<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><rss version="2.0"><channel><title>蓝破碎半圆</title><description>一个 AI 时代技术决策者的判断笔记。</description><link>https://zenine.github.io/lanposui-blog/</link><item><title>DeepSeek 近百页论文在证什么：不是万能安全，是更清楚的边界</title><link>https://zenine.github.io/lanposui-blog/articles/cordis-boundary-safety/</link><guid isPermaLink="true">https://zenine.github.io/lanposui-blog/articles/cordis-boundary-safety/</guid><description>Cordis 论文的形式化结果在工程上买到的不是万能安全，而是几类边界更清楚的运行时能力：HMR 可以复用组件生命周期边界，依赖可以声明式收窄，开放插件生态可以少写一类清理和通知胶水。</description><pubDate>Wed, 02 Sep 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>AI 与工程</category><category>Agent Harness</category><category>AI</category><category>Agent</category><category>DeepSeek</category><category>Harness</category></item><item><title>DeepSeek 近百页论文在答什么：卸载和依赖是同一件事</title><link>https://zenine.github.io/lanposui-blog/articles/cordis-context-ledger/</link><guid isPermaLink="true">https://zenine.github.io/lanposui-blog/articles/cordis-context-ledger/</guid><description>卸载清理和依赖通知看起来是两套机制。Cordis 论文把它们放进同一个 Context：修改环境是 effect，依赖环境是 coeffect，而服务注册本身就是一种可逆 effect。本文解释为什么同一个上下文对象能同时承担清理、依赖和通知。</description><pubDate>Sun, 30 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>AI 与工程</category><category>Agent Harness</category><category>AI</category><category>Agent</category><category>DeepSeek</category><category>Cordis</category></item><item><title>DeepSeek 近百页论文在问什么：拔掉插件以后凭什么不崩</title><link>https://zenine.github.io/lanposui-blog/articles/deepseek-harness-plugin-runtime/</link><guid isPermaLink="true">https://zenine.github.io/lanposui-blog/articles/deepseek-harness-plugin-runtime/</guid><description>DeepSeek Pro 模型和 DeepSeek Harness 把模型能力与 Agent 运行框架同时推到行业讨论中心，但真正值得细读的是随 Harness 一起出现的近百页论文。它不是模型报告，而是在回答一个运行时工程问题：当软件具备持续演化能力后，系统应建立在什么样的架构之上。</description><pubDate>Thu, 27 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>AI 与工程</category><category>Agent Harness</category><category>AI</category><category>Agent</category><category>DeepSeek</category><category>Harness</category></item><item><title>医疗大模型高分之后,为什么还不能直接用?</title><link>https://zenine.github.io/lanposui-blog/articles/medical-ai-benchmark/</link><guid isPermaLink="true">https://zenine.github.io/lanposui-blog/articles/medical-ai-benchmark/</guid><description>医疗大模型刷出高分，不代表真的能进诊室。真正危险的不是答错一道题，而是漏问关键病史、看不出风险边界，还给出一个很自信的结论。</description><pubDate>Sat, 22 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>AI 与工程</category><category>医疗 AI</category><category>AI</category><category>医疗AI</category><category>大模型评测</category><category>Agent</category></item><item><title>企业 AI 部署的新瓶颈：以前等模型，现在等硬件</title><link>https://zenine.github.io/lanposui-blog/articles/enterprise-ai-hardware/</link><guid isPermaLink="true">https://zenine.github.io/lanposui-blog/articles/enterprise-ai-hardware/</guid><description>从医疗信息化的真实部署困境看企业 AI 的瓶颈转移：过去等模型能力追上来，现在模型够了但硬件、内网部署和合规条件还没到位。开源大模型改变的不只是价格，而是让以前做不了的院内 Agent 工作流第一次变成可落地的项目。</description><pubDate>Fri, 14 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>AI 与工程</category><category>AI 商业战略</category><category>AI</category><category>企业AI</category><category>医疗信息化</category><category>Agent</category></item><item><title>开源模型不再追赶，它开始讨价还价了</title><link>https://zenine.github.io/lanposui-blog/articles/open-models-negotiation/</link><guid isPermaLink="true">https://zenine.github.io/lanposui-blog/articles/open-models-negotiation/</guid><description>从 Kimi K3、DeepSeek V4 Flash 和真实调用趋势看开源模型对闭源模型的价格压力：开源不是全面打赢，而是在足够多真实任务中越过够用线，逼闭源模型证明自己的溢价。</description><pubDate>Mon, 10 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>AI 与工程</category><category>AI 商业战略</category><category>AI</category><category>大模型</category><category>开源模型</category><category>Agent</category></item><item><title>Agent 不是聊天机器人，而是一种工作组织方式</title><link>https://zenine.github.io/lanposui-blog/articles/agent-work-organization/</link><guid isPermaLink="true">https://zenine.github.io/lanposui-blog/articles/agent-work-organization/</guid><description>区分 Agent 和聊天机器人的，不是模型智商，而是有没有调工具、看结果、再决定的闭环。</description><pubDate>Thu, 06 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>AI 与工程</category><category>Agent 工作组织</category><category>AI</category><category>Agent</category><category>工作组织</category></item><item><title>AI 时代，你真正要养的羊是什么？</title><link>https://zenine.github.io/lanposui-blog/articles/ai-assets/</link><guid isPermaLink="true">https://zenine.github.io/lanposui-blog/articles/ai-assets/</guid><description>真正值得养的羊，不是某个具体工具，而是价值不再与当下投入时间一比一绑定、能够持续复用和积累的资产与系统。</description><pubDate>Tue, 04 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>创作与职业</category><category>砍柴与放羊</category><category>AI</category><category>职业</category><category>系统积累</category></item><item><title>当 AI 比你更会砍柴，你还剩什么价值？</title><link>https://zenine.github.io/lanposui-blog/articles/chopping-value/</link><guid isPermaLink="true">https://zenine.github.io/lanposui-blog/articles/chopping-value/</guid><description>当 AI 接走越来越多执行工作，人的价值会向目标、标准、判断、验收和责任上移。这里的负责人是一种能力，而不是管理头衔。</description><pubDate>Sat, 01 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>创作与职业</category><category>砍柴与放羊</category><category>AI</category><category>职业</category><category>负责人能力</category></item><item><title>砍柴人与放羊人都遇到了 AI</title><link>https://zenine.github.io/lanposui-blog/articles/chopping-herding-ai/</link><guid isPermaLink="true">https://zenine.github.io/lanposui-blog/articles/chopping-herding-ai/</guid><description>AI 时代最大的差距，不是会不会用工具，而是有没有把一次性劳动沉淀成能够持续积累的系统。</description><pubDate>Wed, 29 Jul 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>创作与职业</category><category>砍柴与放羊</category><category>AI</category><category>职业</category><category>系统积累</category></item><item><title>发刊词｜为什么这个号叫「蓝破碎半圆」？</title><link>https://zenine.github.io/lanposui-blog/articles/lanposui-banyuan/</link><guid isPermaLink="true">https://zenine.github.io/lanposui-blog/articles/lanposui-banyuan/</guid><description>蓝破碎半圆的长期底稿：说明这个号是谁、相信什么，以及如何在 AI 时代作出判断。</description><pubDate>Fri, 24 Jul 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>公众号品牌</category><category>蓝破碎半圆</category><category>发刊词</category><category>判断</category><category>品牌</category></item><item><title>ChatGPT：都什么年代，谁在搞传统NLP？</title><link>https://zenine.github.io/lanposui-blog/articles/2023-chatgpt-traditional-nlp/</link><guid isPermaLink="true">https://zenine.github.io/lanposui-blog/articles/2023-chatgpt-traditional-nlp/</guid><description>ChatGPT 刚出现时，对传统 NLP、算法工程师和语言模型范式变化的一次早期记录。</description><pubDate>Sat, 08 Apr 2023 00:00:00 GMT</pubDate><category>AI 与工程</category><category>AI 早期观察</category><category>ChatGPT</category><category>NLP</category><category>大模型</category></item><item><title>2022-重拾写作1 —砍柴、放羊与元放羊</title><link>https://zenine.github.io/lanposui-blog/articles/2022-chopping-herding-meta-herding/</link><guid isPermaLink="true">https://zenine.github.io/lanposui-blog/articles/2022-chopping-herding-meta-herding/</guid><description>旧版砍柴与放羊故事：公开写作的愿景、元放羊，以及把劳动变成持续系统的早期思考。</description><pubDate>Wed, 08 Jun 2022 00:00:00 GMT</pubDate><category>写作与成长</category><category>砍柴与放羊</category><category>写作</category><category>愿景</category><category>系统积累</category></item><item><title>2021从元开始</title><link>https://zenine.github.io/lanposui-blog/articles/2021-meta-start/</link><guid isPermaLink="true">https://zenine.github.io/lanposui-blog/articles/2021-meta-start/</guid><description>从 meta 的概念讲起，重新理解元认知、元学习和“关于什么的什么”。</description><pubDate>Wed, 17 Mar 2021 00:00:00 GMT</pubDate><category>认知与概念</category><category>元认知</category><category>元认知</category><category>学习</category><category>概念</category></item></channel></rss>