及时建立正向激励与反馈闭环：用小成果强化行动，用主动学习持续输入，防止系统在不知不觉中熵增。
打开帖子：及时建立正向激励与反馈闭环：用小成果强化行动，用主动学习持续输入，防止系统在不知不觉中熵增
Mia San Mia
RayChi
日落鸟啼霞满天
Driving with AI Agents.
FROM THE DESK
最近内容：
千里之行，始于足下
作者以“千里之行，始于足下”开篇，表示想从记事本第一页开始记录所思所想，并在公开网站上留下记录。作者认为写作是一种享受思考、分享和自学的方式，也回顾了此前想写有深度内容却未成气候的弯路，最终明确写作是为了表达自己的想法、路径和经历，而非复制网络内容；文中还引用关于学习者视角、真实问题解决路径和个人理解烙印的独特价值，以此作为立帖。
最近的文章
全部文章为什么AI味文章让人不舒服
文章探讨AI生成的文章为何让人读着不适。作者列举常见问题：「不是A，而是B」的转折没有推翻任何预期、没有信息量；比喻没有目的、修饰词空洞；信息密度低，说了很多却什么都没说；文本过度平滑，缺少真人写作的「毛边」。作者认为，这种不适是对「无人在场」的察觉——没有要纠正的误解、没有要表达的观点、没有真实感受过的经验；并主张除用AI润色稿件外，把AI产出的内容直接交给读者是极不尊重读者的行为。
什么是Transformer？
本文从自然语言处理的基本思路讲起，说明 RNN、LSTM 因串行处理而存在并行能力不足、长距离信息易被稀释的问题，并介绍 2017 年《Attention Is All You Need》提出的 Transformer。文章解释了注意力机制中的 Query、Key、Value 与多头注意力，以及为弥补顺序信息而加入的位置编码；随后介绍编码器—解码器结构、残差连接与层归一化，以及 BERT、GPT 等不同路线，并总结 Transformer 在并行、全局视野和可扩展性方面的优势。
看来真的不需要人来看代码了
用 CodeX 独立完成全栈项目后的真实感想——当 AI 负责写代码，人还需要看代码吗？
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全部帖子2026年11月
打开帖子：敢于踏出第一步，这件事就已经完成了一半
敢于踏出第一步，这件事就已经完成了一半。
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