underwhelmed 和 overwhelm 这两个单词区别在哪呢?其实很简单啊,这个 well, 它是冲击的意思,所以这个 underwhelmed 就是 什么呢?这个冲击力不够,所以意思就是有点儿失望。 比如说 i was underwhelmed by the new movie 这个新电影,我看起来感觉冲击力不够,感觉有点儿失望,这个叫 underwhelmed, 在 冲击力在我给我的这个惊喜的那个程度以下, underwhelmed。 而这个 overwhelmed 呢,是超过了这个冲击力,就什么啊,有点超过我的忍受力了,我有点受不了了,所以就是感觉我有点要被压垮的意思,比如说 i was overwhelmed by the work。 我 被这个工作有点给压垮了,有点受不了了,这个时候呢,超过冲击力,咱们就叫 overwhelm。
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google 的 ai 模型为什么叫 gemini? 第一个是技术上的双星合并, gemini 这个词是为了纪念 google brain 和 deep mind 两个 ai 团队正式合体,两个顶级大脑强强联合,双星合并。 第二个是为了致敬 nasa 的 一个双子星计划 project gemini, 但凡和太空扯上名字的关系,可见它的野心。第三也是最有意思的一点,星座特质的完美契合。双子座就是善于沟通,视觉灵活, 反应快的代表,这不就是顶级大语言模型该有的样子吗?评论区复读这个词,先立其名,后成其势, you get two for the price of one when you are a gemini。

尊重?为什么 respect 这个词会表示尊重?我们把它拆开来看,前缀 r e 表示反复往回,而剩下的 respect, 它的核心意思其实就是一个非常简单的动作,即为看。反复地去看一个人,目光始终不愿离开它,甚至忍不住回过头去仰望它,这种由内而外产生的专注和敬畏,自然而然就变成了尊重。 所以不管 respect 前面加什么系,它的本质都离不开一个动作,目光的投射。掌握了看这个密码,我们再来看看它是怎么在英语里七十二变的。 先给他加上几个最常见的方向前缀,感受一下。前缀 in 表示向内进入 eyeing 加上 spect。 inspect 的 字面意思就是往里面看,把事物的表面扒开,凑近了往里面仔细看,这不就是在检查视察吗?如果把前缀换成表示向外的 ex, 得到的 expect 就是 向外看。想象一下这个画面, 一个人什么都不做,总是眼巴巴地往外看,他在干嘛?他一定是在盼望着某个人或者某件事的到来, 所以 expect 自然就隐身出了期待预期的意思。我们再往前看, pro 表示向前, pro 加上 spect。 prospect 就是 你的目光投向前方,看到的是事物未来的发展,所以它表示前景希望。 那如果是往回看呢? retro 这个前缀表示向后倒退, retro 加上 spect。 retro spect 的 意思就是把目光向后看,也就是我们常说的回顾追溯。 有意思的来了,前缀 sis 是 sub 的 同化变体,表示在下面,在下面看,或者压低视线,眯着眼睛偷偷打量,这种充满不信任的眼神构成了 suspect, 你 看,这不就是怀疑或者嫌疑人的意思吗? 体会到看的威力了吧?除了不同方向的看,我们甚至可以把视线穿透事物。前缀 per 表示贯穿彻底。 per 加上 spect, 再加个后缀 perspective, 字面意思就是看透了,全方位的看,所以它只带我们看待事物的视角观点。在美术和建筑里,它就是鼎鼎大名的透视法。 既然 spect 是 看,那么跟看有关的人和事物当然也跑不掉。后面加上表示人的后缀 aater spectator, 就是 在旁边看的人,也就是观众旁观者。如果加上表示物品的后缀 echo spectacle 就是 指那些引人观看的东西,也就是奇观壮观的景象。更有趣的是,如果把它变成复述, spectacles 就变成了架在你鼻梁上,帮助你看东西的眼镜。你看,有时候背单词真的不需要死记硬背。就像这期视频,我们从大家最爱说的 respect 出发,顺着一道目光,一口气看懂了这么多单词,只要找到词汇底层的逻辑,你也能拥有透视英语的超能力。下一个视频见,拜拜!

只会当下,面试必备问穿今天一句话讲透当下做 demo, long graph 上生产,搞不懂这个区别。你做了 ai 项目,根本不敢上线, 那面试官不会只问你会不会 rank, 他 会直接追问 agent 跑一半失败了怎么恢复?工具调用超时?是重试降级还是转人工? 用户中途改需求流程怎么接着走?多轮任务里状态到底放在哪里?那这些问题啊,才是生产级 agent 的 真正难点。 今天我不讲入门,直接讲面试能加分,工作能落地的干货。先说结论, launch 是 工具箱, launch 是 流程编排引擎, launch 帮你封装好模型,调用 prompt rock 工具调用,那想快速搭个 demo, 特别舒服,适合做圆形做简单流程。当你的业务从 demo 变成增值项目,那问题就来了。那比如一个智能客服 用户问订单能不能退款,那背后的流程非常长,那先识图,一别判断要不要查订单,调用订单接口, 根据规则判断能否退款,生成回答,那还要处理接口失败,风险审核,转人工。这已经不是简单的一问一答,而是有状态、有分支,有异常可恢复的复杂任务。这时候用传统的嵌硬串就会很乱, if else 堆一堆 try, catch 满天飞,状态管理一塌糊涂,刚写完,能看懂,两周后自己都不想维护 狼群,能快速搭流程,但很难优雅管理复杂流程。而生产环境真正关心的是任务到达了,当前状态是什么?下一步走到哪?失败能不能恢复,面路能不能追踪? 那 long graph 就是 解决这个问题的,它把整个任务拆成一张图,节点是具体的步骤,边是流程走向节点可以是意图识别,订单查询,知识库生成回答,人工审核异常兜底。 那编就是判断逻辑,退款问题走订单,查询,物流问题走物流接口调用成功继续升腾,失败就重试或降级,拿高风险转人工。那可以简单的理解, longchain 是 积木块, longchain 是 施工图,做小 demo, 用 longchain 做生产级 agent 必须用 longchain, 那 面试的时候标准答案可以直接背。 longchain 偏向大模型应用开发框架,提供各类组建,适合快速构建原型。 那 long graph 偏向复杂 agent 的 流程控制,用图结构管理,节点分支状态中断恢复,那更适合生产环境长流程多步骤有状态的 agent 系统。 那面试官在问为什么生产更推荐 long graph? 那 你就说樟实业务不是一次模型调用,而是多工具,多人对话,需要状态保存,失败重试,人工介入,那 long graph 把流程显示化,系统更可控,更好调试,更容易做异常恢复,那这才是工程化思维。 那合伙人会问,普通工作游引擎不行吗?那普通工作游是流程写死,适合审批这类固定任务,但 agent 的 下一步经常由模型判断,上下文工具结果决定,那充满不确定性。 long graph 的 核心价值就是把大模型放进可控框架里,该模型判断就判断,该规则兜底就兜底,该转人工就转人工,不迷信,自由发挥,只做稳定上线的系统。 用生活例子再讲一遍,那 long graph 是 厨房工具箱,锅碗瓢盆调料齐全,那快速炒个菜很方便,那 long graph 是 后厨流程管理,谁切菜谁炒菜,做错怎么返工,高峰期怎么排队做小 demo? 工具箱够用?做生产级 ag 的 必须有流程管理, 那不是 long chain 没用,它依然是 ai 开发的核心组建,那只是分工不同, long chain 负责能力组建, long graph 负责流程编排,两者搭配才是大厂标准方案。最后总结三句话,面试直接用 long chain 解决,怎么快速搭起来, long graph 解决,怎么稳定跑下去? 简单流程用 chain, 复杂 agent 用 graph, 别再只会掉 api, 学会工程化,你才是面试官真正想要的人。 那下一期我直接实战拆解一个智能客服 agent 用 long graph 怎么设计节点编和状态?想看完整架构图,点个关注评论区打 agent, 我 马上更新。
