# 主要新增/修改内容概览 根据提供的 commit 记录，本周的主要变化聚焦于笔记的结构优化、链接标准化、日期更新，以及少量内容扩展。以下按主题分类总结（忽略纯日期修改或微小格式调整）： - **AI/ML 课程笔记（CS224n/CS229）**： - 更新 [[CS224n Natural Language Processing]]：新增 aliases（如[整体思路]），表格中链接标准化（如 [[正则化]]、[[dropout]]、[[自注意力机制 Self-attention]]、[[Seq2Seq]]），并调整了知识点列表。 - 更新 [[CS224n Natural Language Processing/Assignment 2 word2vec]]：将 [[交叉熵]] 链接改为 [[交叉熵 cross_entropy]]，优化数学概念列表。 - 更新 [[CS224n Natural Language Processing/Assignment 3]]：标题添加 # 号以提升 markdown 结构化，调整部分小节标题（如从 "Part 1" 到 "# Part 1"），并更新日期。 - 更新 [[CS229 Machine Learning]]：日期修改，无实质内容新增。 - **数据库课程笔记（CS186）**： - 更新 [[UCB CS186 Introduction to Database System]]：新增详细的 Lab/Project 一览表格，涵盖 SQL、B+ Tree、Joins、Concurrency、Recovery 等主题，包括关键任务、实践点和收获技能。日期更新。 - **个人项目与算法笔记（viva/算法）**： - 更新 [[viva/算法/微调]]：新增 aliases（如[SFT 与 GRPO 的差异与联系]），链接调整（如 [[监督微调 SFT]]、[[GRPO]]），并优化表格和总结部分。 - **学习与认知系统笔记**： - 更新 [[2 第二大脑/2 飞轮/0 工具系统/学习/刻意练习]]：链接修改为 [[反向传播]]，强调机器学习与大脑可塑性的关联。 - 更新 [[2 第二大脑/2 飞轮/2 认知系统/Corrective feedback Loop]]：日期修改，无实质新增。 - 更新 [[viva/0. 我的奥德赛]]：标题从 "##" 改为 "# " 以标准化，日期调整，优化了学习阶段的结构（如口语/写作 a/b 阶段）。 - **博客与复盘笔记**： - 更新 [[3 博客/AIGC可能并没有多强大]]：标题从 "##" 改为 "# "，优化结构。 - 更新 [[3 博客/Transformer 模型实践教程—pytorch 版]]：链接调整为 [[Positional Encoding 位置编码]]。 - 更新 [[4 复盘/2025年第15周]]：内容扩展，提到 Transformer 学习深入化，并调整链接（如 [[自注意力机制 Self-attention]]）。 - **文件删除**： - 删除 [[MIT 6.828/C/导包机制]] 和 [[Q2：做CS的经典lab/分布式系统]]，可能表示知识库精简。 总体趋势：本周以笔记标准化（链接、标题、日期）和结构优化为主，新增内容较少（主要是 CS186 的表格），删除了一些旧文件。 # 知识点与想法的关联分析 - **新想法与重点概念**： - **标准化与链接优化**：本周强调了笔记的结构化（如标题使用 #、aliases 新增），这体现了“知识网络化”的想法。重点概念包括 [[交叉熵 cross_entropy]]、[[dropout]]、[[自注意力机制 Self-attention]]、[[Positional Encoding 位置编码]] 等，这些在 AI/ML 笔记中反复出现，突出 Transformer 和 NLP 的核心机制。 - **课程实践扩展**：[[UCB CS186 Introduction to Database System]] 的新表格引入了数据库核心主题（如 ARIES 恢复协议、意向锁），这从理论转向实践（如实现 B+ Tree、LockManager）。 - **算法微调差异**：[[viva/算法/微调]] 深化了 SFT 与 GRPO 的对比，强调强化学习在生成任务中的灵活性（如奖励函数），这是一种从监督学习向策略优化的演进想法。 - **学习机制关联**：[[2 第二大脑/2 飞轮/0 工具系统/学习/刻意练习]] 将大脑可塑性与 [[反向传播]] 链接，引入“制造错误信号”的概念，体现了生物学与 ML 的交叉。 - **与现有笔记/主题/项目的关联或衍生价值**： - **AI/ML 生态整合**：[[CS224n Natural Language Processing]] 的更新与 [[3 博客/Transformer 模型实践教程—pytorch 版]] 强关联（如位置编码、多头注意力），可衍生为一个“Transformer 实践路径”项目，链接到 [[viva/算法/微调]] 中的 RLHF/GRPO，扩展到 Agent 开发。 - **数据库与 AI 交叉**：[[UCB CS186 Introduction to Database System]] 的 Lab 表格可与 [[CS224n Natural Language Processing/Assignment 3]] 的依赖解析关联（如并发与锁管理），衍生价值在于构建“AI+DB”系统（如向量数据库用于 embedding）。 - **个人学习系统**：[[viva/0. 我的奥德赛]] 的阶段优化与 [[2 第二大脑/2 飞轮/2 认知系统/Corrective feedback Loop]] 关联，强调间隔复习和反馈循环，可衍生为英语学习工具的项目（链接到 [[3 博客/AIGC可能并没有多强大]] 中的 AI 工具论）。 - **复盘机制**：[[4 复盘/2025年第15周]] 的扩展与整体知识库演变关联，衍生价值是使用 Git commit 作为“自动化复盘数据源”，可链接到 [[2 第二大脑/2 飞轮/0 工具系统/学习/刻意练习]] 的错误信号制造。 这些变化增强了知识库的连通性，潜在价值在于从散点笔记向主题集群演化，便于未来查询和扩展。 # 复盘与思考 - **知识库演变带来的洞见**： 本周知识库从“内容积累”向“结构优化”转型，洞见在于：标准化链接（如 aliases 和双链）能显著提升可导航性，减少重复工作；删除旧文件（如 [[Q2：做CS的经典lab/分布式系统]]）反映出“精简主义”的演变，帮助聚焦高价值主题（如 AI/ML 和数据库）。 - **发现的趋势、问题或值得思考的地方**： - **趋势**：AI/ML 笔记占比增加（CS224n、Transformer），显示你正深化 NLP/Transformer 领域；标准化操作（如标题调整）表明知识库成熟化。 - **问题**：删除文件可能导致知识丢失（无备份？）；链接频繁调整（如 [[自注意力机制]] 到 [[自注意力机制 Self-attention]]）暗示命名不一致问题，值得思考如何标准化命名规范。 - **值得思考**：如何平衡“优化现有笔记”与“新增内容”？本周优化为主，下周可转向实践应用（如基于 CS186 Lab 实现小项目）。 - **经典问题的变体及解法**： 你碰到的是“知识碎片化与维护成本高”的经典问题变体（常见于 PKM 系统）。解法：采用“原子笔记+双链网络”（如你的 Obsidian 实践），结合 Git 版本控制自动化追踪变化；进一步，可引入脚本自动化链接检查（如 YAML linter）来减少手动调整。 # 待办事项与改进建议 - **改进方向**： - 加强笔记原子化：将大笔记（如 [[CS224n Natural Language Processing/Assignment 3]]）进一步拆分为子笔记（如 [[Adam优化器]]、[[dropout]]），提升复用性。 - 引入自动化工具：开发或集成 Git hook 来检查链接一致性，减少手动优化时间。 - 实践导向：基于 [[UCB CS186 Introduction to Database System]] 的 Lab 表格，挑选一个（如 B+ Tree）实现小 demo，并链接回知识库。 - **具体待办事项与行动步骤**： 1. **链接审计（下周内完成）**：扫描所有笔记，统一链接命名（如始终用 [[自注意力机制 Self-attention]] 而非变体）。步骤：用 Obsidian 的搜索功能列出不一致链接，手动替换。 2. **内容扩展（下周目标）**：为 [[viva/算法/微调]] 添加实际代码示例（如 GRPO 伪代码），链接到 [[3 博客/Transformer 模型实践教程—pytorch 版]] 的 RLHF 部分。步骤：参考 Hugging Face 文档，写一小节代码 snippet。 3. **备份与精简（长期）**：为删除文件创建“归档”目录（如 src/归档/），避免丢失。步骤：下次删除前，移动文件并添加说明笔记。 # 提问与下周展望 - **建议思考的问题**： - 如何量化知识库的“健康度”（如链接密度、笔记覆盖率）？这能帮助评估优化效果。 - 在 AI/ML 笔记中，哪些概念（如 [[交叉熵 cross_entropy]]）可应用于你的个人项目（如 [[viva/0. 我的奥德赛]] 的英语学习工具）？ - 删除文件后，如何确保知识不遗漏？是否需要“知识地图”来可视化主题覆盖？ - **下一步重点关注领域或话题**： - **领域**：深化 AI 实践，如基于 [[CS224n Natural Language Processing]] 构建小 Agent 项目，关注 [[Agent]] 与数据库集成（链接 [[UCB CS186 Introduction to Database System]]）。 - **优化**：焦点转向“自动化与可视化”，如集成 Dataview 插件生成动态知识图谱，或探索 YAML 标准化以支持未来迁移。 # 对于你的目录结构调整意见 你的目录结构（如 src/1 一切皆项目/、src/2 第二大脑/、src/3 博客/、src/4 复盘/）已较为模块化，但有优化空间： - **优点**：数字前缀（如 1、2）便于排序，主题清晰（项目 vs. 大脑 vs. 博客）。 - **建议**： - **扁平化子目录**：如 src/1 一切皆项目/搁置中/Q2：做CS的经典lab 1/ 太深嵌套，可简化为 src/项目/CS经典lab/，减少路径长度，提升导航。 - **标准化命名**：统一使用英文或中英混用（如 src/Projects/、src/SecondBrain/），避免纯中文（如 “搁置中” 改为 “Archived”），便于跨语言搜索。 - **新增顶级目录**：添加 src/0 基础/ 用于存放核心概念（如 [[自注意力机制 Self-attention]]），让原子笔记更易访问；或 src/Archives/ 用于已删除文件。 - **整体**：考虑基于 PARA 方法调整（Projects/Areas/Resources/Archives），你的结构已类似，可微调为 src/Projects/（=1）、src/Areas/（=2 飞轮）、src/Resources/（课程笔记）、src/Archives/（=4 复盘 + 删除文件）。这能更好地支持知识流动。