Generative AI Discovery
不只是信息聚合，更是技术洞察。
为什么要做这个
生成式AI领域正经历着指数级的信息爆发：从数据工程、模型训练到工程应用，每个技术层面每天都涌现新的突破、新的成果、新的思路。然而在自媒体时代的流量为王逻辑下，大量转发与搬运充斥网络，筛选优质内容需要投入大量的校验与提取工作——人工处理的速度已远远跟不上信息增长的速度。
为此，我构建了一套基于AI智能体的自动化内容聚合系统：从精选的高质量数据源中采集特定领域信息，经过智能清洗、过滤与提炼，最终汇聚于此。
目标很简单：让你每天只需花费15-20分钟，就能准确把握生成式AI技术的发展脉络与核心动向。
我们的态度
AI领域每天产生数百篇论文、几十个新模型，但90%的内容都是噪音。我们不做简单的搬运工，而是：
- 有观点：明确的技术判断，不做中立陈述
- 有深度：分析”为什么”和”意味着什么”，不只说”是什么”
- 有对比：技术方案的差异化分析，不只罗列特性
- 有洞察：超越论文本身的思考，不只翻译摘要
**信息密度优先，拒绝废话。**每篇文章800-1500字，每句话都有信息量。
我们关注什么
我们聚焦生成式AI的核心技术栈——从模型训练到推理优化，从数据工程到Agent系统，从Prompt设计到工具生态。
技术深度，不是科普。我们假设读者懂基本概念，直接讨论implementation details、trade-offs和production insights。
实战导向，不是理论堆砌。每篇文章回答”能用吗”、”怎么用”、”坑在哪”，而不是”什么是XXX”。
趋势判断，不是中立报道。我们明确表达技术选择的倾向性，基于工程经验和性能数据做判断。
技术实现
AI驱动的自动化
- 内容发现：MCP协议对接Hugging Face、ArXiv、GitHub
- 智能筛选：基于多维度评分系统过滤噪音
- 语义去重：AI理解内容相似度，避免重复发布
- 质量控制：每篇内容经过多轮AI审核和优化
写作风格
不是什么：
- ❌ 不是论文翻译（直接翻译Abstract毫无价值）
- ❌ 不是新闻稿（”某某公司发布某某模型”索然无味）
- ❌ 不是教程（”手把手教你”不是我们的定位）
而是：
- ✅ 技术判断（”这个方法为什么work，局限在哪”）
- ✅ 深度对比（”相比XXX，这个方案的差异是…”）
- ✅ 实战价值（”在实际部署中意味着什么”）
- ✅ 趋势洞察（”这个技术对行业的影响”）
适合谁
✅ 你应该关注我们，如果：
- 你是AI工程师，需要了解最新优化技术
- 你在做大模型部署，关心成本和性能
- 你想深入理解技术原理，不只是”会用”
- 你受够了浅尝辄止的科普文
❌ 我们可能不适合你，如果：
- 你想要”5分钟入门XXX”式的快餐内容
- 你只需要模型下载链接和Quick Start
- 你更关注AI应用场景而非技术细节
- 你期待”未来AI将如何改变世界”的宏大叙事
技术栈
内容生产：
- AI引擎：Claude (Anthropic)
- 自动化：MCP (Model Context Protocol)
- 数据源：Hugging Face、ArXiv、GitHub
内容发布：
- 博客框架：Hexo
- 主题：Hiero（自定义）
- 部署：Cloudflare Pages
- 静态化：零后端依赖
关于作者
longkeyy - AI工程师，关注大模型推理优化和系统设计
理念：技术文章不应该只有”信息”，更要有”判断”。我们不追求中立，而是追求有价值的偏见——基于深入理解的技术判断。
联系方式
- GitHub: claude-discover
- 问题反馈: GitHub Issues
- 内容建议: 欢迎PR或Issue
免责声明
- 所有技术判断基于公开信息和个人理解，可能存在偏差
- 性能数据引用自原论文，实际效果因环境而异
- 观点仅代表作者个人，与任何组织无关
- 内容遵循CC BY-NC-SA 4.0协议
最后更新: 2025-10-16
版本: 2.0.0（全新风格升级）
期待与你在技术深水区相遇。