AStack 是一个可组合的框架，旨在通过“万物皆组件”的理念简化人工智能应用的开发。它提供了一个零适配层设计，使各种人工智能模型、工具和自定义业务逻辑之间能够无缝集成。
AStack 是一个独立的技术框架，拥有自己的架构和生态系统，建立在 Hlang 之上——这是一种高度语义化的第四代语言（4GL），受到基于流的编程范式的启发。Hlang 的基础特别适合计算建模和人工智能生成代码，这赋予了 AStack 强大的功能。该框架强调简约和性能，使开发者能够以最少的样板代码创建复杂系统，同时保持完全的技术自主性。
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我想分享这个FOL的实时演示环境，这是一个来自70年代末的旧系统。它包含了许多关于元层推理的前驱思想，包括现在常见的反射证明，这种方法将对象理论中的证明转化为元理论中的评估，这在Rocq、Lean和其他证明助手中都很常见。
嗨，HN，
我是一名后端开发者，最近开始构建全栈应用，主要使用 Next.js 和 shadcn-ui。鉴于人工智能编码工具最近变得非常强大，我一直依赖它们来帮助我弥补前端技能的不足。
在大多数情况下，这种方法效果很好——尤其是当我可以直接组合现有的 shadcn-ui 组件时。我描述我想要的布局和功能，AI 帮助我将这些元素组合在一起。
然而，当遇到以下情况时，我就会遇到困难：
- 组件的外观不符合我的预期，需要进行自定义；
- 我需要的组件在库中不存在；
- 我需要微调 CSS/样式；
在这些情况下，事情就变得更加复杂。我对 CSS 或前端设计系统并不太熟悉，有时 AI 生成的代码并不能完全符合我的想法。结果我不得不花费过多的时间来调试样式，或者试图更好地解释我想要的内容——通常并不成功。
所以我现在在想：
这是否意味着我需要投入更多时间深入学习前端开发（特别是样式和布局）？
还是说我只是没有以正确的方式与 AI 协作——例如，我的提示写得不好，或者我缺少一些工具或技巧，使这个过程更加顺畅？
我对学习人工智能和机器学习的基础知识很感兴趣，特别是像向量、线性代数以及理解事物运作原理的基本直觉等核心概念。<p>有没有人推荐一些涵盖这些主题的优秀书籍、系列文章或讲座系列？最好是适合初学者但又具有严谨性的内容。