## 1. 主要新增/修改内容概览 根据你的 commit 记录，本周知识库的主要新增和修改内容可以大致归纳为以下几个方面： 1. **人工智能 (AI) / 机器学习 (ML):** - **核心概念与技术:** 大量增加了关于 AI/ML 的基础和进阶笔记，包括但不限于 [[2 第二大脑/2 飞轮/0 工具系统/AI/模型蒸馏]], [[2 第二大脑/1 宇宙概念树/形式科学、数学科学/CS/人工智能/AIGC/API/Assistant API]], [[Agent]], [[langmanus]], [[Tavily]], [[ImageNet]], [[AlexNet]], [[CNN]], [[ViT]], [[CUDA]], [[Epoch]], [[max_seq_length]], [[MLOps]], [[OutOfMemoryError]], [[Packing]], [[Transformer]], [[vLLM]], [[不收敛]], [[余弦退火]], [[梯度爆炸]], [[损失函数]], [[梯度]], [[张量]], [[数据集]], [[评估模型]] 等。 - **框架与工具:** 学习和记录了 [[PyTorch]], [[TensorFlow]], [[Keras]], [[Hugging Face]], [[OpenCV]], [[Wandb]] 等。 - **项目实践:** 积极参与 [[Kaggle$]] 竞赛 (如 [[Al Mathematical Olympiad]], [[BirdCLEF 2025]]), 并记录了相关技术和流程，如 [[checkpoint]], [[GPU]], [[DeepSEED]], [[Unsloth]]。参与了 [[open-r1]] 项目的微调实践，并记录了详细步骤和遇到的问题。启动了 [[AI 回本计划]]。 - **AI 应用与思考:** 记录了对 [[AIGC可能并没有多强大]], [[AI 分享 - 认知是护城河，时间是护城河水]], [[Agent]] 的思考，以及对 [[cursor]], [[2 第二大脑/2 飞轮/0 工具系统/AI/claude]], [[Gamma AI]], [[Napkin AI]] 等工具的使用心得。 2. **计算机科学基础 (CS Fundamentals):** - **经典 Lab:** 继续推进 [[MIT 6.824$]] (分布式系统) 和 [[Stanford CS144$]] (计算机网络) 的实验，记录了 [[1 一切皆项目/搁置中/Q2：做CS的经典lab 1/Q2：做CS的经典lab/Lab 1 MapReduce]], [[1 一切皆项目/搁置中/Q2：做CS的经典lab 1/Q2：做CS的经典lab/lab2 raft]], [[Lab 2 Key Value server]] 等进度和相关概念如 [[1 一切皆项目/搁置中/Q2：做CS的经典lab 1/Q2：做CS的经典lab/Raft]], [[1 一切皆项目/搁置中/Q2：做CS的经典lab 1/Q2：做CS的经典lab/共识算法]], [[1 一切皆项目/搁置中/Q2：做CS的经典lab 1/Q2：做CS的经典lab/分布式系统]]。思考了 [[如何开始学习一个 Lab，以 MIT6.824 Distributed System为例]] 和 [[1 一切皆项目/搁置中/Q2：做CS的经典lab 1/Q2：做CS的经典lab/解耦学习]]。 - **编程语言:** 对比和学习了多种语言([[编程语言@]], [[类型系统type]]), 特别是 [[Java@]]([[HashMap扩容]], [[HashMap的底层实现]], [[基本数据类型]], [[真数组]], [[ConcurrentModificationException]], [[RuntimeException]]) 和 [[Python]]([[python虚拟环境]]), 以及 [[Go(Golang)]], [[C++]], [[JavaScript]]。关注了数据结构如 [[List]], [[Set]], [[Map,Dict]], [[String]], [[Array、数组]], [[2 第二大脑/1 宇宙概念树/形式科学、数学科学/CS/编程语言/Java/数据类型/Table]], [[不可变的]], [[浅拷贝]], [[视图]], [[BigDecimal]], [[2 第二大脑/1 宇宙概念树/形式科学、数学科学/CS/编程语言/布尔]], [[数字、number]], [[2 第二大脑/1 宇宙概念树/形式科学、数学科学/CS/编程语言/数据结构/类型转换]], [[2 第二大脑/1 宇宙概念树/形式科学、数学科学/CS/编程语言/数据结构/精度]], [[解包unpacking]] 和基本语法如 [[循环]], [[运算符]], [[面向对象]]。 - **包与依赖管理:** 记录了 [[依赖管理包管理]], [[pip]], [[conda]], [[uv]], [[Homebrew]], [[go.mod]]。 - **操作系统与网络:** 涉及 [[Shell]], [[docker]], [[DockerSwarm]], [[tomcat]], [[Uvicorn]]。 - **软件工程:** 记录了 [[GitLFS]], [[版本控制]], [[Swagger]], [[文档]] 等。 3. **个人知识管理(PKM)与学习方法:** - **方法论:** 深入思考和记录了 [[学习@]], [[Roadmap]], [[Cheatsheet]], [[知识映射法]], [[费曼学习法]], [[刻意练习]], [[间隔复习]]。引入了 [[认知记账本]] 和 [[认知刹车系统]] 的概念。 - **工具:** 继续使用和探索 [[Obsidian]], [[Anki@]], [[浏览器插件]], [[电脑监控软件]], [[colab]]。 - **信息系统:** 维护和思考 [[信息系统]], [[信息源@]], [[信息]], [[DIKW]], [[2 第二大脑/1 宇宙概念树/知识]], [[知乎]], [[3Blue1Brown]] 等。 - **结构化思考:** 应用 [[MECE]] 和 [[第一性原理]]。 4. **个人项目与目标:** - **Viva项目:** 在 [[Q3：Viva]] 项目上持续投入，涉及 [[Viva产品思路]], 后端([[数据库]], [[SQLAlchemy]]), 前端([[Vue学习]]) 等。 - **英语学习:** 推进 [[Q3：托福考到 100]] (记录了成绩和反思 [[托福考到100$]], 思考 [[2 第二大脑/职业规划]], 探索 [[如何成为兼职托福老师]]), [[如何畅游英语 youtube$]] (进行了 [[词汇过滤]]), 记录了 [[英语写作]], [[句间关系]], [[method vs approach]]。 - **健身体育:** 跟进 [[Q4：减脂二期]] ([[减脂二期$]]) 和 [[Q2：如何达到 50%的三分命中率]] (更新了 [[投篮]], [[辅助手]] 笔记)。 - **其他:** 更新了 [[Q2：每天十道 java 题目]] ([[Java 基础题$ 1]]), [[Q3：丽景私募]], [[Q3：如何投资]] 等。 5. **生活与思考:** - 记录了 [[工作]] 中的思考，关于 [[优先级，价值观]], [[放松]], [[睡眠]], [[认知]] 的想法。阅读和记录了 [[王兴]] 的语录。 6. **知识库结构调整:** - 进行了大量的笔记迁移，将原先分散在 `1 一切皆项目` 下的知识点（如 CS 基础、AI 概念、工具使用等）系统性地移动到了 `2 第二大脑` 的相应目录下（如 `1 知识/CS/...`, `2 飞轮/0 工具系统/...`），体现了从面向项目记录到面向知识体系构建的转变。删除了部分旧笔记，可能是内容合并或重构的结果。 ## 2. 知识点与想法的关联分析 本周的活动展现了几个核心的关联和价值点： 1. **AI/ML 与 CS 基础的强关联:** 你在 AI/ML 领域的深入探索（Kaggle 比赛、open-r1 微调、学习 Transformer 等）显然是建立在扎实的 CS 基础之上的。分布式系统（6.824 Raft）、网络（CS144）、编程语言（特别是 Python/PyTorch/CUDA）和数据结构算法知识为你理解和实现复杂 AI 模型提供了支撑。例如，理解 [[分布式训练策略]] (DDP, FSDP, ZeRO) 需要分布式系统的知识；实现模型需要 PyTorch 和 [[CUDA]] 的知识；处理 Kaggle 数据需要 [[pandas]] 等库的知识。 2. **项目驱动学习与知识体系构建的循环:** 你的多个项目（[[Viva$]], [[Kaggle$]], [[Q3：托福考到 100]]）成为了学习新知识的强大驱动力。同时，学习到的知识（如 [[vue学习$]], [[AI 分享 - 认知是护城河，时间是护城河水]], [[英语写作]] 方法论）又被系统地整理进 `[[2 第二大脑]]`，形成了 [[飞轮]] 效应。知识库的结构调整（大量文件从 `[[1 一切皆项目]]` 移到 `[[2 第二大脑]]`) 明确体现了这种从实践中来到体系中去的知识内化过程。 3. **元学习能力的持续强化:** 你不仅在学习具体知识，还在积极学习"如何学习"([[学习@]], [[Roadmap]], [[Cheatsheet]], [[费曼学习法]], [[刻意练习]], [[间隔复习]]) 和"如何管理知识"([[Obsidian]], [[PARA]], [[第二大脑]])。这表明你试图建立一个高效、可持续的个人成长系统。引入 [[认知记账本]] 和 [[认知刹车系统]] 是对认知资源进行精细化管理的尝试，这可能对提高深度工作效率和避免信息过载有重要价值。 4. **AI 作为研究对象与赋能工具的双重角色:** 你既在深入学习 AI 的原理和技术（如 [[Transformer_中英翻译任务]], [[open-r1]]), 也在积极运用 AI 工具来辅助学习和工作（如使用 [[2 第二大脑/2 飞轮/0 工具系统/AI/claude]] 解释 Go 语言，使用 [[cursor]] 辅助编程，利用 AI 进行 [[AI 分享 - 认知是护城河，时间是护城河水]] 的复盘和博客写作）。[[AI 回本计划]] 则探索了 AI 的直接产出价值。 5. **跨领域知识的潜在连接:** 数学（[[2 第二大脑/1 宇宙概念树/形式科学、数学科学/数学/数学之美/数学@]], [[梯度]], [[2 第二大脑/1 宇宙概念树/形式科学、数学科学/数学/数学之美/线性代数]]）、物理（[[梯度爆炸]]类比）、生物（[[游泳]]）、经济（[[投资$]]）等领域的知识虽然目前分散，但未来可能与 CS/AI 产生交叉（例如，优化算法借鉴物理退火思想，AI 应用于生物信息学或量化交易）。[[王兴]] 的商业和管理思考也可能为你未来的项目或职业发展提供宏观视角。 ## 3. 复盘与思考 1. **洞见:** * 知识库正在从以项目为中心，转向以知识领域和个人成长系统为核心的结构化体系。 * AI/ML 成为当前学习和实践的绝对重心，投入巨大。 * 对学习方法和认知效率的关注度很高，正在尝试建立个人化的认知管理系统。 * 理论学习（CS基础、数学）与动手实践（Labs、Kaggle、Viva）结合紧密。 2. **趋势:** * AI/ML 技能栈持续深化，从基础模型到微调、部署、应用。 * 知识结构化和体系化的趋势明显，[[第二大脑]] 的概念正在落地。 * 个人项目（特别是 Viva）的开发可能成为整合和应用所学知识的主要平台。 3. **问题与值得思考的地方:** * **知识广度与深度的平衡:** AI 领域日新月异，如何在追赶最新进展的同时，巩固 CS 基础和数学原理？[[CS@]] 笔记中的学习路线图是否仍在有效指导？ * **多项目并行管理:** 同时推进多个目标（Kaggle、Labs、Viva、托福、健身等）的精力分配和优先级管理是否高效？是否存在 [[注意力]] 分散的风险？[[战略地图]] 文件被移动或删除，当前的战略规划是否清晰？ * **知识内化与输出:** 大量笔记被创建和移动，但知识是否真正内化？[[博客计划]] 的进展如何？将所学转化为博客、分享 ([[AI 分享 - 认知是护城河，时间是护城河水]]) 或项目成果 ([[Viva$]]) 是检验内化的重要方式。 * **认知管理系统的有效性:** 新引入的 [[认知记账本]] 和 [[认知刹车系统]] 是否真的比传统方法更有效？如何量化评估其效果？ 4. **经典问题的变体及解法:** * **信息过载与知识焦虑:** 这是知识工作者普遍面临的问题，尤其是在快速发展的 AI 领域。你的解法是： * **结构化存储:** 使用 [[Obsidian]] 和 [[PARA]] 等方法组织信息。 * **主动筛选:** 通过 [[信息源@]] 和 [[推荐算法调教]] 控制输入质量。 * **深度处理:** 强调 [[费曼学习法]], [[刻意练习]], 输出 ([[博客]]) 来加深理解。 * **认知管理:** 尝试 [[认知记账本]], [[认知刹车系统]] 主动管理认知资源。 * **理论与实践脱节:** 如何将学到的理论知识有效应用于实际问题？你的解法是： * **项目驱动:** 以 [[Kaggle$]], [[Viva$]], [[Q2：做CS的经典lab]] 等项目作为实践场。 * **Lab 实践:** 通过完成经典 CS Lab 验证和深化理论理解。 * **工具应用:** 将学到的 AI/ML 技术应用于个人项目或工具（如 [[AI 回本计划]]）。 * **学习效率与遗忘曲线:** 如何在有限时间内高效学习并对抗遗忘？你的解法是： * **间隔复习:** 使用 [[Anki@]] 和可能的 [[间隔复习]] 笔记。 * **主动回忆与测试:** [[测试效应]], [[费曼学习法]]。 * **结构化笔记:** 通过 [[双向链接]] 构建知识网络，方便回顾和提取。 ## 4. 待办事项与改进建议 1. **深化 AI 核心概念理解:** 针对本周大量新增的 AI 笔记 (如 [[Transformer]], [[分布式训练策略]], [[MLOps]]), 尝试用 [[费曼学习法]] 对其中 1-2 个核心概念进行输出（写短文、画图、或对 [[2 第二大脑/2 飞轮/0 工具系统/AI/claude]] 解释），确保理解透彻。 2. **Kaggle 比赛聚焦:** 明确 [[Kaggle$]] 下一步行动。是继续 [[BirdCLEF 2025]]，还是根据 [[Al Mathematical Olympiad]] 的要求学习特定知识？制定具体的小目标（例如，本周复现一个 [[baseline]]，或理解一个关键算法）。 3. **CS Lab 推进:** 为 [[MIT 6.824$]] (Lab 3?) 或 [[Stanford CS144$]] 设定明确的本周目标，例如 "完成 Lab X 的 Part A" 或 "理解 Lab Y 的核心 RPC 交互逻辑"。 4. **Viva 项目行动点:** 从 [[Viva 产品思路]] 或 [[需求池]] 中挑选一个具体的小功能点（前端或后端），本周尝试实现或完成设计。更新 [[数据库]] 设计。 5. **知识整理与链接:** 花 1-2 小时整理本周移动到 `[[2 第二大脑]]` 的笔记，重点是建立笔记间的双向链接，特别是连接 AI 概念、CS 基础和具体项目应用。检查被删除的笔记内容是否已妥善合并。 6. **[[博客计划]] 启动:** 选择本周学习中一个有心得的知识点（如 [[open-r1]] 微调经验、[[docker]] 踩坑记录、[[Kaggle 平台使用上手指南]]），撰写一篇短博客草稿。 7. **评估认知管理工具:** 简单记录本周使用 [[认知记账本]] / [[认知刹车系统]] 的感受，是否帮助你更好地分配了[[注意力]]？ ## 5. 提问与下周展望 **建议你思考的问题:** 1. 在众多的 AI/ML 技术和方向中，结合你的 [[Viva$]] 项目和长期目标，**下个季度最应该深入学习和掌握的核心技术点是什么？** (例如，更高级的 NLP 模型？特定的 MLOps 工具链？还是 RAG 的深入应用？) 2. 目前的 CS Lab 学习（6.824, CS144）与你的 AI 实践（Kaggle, Viva）**如何能更紧密地结合？** 是否可以将 Lab 中学到的原理直接应用于 Viva 的架构设计或性能优化中？ 3. [[认知记账本]] 的实践效果如何衡量？除了主观感受，是否有客观指标（例如，项目完成速度、学习新知识的深度）可以追踪？ 4. 从 [[王兴]] 的语录或其他你记录的思考中，哪一条**最能指导你下周的行动优先级**？ **下周展望与重点关注领域:** 1. **AI 实践深化:** 建议继续在 **Kaggle 竞赛** 或 **[[open-r1]] 项目** 上投入时间，目标是完成一次完整的训练-评估-提交（或复现）流程，并将过程和结果记录在 [[Wandb]]。 2. **Viva 项目推进:** 挑选一个**后端**（如数据库交互 [[SQLAlchemy]], [[FastAPI]] 接口）或**前端**（[[vue学习$]] 组件）的小任务进行开发，将学习到的知识转化为实际产出。 3. **知识体系构建:** 继续将学习过程中的**核心概念**（特别是本周高频出现的 Python/Java 数据结构对比、并发、AI 基础）沉淀为 [[原子笔记]]，并加强它们之间的**链接**，尤其注意连接到具体项目和应用场景。 4. **元学习反思:** 尝试将 [[费曼学习法]] 应用于本周学习的一个难点，或者用 [[Cheatsheet]] 的形式总结一个常用工具（如 `docker` 命令或 `PyTorch` 常用 API）。 希望这次复盘能帮助你更好地规划接下来的学习和实践！