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<p>▎AI 编程软体形式如何突破创业者的困局 <a href="https://prompt.16x.engineer/blog/ai-coding-l1-l5">✦LINK</a> <a href="https://lukaspetersson.com/blog/2025/bitter-vertical">✦LINK</a></p><p>▎核心问题</p><p>AI系统从规则编码到数据驱动的转变原因是什么？为什么工程优化方案在长期内难以持续竞争？AI创业公司如何在工程与模型能力间取得平衡？AI产品如何在垂直与水平、工作流与智能体之间分类？AI编程工具从L1到L5的演进核心特点是什么？</p><figure><img src="https://image.xyzcdn.net/FqtHg4FKkMmHGKbqj7gbqKgtpEfn.png"/></figure><p>00:00</p><blockquote>人工智能发展正经历着从基于规则编程到数据驱动模型的重大转变。早期的专家系统试图通过编写规则和例外来捕捉人类知识,但这种方法存在明显局限性。随着计算能力的提升和数据量的增长,基于规则的系统的局限性愈发明显。这促使人工智能领域转向了更简单但更有效的数据驱动方法。</blockquote><blockquote>在计算机运算能力和数据规模不断扩大的背景下,让人工智能从数据中学习比试图硬编码每一条规则更加有效。这一观点在语音识别、计算机视觉和象棋等多个领域得到了验证。最初这些领域都由复杂的规则系统主导,但最终更简单的模型通过海量数据训练取得了更好的效果。</blockquote><blockquote>当前人工智能初创企业面临着工程化与模型能力提升之间的平衡问题。一种路径是通过设置防护栏来限制AI可能犯的错误,在一定时期内这种方法可能有效,但随着模型能力增强,这些限制可能会阻碍AI发现更高效或创新的解决方案。另一种路径则专注于模型本身的升级,通过提升模型的基础能力来实现更好的性能。</blockquote><blockquote>从AlphaGo等案例可以看出,人工智能已经能够进行高层次的战略思维。给予AI模型更多的思考时间,让其深入思考而不是匆忙做出决定,往往能带来更优雅的问题解决方案。这种从本能反应到深度思考的转变,展现了AI在复杂推理能力方面的重要进展。</b...