这一页是入口。十二本自己写的 HTML 手册、三个自用的看板工具,外加一个已经停更的旧博客 —— 之前散落在各自的地址上,彼此没有一条链接。现在都在这里。
长篇 HTML 电子书,每本一个独立站点。纯静态、可打印导出 PDF、多数支持暗色模式。
Leopold Aschenbrenner 在 2024 年 6 月写下一份十年预言。两年过去,曲线有没有弯?本书逐章拆解论证链,并对每一条可检验的主张给出四档对账裁决 —— 包括作者本人下注 450 亿美元、又在 2026 年 7 月爆仓的那一注。原创分析,非译本。
面向应用层 AI 工程师:LLM 推理基础、服务与成本、RAG、Agent、微调与生产化。刻意做了一件事 —— 所有会过期的内容(工具名、版本号、参数、价格)一律隔离进附录,正文只留 18 个月后依然成立的判断。
系统不是设计出来的,是被流量打出来的。系统设计这门手艺的知识是陈述性的,能力却是经历性的 —— 你能一小时读完「缓存雪崩」的定义、成因和三种处方,却读不出凌晨两点看着命中率从 98% 掉到 2% 时那种想先重启服务的冲动,以及知道它是错的。这本书想当那个缺席的飞行模拟器。
对 earendil-works/pi 的第三方深入解读。上游自带 32945 行文档,所以本书不复述文档 —— 它做三件文档做不到的事:锚定行号读代码、区分「已发布」与「设计文档」、记录两者之间的漂移。
人类的概率直觉进化自一个没有统计学的世界:它擅长「草丛动了,跑」,不擅长「阳性报告意味着什么」。这本书只做一件事 —— 把直觉最容易翻车的路口逐个走一遍:先猜一次,再用自然频率推出来,最后拖动实验看结论自己浮现。
把「玄学参数」还原成可解释的物理化学机制。研磨度、水温、萃取率这些被反复念叨的变量,到底各自在动什么 —— 每章配一个可交互实验,拖动变量看风味往哪边走。
以生命故事的视角写人体。四幕沿着一具身体的一生推进:受精、出生、青春期、壮年、中年,一直写到峰值之后的衰退与死亡的生理学。序章与终章落在四幕之外,一头一尾接住同一个母题 —— 你是一场接力。
不追求竞赛级精通,只解决三件事:5 分钟内认出模式、25 分钟写出能跑的代码、说清复杂度。中文讲解,术语与题名保留英文原文。配速查页与错题登记 —— 章节是平时用的,速查页才是考前用的。
被问「设计一个 Agent」时,缺的往往不是知识,而是在约束变化时当场做取舍、再接住一层层追问。这本书不重讲 ReAct:每个单元是一道没见过的题 —— 限时交卷,揭晓参考交卷与评分表,两分钟英文口述,再逐层接追问。原理回链 AI 系统工程手册,这里只练判断。
从买第一张 Call 到运转一套 Wheel 系统。每个策略讲清楚三件事:它在表达什么观点、什么场景该用它、历史上它如何扩大了利润或减少了亏损。带可拖动的盈亏结构图。
考试驱动、判断力优先的三层结构:先建立出题人思维(九条判断准则 + 干扰项分类学),再按 blueprint 权重过五个 domain,最后用六大官方场景贯穿推演。每道仿真题都带 distractor 解剖。
CCAR 的姊妹篇,同一套方法:先立判断准则与干扰项分类学,再按 blueprint 权重过八个 domain,最后 53 题计时模考。不同的是每条产品行为断言都回链一份逐句查证的官方原文登记表 —— 模型换代之后按官方文档整体复检过一遍。
自用的小工具。数据靠定时任务刷新,不保证长期可用。
从噪音中提取信号 —— 精选技术资讯的聚合流,自动抓取与筛选。挂在独立域名上。
贵金属与相关 ETF 的行情追踪,数据由计划任务定时刷新后静态发布。
行程时间轴 + 地图可视化,把一次关西行程拆成景点、交通、餐饮与住宿四类活动铺在时间线上。当前是演示版:左侧时间轴完全可用,地图需自备 Google Maps API key。
这个地址原本的主人。
一个 Hexo 博客,13 篇学生时期的学习笔记与读书记录 —— 机器学习课程笔记、BeautifulSoup、Git、几篇读书随笔和新年计划。2020 年 1 月最后一次更新,站点已下线,内容保留在仓库的 master 与 Hexo 分支里。