前段时间看到一个数字，把我吓了一跳：训练 GPT-3 这个模型，总共消耗了 1,287 兆瓦时的电。这是什么概念？大概相当于 120 个美国家庭一年的用电量。我当时就想，这也太夸张了吧。但仔细想想，这几年 AI 发展得这么快，ChatGPT、Midjourney 这些工具我们每天都在用，背后得有多少服务器在运转？这笔环保账到底该怎么算，我觉得值得好好聊聊。

摘要 本文介绍了一种利用AI批量检查并纠正文档错误的方法。作者发现公司多语言技术文档中存在拼写错误后，设计了一套自动化流程：将文档按行编号后输入AI模型（Deepseek），要求以JSON格式返回错误行号、原始内容、修正建议和错误类型。为提升准确性，作者优化了提示词设计并增加了原始内容校验机制，避免误改。最终实现了一个TypeScript脚本，可并发处理上千份Markdown文件，有效解决了人工检

提示词工程（Prompt Engineering）：设计和优化单次输入给 AI 的文本上下文工程（Context Engineering）：为 AI 设计和构建动态上下文的系统工程你是一个 Python 专家，请帮我写一个函数...系统提示词：你是一个 Python 专家用户输入：请帮我写一个函数...对话历史：[过去 5 轮对话]外部知识：[从代码库检索的相关代码]可用工具：[read_file

经过深入调研和思考，我对 SWE-grep 有了更全面的认识。SWE-grep 不是要替代 grep 或 RAG，而是在速度和智能之间找到了一个新的平衡点。它解决的核心问题是：通过专用模型和并行搜索达到速度与智能的权衡（接近前沿模型的质量 + 快 10 倍的速度）；通过子 Agent 架构实现上下文窗口的经济性（避免中间结果污染主 Agent 的上下文）；把搜索时间从分钟级降低到秒级带来流畅感的用

同样是给 100 个 SKU 做主图，用单点工具和用工作流的体验完全不一样。用单点工具的时候，每个 SKU 我都要：打开工具 A 上传产品图 → 等待生成 → 下载 → 打开工具 B 上传刚才的图 → 换背景 → 下载 → 打开工具 C → 再上传……一个 SKU 做完，光是等待和搬运就花了十几分钟。100 个 SKU 做下来，我感觉自己不是在创作，而是在做重复劳动。用工作流之后，我只需要把产品图

AI 虚拟试穿本身不是什么神奇黑科技，更像是一套把繁琐工作流程自动化的工具。它降低了「有没有上身图」这件事的门槛，但并不能直接替代「好不好看」「有没有品牌感」这些更高级的要求。对于很多中小服装卖家来说，AI 带来的改变往往是这样的：原本只能用平铺图撑场面的 SKU，现在也能有一套还不错的上身展示；原本要排期两周才能搞定的拍摄，现在用几天的时间就能跑出一版可用的素材；原本因为预算有限放弃的多色、多场

同样是给 100 个 SKU 做主图，用单点工具和用工作流的体验完全不一样。用单点工具的时候，每个 SKU 我都要：打开工具 A 上传产品图 → 等待生成 → 下载 → 打开工具 B 上传刚才的图 → 换背景 → 下载 → 打开工具 C → 再上传……一个 SKU 做完，光是等待和搬运就花了十几分钟。100 个 SKU 做下来，我感觉自己不是在创作，而是在做重复劳动。用工作流之后，我只需要把产品图

多市场适配的模特图，本质上是在解决一个「本地化」的问题。你希望不同市场的消费者看到你的产品时，能够产生「这是为我设计的」的感觉。AI 工作流提供了一种低成本、高效率的方式来实现这个目标。它不能完全替代传统拍摄，但它把「为不同市场准备不同模特图」这件事的门槛大大降低了。如果你是一个正在做多市场布局的跨境卖家，我建议你可以先从几个 SKU 开始尝试。看看 AI 生成的多市场模特图在你的具体品类和目标市

前段时间看到一个数字，把我吓了一跳：训练 GPT-3 这个模型，总共消耗了 1,287 兆瓦时的电。这是什么概念？大概相当于 120 个美国家庭一年的用电量。我当时就想，这也太夸张了吧。但仔细想想，这几年 AI 发展得这么快，ChatGPT、Midjourney 这些工具我们每天都在用，背后得有多少服务器在运转？这笔环保账到底该怎么算，我觉得值得好好聊聊。

2025 年 11 月 8 日，百度官方博客发布消息，ERNIE 5.0 Preview 在 LMArena 文本排行榜中拿到了全球第二的成绩。这个成绩排在 Gemini 2.5 Pro 之后，和 GPT-5-High 并列，超过了 DeepSeek-R1 和 Qwen3-Max。LMArena 是个什么榜单？它不是实验室里跑出来的基准测试，而是真实用户投票选出来的。用户会同时和两个匿名模型对话，