判斷準確性。 最後，可以實現一個簡化版的蒙特卡洛採樣系統。通過模擬當前局面後的幾手隨機落子，來評估不同著法的潛在結果，這種方式可以在有限的計算資源下，仍然保持一定的預見性。 以上這些策略的實施，需要在保持計算輕量化的同時，又能確保AI的表現水平得到明顯提升。這是一個需要不斷調試和平衡的過程，但通過細心的優化和合理的取捨，最終可以開發出一個既能保持遊戲趣味性，又具有適當挑戰性的圍棋AI系統。 #AI開發 #圍棋AI #遊戲開發 #人工智能 ...

Improved Simple Go Game (13×13) - Fixed Click Position Improved Simple Go Game (13×13) Current Player: Black Black Stones: 0 White Stones: 0 Black Territory: 0 White Territory: 0 Undo Move Reset Game

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 What is the significance of low-cost, high-performance reasoning AI models in promoting technological advancement and breaking monopolies? What potential changes could arise from the democratization of AI technology? How might the development of personalized tools impact the future of AI? What role will collaboration between humans and AI play in shaping innovative solutions? The Importance of Low-Cost, High-Performance Reasoning AI Models for Technological Advancement and Breaking Monopolies The emergence of low-cost, high-performance reasoning AI models marks a transformative shift in technology. It enables individuals to utilize and fine-tune advanced models on consumer-grade hardware, thereby disrupting the monopoly previously held by a few tech giants.  Democratization Impacts: - Widespread Adoption: Accessible reasoning models empower more people to engage in the creation and use of AI tools, fostering technological innovation. - Enhanced Autonomy: Individuals can tailo...

 低成本高效能推理 AI 模型對技術進步和打破壟斷的重要性是什麼？ AI 技術的民主化會帶來哪些潛在變化？ 個性化工具的發展將如何影響未來的 AI？ 人類與 AI 的合作在塑造創新解決方案中將發揮什麼作用？ 低成本高效能推理 AI 模型對技術進步和打破壟斷的重要性 低成本、高效能推理 AI 模型的興起，標誌著技術領域的一次變革。它讓個體能夠在消費級硬體上使用和微調先進模型，從而打破了以往由少數科技巨頭壟斷的局面。 民主化的影響： - 技術普及：可接觸的推理模型使更多人能夠參與 AI 工具的創造與使用，從而推動技術創新。 - 自主性提升：個體可以根據自身需求微調模型，擺脫對「通用解決方案」的依賴。 - 去中心化發展：隨著門檻降低，AI 的發展變得更加去中心化，降低了被少數公司壟斷的風險。 關鍵突破點： 低成本且效能強大的推理模型是實現人工通用智能（A.G.I）的重要基礎。當更多人參與 AI 的使用與創新時，突破性進展可能比預期來得更快。 A.G.I 與專屬工具的對比： 即使在未來 A.G.I（人工通用智能）出現，也未必能全面取代人類的智慧。相反，專屬化工具結合人類智慧，可能比 A.G.I 更具優勢。 A.G.I 的局限性： - A.G.I 雖具備類似人類的通用思維與適應能力，但在實際應用中，過於「通用化」可能難以滿足個性化需求。 - 真正有效的創新，往往來自於針對特定問題的專屬工具，而非一個「萬能解決方案」。 專屬工具的潛力： - 現有的低成本推理模型已具備高度靈活性，能針對不同行業與場景進行調整。 - 每個人都能創造符合自己需求的工具，這種自主性是 A.G.I 所無法取代的。 AI 發展的未來：去壟斷化與個人化 低成本高效推理模型的普及，將大幅降低 AI 技術的使用門檻，推動 AI 從壟斷化走向個人化。 訓練門檻降低： - 隨著技術進步，訓練模型的資源需求不斷減少，分布式計算、開源框架等技術進一步推動這個趨勢。 - 一般人甚至小型團隊都能訓練與部署高效能模型，打破壟斷。 機器人與工具的可能性： - 硬體和軟體技術的進步，將增加一般人開發智能工具與機器人的可能性。 - 未來的 AI 工具將更貼近人類日常需求，而非由巨頭主導的標準化產品。 結合強 AI 與人類智慧的優勢 人類與 AI 的協作： - AI 作為工具本身並非威脅，當人類結合 AI 和適當工具時，效率...

Gomoku Gomoku Player：Black| Bot：White