ai-communication

来自初创公司Mostik的俄罗斯数学家开发了一种方法，使AI模型能够通过其权重进行通信，从而提高效率和性能，并在GLM-5.2和Qwen-3.5模型中得到演示。

作者讨论了使用拟人化语言描述AI的反对意见，认为这不应转移人们解决核心问题的注意力，并通过火灾类比加以说明。

一篇批评在对话和代码评审中照搬AI回复的习惯的博文，敦促读者理解、验证并改写AI输出，以增加真正的价值。

构建了一种基于光的视觉语言，AI系统可有目的地用于通信

本文提出了一项研究，考察AI讨论中拟人化语言对公众看法的影响，发现虽然整体观点可能发生变化，但在受控环境下，拟人化框架的具体影响较为有限。

本文主张传统的提示工程已经过时，现代LLM是意图重构器，应通过自然、丰富的对话而非精简指令来与模型交互。

AI行业领导者呼吁以人为中心的技术部署，承认社会对快速变革的焦虑，并强调保障人类自主权和经济未来的重要性，同时反思行业沟通中的失败。

Matt Pocock 认为 AI 在设计上表现不佳，源于用户无法使用设计师的专业简语来表达设计意图，凸显了与 AI 沟通的技能差距。

文章认为，在处理复杂任务时，将AI视为平等伙伴能获得更好的结果，而精确提示仍适用于技术性任务。