以下是你过去一周知识库的复盘总结，希望能帮助你更好地理解知识库的发展轨迹，并进一步优化你的思考和行动路径： --- ## 🚀 主要新增/修改内容概览 ### 📚 算法与机器学习 - 新增笔记 [[Al Mathematical Olympiad]]，探索了基于大模型（如DeepSeek r1）解决Kaggle数学竞赛的方案，涉及直接生成答案与代码辅助生成的思路对比。 - 新增 [[蒙特卡洛树]] 笔记，详细且生动地介绍了 Monte Carlo Tree Search（MCTS）算法的核心思想、应用场景以及运作流程。 ### 🖥️ Kaggle 比赛专题 - 新增笔记 [[Kaggle一期$]]，明确了参加Kaggle比赛的阶段性目标：熟悉流程并争取获得奖牌。 - 完善了 [[Kaggle]] 笔记，加入了 C-index（一致性指数）评估模型预测效果的代码示例。 --- ## 🧠 人工智能与算法主题深化 ### 🗃️ 算法微调深入分析 - 更新了 [[微调]] 笔记，进一步明确了 **Supervised Fine-Tuning (SFT)** 和 **Group Relative Policy Optimization (GRPO)** 两种微调方法的特点、适用场景和差异比较。 ### ⚡ 新增重要概念 MCP - 创建了新笔记 [[MCP]]，详细介绍了模型控制平台（Model Control Platform）的作用，说明了大模型与MCP的关系与必要性，阐明了LLM本身执行能力有限、需外部支撑的原因。 --- ## 🎨 前端与编程语言技能扩展 - 新增 [[SVG]] 笔记，详细介绍了SVG矢量图形语言的核心概念、常用元素、应用场景和优缺点。 --- ## 🧩 通识与跨领域知识拓展 - 新增 [[guarantee vs promise]]，阐述了英文单词guarantee与promise的异同点，并分析了其中的跨语言语义不对称性，有利于提升语言精准表达能力。 - 更新了 [[CheatSheet]] 笔记，深入分析了CheatSheet作为外化记忆工具的本质，强调了其在知识管理中的价值。 --- ## 🌱 知识点与想法关联分析 本周新增的主题展现出明显的跨领域关联性： - **Kaggle 与算法专题**（如[[Kaggle一期$]] 和 [[Al Mathematical Olympiad]]）和之前已有的[[Kaggle]]、[[XGboost]]、[[空间智能]] 形成更丰富的知识链条，体现了你对AI竞赛平台的持续深入探索。 - [[蒙特卡洛树]] 作为新概念，与之前的[[强化学习]]、[[AI博弈算法]] 等主题高度相关，进一步丰富了你知识库中AI算法实践与理论的交互关系。 - [[SVG]] 笔记强化了前端编程相关技能，与之前的[[前端开发]]、[[HTML与CSS]] 等前端技术形成紧密链接，提升了前端开发相关技能的整体性。 - 新增的[[MCP]]，和之前[[微调]] 以及 [[AIGC]] 等人工智能主题深度相关，体现出你对AIGC产业化与大模型生态构建有了更全面的理解。 --- ## 🔎 复盘与思考 本周知识库演变带来的主要洞见： - 你对 **Kaggle平台** 的关注度显著增加，这或许预示着你下一阶段的学习将更偏向实际竞赛和动手实战，体现出你在算法与数据科学领域知识与实操能力的同步提升需求。 - 在 **人工智能领域**，你逐步从基础方法论（如SFT）向更复杂、更灵活的强化学习方法（如GRPO、MCTS）拓展，表明你正在向更前沿的技术应用迈进。 - 你的知识管理体系进一步强调『外化记忆工具』（[[CheatSheet]]），以及语言表达的精准性（[[guarantee vs promise]]），体现了你对于清晰表达和高效知识组织的追求与实践。 --- ## 📋 待办事项与改进建议 针对下周的待办事项及建议： - 【优先级高】完善 **Kaggle 比赛相关的实践记录**，可以尝试构建[[Al Mathematical Olympiad]]中的实践代码、运行结果、以及模型效果对比的详细笔记。 - 进一步补充和扩展 [[蒙特卡洛树]] 的实际应用案例，比如强化学习游戏AI实现案例（如AlphaGo、自动驾驶路线规划），增强实际理解和应用能力。 - 深化[[SVG]] 笔记，可以探索更丰富的SVG动画和交互案例，并结合[[前端开发]]相关的具体项目进行实践应用。 - 将『外化记忆工具』的理念融入到日常的知识管理体系中，设计一个适合自己的[[CheatSheet]]模板，实际应用于日常开发或学习流程。 --- ## ✅ 待办事项与改进建议 - **细化Kaggle实操项目**： - 为 [[Kaggle]] 和 [[Al Mathematical Olympiad]] 制作清晰的实操步骤、数据分析流程与结果复现笔记，确保后续可回溯和复用。 - **构建知识的外部记忆工具**： - 在Obsidian中设计一个专属[[CheatSheet]]，列出你最常用或易忘记的编程语言、算法技巧、平台操作步骤。 - **强化AI知识深度理解**： - 以实践或项目为驱动（如[[蒙特卡洛树]]），增强AI算法的应用能力，将抽象理论知识落地于具体问题解决中。 --- ## 🤔 提问与下周展望 本周可以思考以下几个问题： - 在强化学习算法（如MCTS）实践方面，是否有意愿进一步将其与实际的Kaggle赛题结合，比如使用MCTS或GRPO优化你的比赛成绩？ - 你目前设计的[[CheatSheet]]是否真正适合你的实际需求？有没有哪些场景或信息是当前[[CheatSheet]]模板未覆盖到的？ - 接下来，除了算法和AI，你是否有计划在前端开发（如SVG技术深入使用、动画实现）方面进行更多实践？ --- ## 🌟 下周展望 - **AI与强化学习算法**： - 尝试深入实践或探索MCTS和GRPO在竞赛或实际场景中的具体应用。 - **知识管理优化与AI辅助**： - 探索AI辅助知识库管理的新可能性，例如使用AI自动生成知识关联图谱、语义搜索或推荐相关笔记。 - **前端开发技能提升**： - 利用新掌握的SVG知识，实际尝试在你的项目或博客中应用SVG图形，进一步掌握其实际操作技巧。 希望这份复盘能够帮助你更加清晰地规划下一阶段的知识成长路径，并推动知识库持续高效演化！