AI探索指南

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  3. AI探索指南

    今天挑战了一下，写了第一个安卓的 app

    今天挑战了一下，写了第一个安卓的 app
    感谢 GLM 5.2 的帮忙，从安装 android studio 开始指导，一直到 apk 写完，大部分问都能解决
    最后 apk 跑起来的时候，还是很欣慰的
    但也确实遇到了疑难杂症，也可能就是安卓系统搞不定吧
    目前来看 vibe coding 的东西还是电脑和web最方便调试
    @aigc1024

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  6. AI探索指南

    太快了，Skill还没搞明白多少，loops集合站都已经出来了，以后都不用装skill了，直接装loops就好了：

    太快了，Skill还没搞明白多少，loops集合站都已经出来了，以后都不用装skill了，直接装loops就好了：https://loops.elorm.xyz/。
    这个站已经收集了40个loops，你可以复制用于coding agents的闭环工作流。
    每个闭环都包含触发器（triggers）、反馈门（feedback gates）和退出条件（exit conditions），以便代理能够自我调整节奏，直到任务完成。

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  7. AI探索指南

    跟 AI 一起干活的时候我反复想起庄子里的一则寓言：

    跟 AI 一起干活的时候我反复想起庄子里的一则寓言：
    当你划着一只小船在河中游走，如果是一只空船撞到了你，那么就算你脾气不好也不会生气；但如果那只船上有一个人的，你就会大声呵斥他。叫喊一次对方没听到，你就会再三地呵斥他，并且会口出恶言。之所以前者不生气而现在却生气，那是因为前者是空船而现在船上有人了。
    之所以想起这个故事是因为当 AI 搞砸事情的时候，你的反应恰好落在这两者之间。
    传统的工具把事情搞砸，就像空船一样，你是不会发火的（除了对自己）。
    传统的同事把事情搞砸，你会心安理得地发火，因为对方是人，你的基本假设是对方能理解ta给你造成的损失，发火是一种报复，也是「让对方长长记性」。
    但把事情搞砸的是一个 AI agent，事情就变得很微妙。对方确实是「主动」犯了错——比如自作聪明修改了重要的模块结果把代码搞崩了，你有一万个理由发火。你也确实可以发火，它会诚恳道歉，会承认错误，会保证下次绝不再犯。但它和你都知道它背后最终只是一大堆矩阵运算，而下次……它根本不知道自己曾经干过什么。
    你要跟一艘其实是矩阵运算构成的船发火吗？
    色即是空，空即是色。无色无空，无人无 tensor。
    @aigc1024

  8. AI探索指南

    Gemini 3.5 Flash为什么能在各个榜单上名列前茅？实际用起来，价格比Gemini 3.1 Pro贵，能力比Gemini 3.1 Pro弱，速度也比Gemini 3.1 Pro慢

    Gemini 3.5 Flash为什么能在各个榜单上名列前茅？实际用起来，价格比Gemini 3.1 Pro贵，能力比Gemini 3.1 Pro弱，速度也比Gemini 3.1 Pro慢。虽然它输出token的速度快，但是架不住用的token太多。现在看到Gemini 3.5 Flash名列前茅的benchmark，全都不相信任，这肯定被hack了。
    @aigc1024

  9. AI探索指南

    用 Claude Code 的兄弟，我劝你趁早把 Trellis 装上，晚一天都是亏

    用 Claude Code 的兄弟，我劝你趁早把 Trellis 装上，晚一天都是亏
    说真的，别再抱怨 AI 编程不稳定了。不是 Claude 不行，是你每次都让它“失忆上岗”。
    你想想，每次开工你是不是都得重头来一遍：
    1️⃣ 项目背景重新讲一遍
    2️⃣ 需求重新喂一遍
    3️⃣ 代码规范重新念一遍
    4️⃣ 上次做到哪了又得重新解释
    换你你也烦，换谁谁不崩。
    Trellis 就是来终结这件事的。它会在你项目里建一个 .trellis 目录，把需求、规范、任务、进度、工作日志全给你沉淀下来。下次 Claude Code 一进来，根本不用你废，它自己读上下文，清楚这项目要干嘛、做到哪、下一步怎么走。
    说白了，这就是给 Claude Code 装了个“项目大脑”。
    它也不是那种糊弄人的提示词模板，而是一整套 AI 开发工作流：先规划，再实现，再验证，最后把经验再写回项目里，越用越聪明。
    那它适合谁？
    1️⃣ 长期拿 Claude Code 干项目的
    2️⃣ 天天被 AI 忘记上下文折磨的
    3️⃣ 项目越做越大、提示词越堆越乱的
    4️⃣ 想让 AI 真像个团队成员一样持续干活的
    一句总结：Claude Code 单用，就是个聪明但健忘的程序员；配上 Trellis，才真有点“AI 开发团队”那味儿了。
    早装早省心，别等项目乱成一锅粥才想起它。
    🔗 https://github.com/mindfold-ai/Trellis/blob/main/README_CN.md

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  10. AI探索指南

    OpenAI 发布的新论文太有趣了，有点探索人性底层原理的意味

    OpenAI 发布的新论文太有趣了，有点探索人性底层原理的意味。
    业界研究发现在对齐大模型的时候，有个很糟糕的现象叫 emergent misalignment（涌现失调）：
    一个模型如果在训练时被教着做一件坏事，比如写不安全的代码，它会自己泛化到其他领域，包括健康、教育、科学、法律等等。也就是说，坏行为会被泛化。
    OpenAI 把问反过来想：那好行为会不会也泛化？
    如果训练模型在一个领域表现得诚实、透明、谦逊、可纠正，它会不会在别的领域也变得更好？
    于是他们造了一批贴近现实的对数据，专门测这些特质：
    -诚实
    -认知谦逊（epistemic humility，就是"我不确定"的时候能说出来）
    -元认知透明（能解释自己的思考过程）
    -可纠正性（corrigibility，被指错能认）
    -普遍的公平
    -对人的关心
    数据覆盖健康、教育、科学、法律、工程这些领域。
    然后用 RL 训练，只混进去一小部分这种数据，其余还是常规训练数据。
    实验结束后，有三个核心发现：
    第一，在训练领域内，模型确实变得更诚实、更透明、更容易认错。
    第二，在训练领域外，44 个独立的、训练时没见过的评测上，模型都变好了。欺骗、谄媚、reward hacking、有害建议……全都降了。甚至就算只拿健康数据训练，非健康领域也变好了。
    第三，这种改变在对抗压力下时也表现得更有韧性。不管是 adversarial prompt 还是恶意微调，都更难把它推向坏行为。而且模型并没有变得"不可塑造"，正常指令它还是听的，只是对坏的方向变固执了。
    这篇论文对我们的启示是，RL 不仅可以强化代码，也可以强化道德。
    也许对齐超级 AI 没有想象中那么复杂，只对齐底层逻辑就有很好的效果。
    从这篇论文看，模型跟人是很像的，人的各种行为在其大脑之中存在底层的一致性，通过一些小事就能看到一个人的底色。
    古语有云：勿以恶小而为之，勿以善小而不为。
    哪怕是一念之间善恶的选择，也在不知不觉地在改变大脑中的善恶权重。
    很有意思。
    论文地址：http://alignment.openai.com/beneficial-rl/
    插图生成 skill：https://github.com/orange2ai/orange-line-illustration
    @aigc1024

  11. AI探索指南

    AI 对 孩子的帮助，至少有三个角度可以立马落地：

    AI 对 孩子的帮助，至少有三个角度可以立马落地：
    1. 媒介：把要学习的知识，通过各种媒介形态（图片、视频、游戏），多角度加深理解
    2. 梯度：针对每个孩子对要学习知识的理解水平，生成符合「最近发展区」难度的目，让孩子可以收获最大的学习信号
    3. Build：边学边玩边创造。把自己所学到的，再创造出游戏、网页、小程序等等，分享给他的同学们，收获正反馈，养成build的心态和习惯。
    @aigc1024

  12. AI探索指南

    OpenAI 发布的新论文太有趣了，有点探索人性底层原理的意味

    OpenAI 发布的新论文太有趣了，有点探索人性底层原理的意味。
    业界研究发现在对齐大模型的时候，有个很糟糕的现象叫 emergent misalignment（涌现失调）：
    一个模型如果在训练时被教着做一件坏事，比如写不安全的代码，它会自己泛化到其他领域，包括健康、教育、科学、法律等等。也就是说，坏行为会被泛化。
    OpenAI 把问反过来想：那好行为会不会也泛化？
    如果训练模型在一个领域表现得诚实、透明、谦逊、可纠正，它会不会在别的领域也变得更好？
    于是他们造了一批贴近现实的对数据，专门测这些特质：
    -诚实
    -认知谦逊（epistemic humility，就是"我不确定"的时候能说出来）
    -元认知透明（能解释自己的思考过程）
    -可纠正性（corrigibility，被指错能认）
    -普遍的公平
    -对人的关心
    数据覆盖健康、教育、科学、法律、工程这些领域。
    然后用 RL 训练，只混进去一小部分这种数据，其余还是常规训练数据。
    实验结束后，有三个核心发现：
    第一，在训练领域内，模型确实变得更诚实、更透明、更容易认错。
    第二，在训练领域外，44 个独立的、训练时没见过的评测上，模型都变好了。欺骗、谄媚、reward hacking、有害建议……全都降了。甚至就算只拿健康数据训练，非健康领域也变好了。
    第三，这种改变在对抗压力下时也表现得更有韧性。不管是 adversarial prompt 还是恶意微调，都更难把它推向坏行为。而且模型并没有变得"不可塑造"，正常指令它还是听的，只是对坏的方向变固执了。
    这篇论文的启示是，RL 不仅可以强化代码，也可以强化道德。
    也许对齐超级 AI 没有想象中那么复杂，只对齐底层逻辑就有很好的效果。
    这跟人是很像的，人的各种行为在其底层存在一致性，通过一些小事就能看到一个人的底色。
    很有意思。
    论文地址：https://alignment.openai.com/beneficial-rl/
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  13. AI探索指南

    GLM-5.2 说自己用的是PPO而不是GRPO (也就是之前DeepSeek R1 用的方法)，也就是说做RL的时候还是需要一个critic model来估计value

    GLM-5.2 说自己用的是PPO而不是GRPO (也就是之前DeepSeek R1 用的方法)，也就是说做RL的时候还是需要一个critic model来估计value。
    让模型自己探索的效率太低了我们没有这么多算力，蒸馏最先进的闭源模型只能让我们接近而不能超越，我猜这些都不如蒸馏最先进的人类，人类的工作流说少不少说多不多，一个AI公司招人覆盖能被用到AI的领域也许比显卡便宜多了。
    所谓人类和模型的Co-Training。
    @aigc1024

  14. AI探索指南

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  18. AI探索指南

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