好的，我们来对你过去一周 Obsidian 知识库的 Git 提交记录进行一次复盘。 **1. 主要新增/修改内容概览** 根据 commit 信息，本周的主要活动集中在以下几个方面： - **AI 领域深化学习与整理：** - **AI 基础概念与技术：** 大量更新和新增了关于 AI 基础模型和技术的笔记，特别是 [[Transformer]] 架构及其相关概念。创建了详细的 [[Transformer 模型实践教程—pytorch 版]]，涵盖了从环境搭建到 [[RLHF]]、[[Agent]] 开发等高级主题。新增了对 [[多模态]]、[[自注意力机制 Self-attention]]、[[Positional Encoding 位置编码]]、[[多头注意力机制]]、[[ReLU]]、[[ZeRO]]、[[DeepSpeed]] 等核心概念的笔记。 - **AI 产品与工具探索：** 新增了对 [[Genspark]]、[[Devin]]、[[Groq]]、[[Cerebras]] 等 AI 公司或产品的笔记，并对现有 AI 产品笔记进行了归类整理（移动到 产品/基座、产品/语音 等子目录），如 [[ChatGPT]]、[[2 第二大脑/2 飞轮/0 工具系统/AI/claude]]、[[DeepSeek]]、[[Gimini]]、[[OpenAI]]。更新了对 [[Agent]]、[[MCP]]、[[Prompt]] 的理解。新增了对 [[AI infra]] 的概念笔记。 - **AI 应用场景：** 新增了 [[AI 旅游产品]] 笔记，并整理了国内外多个相关工具。 - **AI 伦理与评估：** 增加了 [[模型性能评估]] 和模型偏见分析的内容（在 [[Transformer 模型实践教程—pytorch 版]] 第17步）。 - **编程与软件工程知识体系化：** - **前端技术栈：** 新增了 [[H5]]、[[Quasar]]、[[跨平台开发框架技术]] 的笔记，并将其关联。更新了 [[UI组件库]] 和 [[数据可视化框架]] 的笔记。增加了对 [[pnpm]] 的笔记，并与 npm/yarn 做了对比。 - **后端与部署：** 新增了 [[Web 应用部署]] 和 [[部署]] 的笔记，涵盖了 SPA 和其他多种部署类型。 - **编程语言：** 整理了 [[运行时环境runtime environment]] 的概念，并将 [[JVM@]] 相关笔记移入。新增了 [[Node.js]] 的笔记。新增了对 [[模块]] 化编程在不同语言中实现方式的对比。更新了 [[python虚拟环境]] 和 [[环境]] 笔记，强调了最佳实践。 - **CS 基础：** 对 [[机器学习ML]] 文件进行了重命名和内容整理。新增了对 [[无头浏览器]]、[[自然语言处理 NLP]] 的笔记。更新了 [[CS@]] 目录页。 - **个人知识管理与学习方法：** - **概念与方法论：** 新增了 [[第一性原理]] 相关的思考条目，[[键政]] 圈概念（如入关学、赢学、日耳蛮学、达利特领班）及 [[东方主义理论]]、[[后殖民主义理论]]、[[祛魅]] 等社会理论笔记。新增了 [[一切皆学习]] 笔记，探讨娱乐与成长的关系。新增 [[十二平均律]] 和 [[香水]] 使用的笔记。更新了 [[时间]] 笔记，增加了时间错觉的认知分析。 - **学习方法：** 新增了 [[信息块理论]] 和 [[西蒙学习法]]。更新了 [[学习@]] 笔记，加入了主动回忆、元认知等概念。更新了 [[闪念笔记]]。 - **工具与系统：** 新增了对 [[meridian]]（AI 简报工具）的笔记。更新了 [[工具]] 笔记，强调封装复杂性。更新了 [[Hacker News]] 的上榜机制分析。 - **项目与个人成长：** - **项目管理与 OKR：** 新增了 [[OKR]] 和 [[10倍思维]] 笔记，并将 [[SMART 指标]] 重命名为 [[SMART原则]]，在多个项目计划文件（如 $ AI 回本计划, $ 瘦20斤 等）中更新了对 SMART 原则的引用。 - **个人项目：** 更新了 [[健身$]] 的目标设定。更新了 [[英语沉浸式学习 OKR]] 表格。更新了 [[投篮]] 笔记，增加了脚踝主导等新体会。更新了 [[游泳]] 相关笔记，增加了各泳姿教程链接和心得（[[仰泳]], [[蛙泳]], [[自由泳]], [[蝶泳]], [[推水]]）。更新了 [[AI 分享]] 的大纲，结构更清晰。 - **个人思考：** 更新了 [[张一鸣]] 语录笔记。新增了 [[政治正确]] 的思考。更新了 [[Welcome In My Mind]]（你的博客入口/宣言）。 **2. 知识点与想法的关联分析** - **Transformer 学习深入化：** 本周明显投入大量精力系统学习 Transformer，创建了 [[Transformer 模型实践教程—pytorch 版]]，并将核心概念如 [[自注意力机制 Self-attention]]、[[Positional Encoding 位置编码]]、[[多头注意力机制]]、[[ReLU]] 等拆分记录。这与 [[CS224n Natural Language Processing]] 的学习笔记形成了强关联，显示出从理论学习转向代码实践和深入理解的趋势。 - **AI Agent 与工具链探索：** 对 [[Agent]]、[[MCP]]、[[Prompt]] 的关注，以及新增的 [[Genspark]]、[[Devin]]、[[meridian]] 笔记，表明你正在探索如何将 AI 模型从单纯的问答工具转变为能执行复杂任务的智能体，并关注实现这些 Agent 所需的基础设施（[[AI infra]]）和协议。 - **跨平台开发技术栈梳理：** 新增 [[H5]], [[Quasar]], [[跨平台开发框架技术]] 并将它们联系起来，显示出你在梳理和比较不同的前端跨平台解决方案，特别是基于 Vue.js 生态的方案。这可能与你的个人项目或工作需求有关。 - **学习与认知方法论的深化：** 增加 [[第一性原理]] 条目、[[OKR]]、[[10倍思维]]、[[SMART原则]]、[[信息块理论]]、[[西蒙学习法]] 等笔记，并更新 [[学习@]]，表明你不仅在学习具体知识，还在不断反思和优化自己的学习方法和认知框架。将 [[DIKW]] 模型应用到 [[第二大脑]] 的结构中，体现了理论指导实践的尝试。 - **个人成长与实践结合：** [[健身$]]、[[英语沉浸式学习 OKR]]、[[投篮]]、[[游泳]] 相关笔记的更新，显示你将 [[OKR]] 和 [[SMART原则]] 应用于个人健康和技能提升项目，并通过记录心得（如游泳技巧）来巩固学习。 - **知识库结构优化：** 大量的文件重命名（如 机器学习.md -> [[机器学习ML]]）和移动（如 AI 产品归类），说明你正在持续优化知识库的组织结构，追求更清晰的 [[命名]] 和分类，这呼应了你提到的“缓存失效和命名”是两大难题的观点。 **3. 复盘与思考** - **洞见：** - 本周展现出强烈的 **“学习->实践->总结->体系化”** 的模式，尤其在 Transformer 和 AI 领域。你不再满足于表面了解，而是通过教程、代码实践、概念拆解来深入理解。 - **工具化思维** 凸显，无论是探索 AI Agent 工具链，还是应用 OKR/SMART 管理个人项目，都体现了将方法论工具化的倾向。 - 知识库的 **“活化”程度很高**，通过重命名、移动文件、更新链接，知识库本身在不断演进和优化，而不是静态堆积。 - **趋势：** - 学习重心明显向 **AI 领域** 倾斜，特别是大模型原理、应用和实践。 - 对 **个人生产力系统**（学习方法、知识管理、目标管理）的关注度持续提升。 - 开始探索更 **社会化、哲学化** 的议题（键政、祛魅、东方主义等），认知边界在拓宽。 - **经典问题的变体及解法：** - **信息过载与知识内化：** 这是现代学习者面临的经典问题。你的解法是通过 [[第二大脑]] 体系，结合 [[DIKW]] 模型和 [[PARA]] 工作流，尝试将海量输入结构化、内化，并通过 [[博客]] 输出。特别是对 [[闪念笔记]] 和 [[Inbox]] 的使用，试图捕捉碎片信息并纳入系统。 - **理论与实践的鸿沟：** 学习 CS 知识（如 Transformer）如何应用到实际项目（如 Kaggle 或开发 Agent）是经典挑战。你的解法是创建详细的实践教程（[[Transformer 模型实践教程—pytorch 版]]），结合名校 Lab（[[CS224n Natural Language Processing]]），并实际进行项目（[[Kaggle]] 笔记更新），试图打通理论到实践的路径。 - **抽象概念的理解与应用：** 如何理解 [[第一性原理]]、[[OKR]]、[[10倍思维]] 并将其用于指导具体行动？你的解法是将这些概念笔记化，并在具体项目计划（健身、英语 OKR）中明确应用 [[SMART原则]] 和 [[OKR]] 框架。 - **技术选型的困境：** 如何在众多技术（如前端框架 [[Quasar]] vs [[H5]] 原生 vs 其他）中做选择？你的解法是通过记录笔记，对比分析 [[跨平台开发框架技术]]，梳理各自优劣和适用场景。 **4. 待办事项与改进建议** - **深化 Agent 探索：** 既然关注了 [[Agent]]、[[MCP]]、[[Genspark]]、[[Devin]]，可以尝试： - 创建一个 [[AI Agent 对比]] 笔记，横向比较不同 Agent 的能力、架构和成本。 - 尝试运行 [[meridian]] 项目，实践 AI 简报生成。 - **整合 Transformer 学习：** - 将 [[Transformer 模型实践教程—pytorch 版]] 中的代码示例和知识点，反向链接到 [[CS224n Natural Language Processing]] 笔记和更基础的概念笔记（如 [[自注意力机制 Self-attention]]）中，形成更密集的知识网络。 - 可以考虑将教程中的某些步骤（如模型评估）应用到你的 [[Kaggle]] 项目中。 - **细化个人项目 KR：** [[健身$]] 和 [[英语沉浸式学习 OKR]] 的 KR 可以更具体，例如健身 KR 可以增加具体训练项的重量/次数目标，英语 KR 可以增加“完成 X 部剧的听读笔记”。 - **体系化社会/哲学思考：** 目前 [[键政]]、[[祛魅]] 等笔记相对零散，可以考虑创建一个 @社会观察 或 @哲学思考 的 MOC (Map of Content) 笔记，将这些概念串联起来，形成初步的思考框架。 - **完善前端技术栈笔记：** [[Quasar]] 笔记中提到了部署为移动应用，可以把相关的原生开发环境配置（[[苹果开发生态系统]] 提到的 Xcode, CocoaPods 等）也链接或记录进去。 **5. 提问与下周展望** - **思考题：** - 你学习 [[Transformer 模型实践教程—pytorch 版]] 的最终目标是什么？是想构建特定应用，还是深入理解原理？这将决定你后续实践的侧重点。 - 在探索了众多 [[AI 旅游产品]] 后，你认为理想的 AI 旅游助手应该具备哪些核心能力？这是否能启发你的个人项目？ - 你记录的 [[键政]] 概念（入关学、赢学等）与 [[东方主义理论]]、[[后殖民主义理论]]、[[祛魅]] 等严肃理论之间，是否存在更深层次的关联或张力？它们如何影响你对当前世界的认知？ - [[第一性原理]] 的思考方式，如何能更系统地应用到你的 CS 学习或个人项目规划中？ - **下周展望：** - **重点领域：** 建议继续深化 **AI Agent 和 Transformer 应用** 的学习与实践，尝试将教程中的知识用到一个小项目中。 - **知识库优化：** 可以花点时间整理 AI 产品相关的笔记，建立更清晰的分类体系（例如按功能：生成、分析、Agent；按提供商；按商业模式等）。 - **方法论实践：** 尝试将 [[10倍思维]] 应用到下一个 OKR 周期的目标设定中，看看是否能带来不同的思考角度。 希望这次复盘对你有帮助！你的知识库正在快速且有深度地增长，结构也在不断优化，继续保持！