Am Neumarkt 😱
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Machine learning and other gibberish
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#misc


> The archaeological record of Xigou indicates complex technological advancements in China between ~160 and 72 ka. The site occupants aimed at producing small-sized flakes with core reduction strategies ranging from expedient to well-organised (core-on-flake and discoid technologies)

https://www.nature.com/articles/s41467-025-67601-y
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#ai

24 年决定转行的时候,一直犹豫不决,感觉也许是自己 overthinking,担心不做出改变会很快失业。再三思考以后,决定走一条深入了解实际问题本身的职业路线。当时想应该是一个很容易赢得的赛跑。

两年后的现在看来,甚至比之前预想的来的还要快,从创新,到工程,没有一项不被渗透的。

我统计了我们的研发部门对 AI 的使用,他们对于 AI 的依赖可以说已经无可替代了。很多人说 AI 创新的问题,现实逻辑其实是,很多时候组合创新很有效,而这个是 AI 很擅长的,比如一个领域没有出现过 Monte Carlo 这种方法,我有个同事就通过跟 AI 聊天发现了 Monte Carlo 并且有了代码实现,而他有了更多的时间来思考更高层次的问题。这是问题本身抽象,然后数学表示,然后解决数学问题,最后翻译回结论,这样的传统工作流需要很多的经验,但是 AI 加持下极大的降低了这条路经的门槛。

工程更是渗透地可怕,我身边没有哪个 sensor swe 不在 vibe coding 。vibe coding 三要素:定义、工程栈与设计哲学、测试和验证,只要其中一项足够熟悉,就可以堆出不错的屎山。像是 GitHub 的各种深度整合,工作流变成了提出 issue,交给 copilot,等待,review 代码,迭代。有很大的概率无需自己写任何代码。

到最后,知道问题的价值,了解技术栈与好的设计,懂得如何验证结果,不管是从创新层面,还是从工程层面,都在卷起来了。

我自己选择的路线是:做距离问题最近的管理+全栈,说实话也不知道是不是一条正确的路。最近我采访了我们一线的各种职位的员工,目的就是减少来告诉我什么是重要问题的中间人。而我有时间这样做也是因为 AI 的加持。

除了这些,能够在急速迭代中保持身心健康,不在迭代中迷失方向,也是很核心的。我经常听到同事朋友说迭代太快人有些 burnout 了。


感想触发:

https://x.com/slow_developer/status/2020064994101014727
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#funny

Yeah 问费曼做了多少本吉米多维奇习题集
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#vibecoding

I tested this set of skills for AI coding agents and it works really well. One of the pain points of building frontend is to specify precisly what we need from the agents, but without UI/UX knowledge and expertise, it is not easy. This set of skills preset a lot of prompts and we just need to call those skills instead of breaking our head for consistencies.

https://impeccable.style/
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#ai

Wow, the compression is amazing. Seriously, is there a similar correspondence like the Ads/CFT correspondence for transformers?

https://swarmnotes.kausalflow.com/
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