AI探索指南

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  2. AI探索指南

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  3. AI探索指南

    Cursor工程师的Loop工作流

    Cursor工程师的Loop工作流
    “写Loop，其实主要是把你自己会怎么检查工作写下来”
    Cursor工程师Eric分享一篇构建Loop的心得
    1. 先定义「什么叫做完」，而且必须是 AI 自己能验证的 不是「帮我优化一下」，而是给一个可打分的目标
    例如模型/评测任务 → 分数要涨
    前端页面 → Playwright 跑通 + 截图确认
    性能优化 → p95 降到指定线以下
    数据清洗 → 校验失败行数归零
    所以，写 loop 主要是把「你自己会怎么检查」写下来
    2. 把任务包进Loop，重点是停止条件 改一点 → 测一下 → 变好就保留，变差就回滚 → 继续。
    什么时候停：达标了 / 连续几轮没进步 / 没思路了 / 卡住需要人拍板。
    3. 让 AI 来找你，而不是你守着它
    他给 agent 配了通知通道（发到 Slack），开始时、有意外时、做完或卡住时 ping 他。你的回复就是循环的下一步输入
    4. 跑在云端，然后开下一个任务放云上跑几个小时。一个循环跑起来了，就开下一个。三个都在等你决策时，就停止开新的，去做 review
    @aigc1024

  7. AI探索指南

    下周一去一家机器人初创公司咯～

    下周一去一家机器人初创公司咯～
    今年3月底从工作6年的老东家离职；
    在新疆玩了1个月，同时面试；
    5月初入职某公司AI部门，6月底离职；
    在北京玩了8天，同时面试；
    7月初入职机器人公司。
    哈哈哈，2026年的一半时间，边玩边打怪边升级。
    都是我最喜欢的新鲜前沿领域。
    体验了“心想事成”的玄妙。
    不愧是我。
    😄
    @aigc1024

  8. AI探索指南

    Token 分配的艺术

    Token 分配的艺术
    Opus 4.5 诞生到 Fable 5 的仅仅半年，AI 生态的基础层已经飞跃了 N 次；但大多数人还停在 Chat 时代。核心的分野只有一个：你是否真正懂得 Token 经济学。
    最重要的基本功，是你亲手摸过多少个 SOTA 模型和应用层，以及把它们组合之后会长出什么。“理解”听上去是个主观的词——但它和”在一座超大城市里长住过”是同一回事：没有数千小时的深入体验，你只是个观光客。
    再往上，是 Harness 和业务建构本身。这些东西无法脱离实战。正如费曼那句：「凡我不能创造的，我便不曾真正理解。」
    Jacob Bank 说得极准：风险就是停滞。不是不确定让你危险，是原地不动让你危险。
    大公司还在按桌游的规则玩——排名、职级、晋升通道，热火朝天。只是那张桌子，摆在一艘正在下沉的船上。固定薪水、固定预算、固定工具链——大公司给你的是一份包餐。如果你从不需要练”分配”这块肌肉，因为分配是别人替你做的。在那套系统里，你不是分配资源的人，你就是被分配的那个 Token。
    而另一边，AI Native 团队、新一代企业家、科学家和创作者，在做一件完全不同的事：不是把 AI 塞进旧流程，而是以算力为轴，重造工作流、重造整个业务的运作方式。
    回到基本：编排，正在成为这个时代最核心的读写技能。
    @aigc1024

  9. AI探索指南

    Token 分配的艺术

    Token 分配的艺术
    Opus 4.5 诞生到 Fable 5 的仅仅半年，AI 生态的基础层已经飞跃了 N 次；但大多数人还停在 Chat 时代。核心的分野只有一个：你是否真正懂得 Token 经济学。
    最重要的基本功，是你亲手摸过多少个 SOTA 模型和应用层，以及把它们组合之后会长出什么。“理解”听上去是个主观的词——但它和”在一座超大城市里长住过”是同一回事：没有数千小时的深入体验，你只是个观光客。
    再往上，是 Harness 和业务建构本身。这些东西无法脱离实战。正如费曼那句：「凡我不能创造的，我便不曾真正理解。」
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  10. AI探索指南

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  11. AI探索指南

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