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按时间排好的论文笔记、项目记录和长期写作。
01我把ChatGPT当口语陪练报口语课之前，可以先试试把 ChatGPT 语音模式当成口语陪练。02Claude Code又迎来一个重大更新！！Claude Code 最近更新了一个很值得关注的功能：你在不同终端里打开的多个独立会话，现在可以直接互相发消息了。03先生成页面图，再让AI写代码用 AI 做前端时，最常见的做法是直接说：“帮我做一个高级、有设计感的页面。”但这句话几乎没有提供具体的视觉信息。编程 Agent 既要决定页面长什么样，又要马上开始写代码，最后很容易回到熟悉的居中标题、渐变背景和三张功能卡片。04把照片做成旧纸手帐最近试了一个很有手帐感的 Codex Skill：gc-minimal-zine-poster-v0-1。05将操作录制成 SkillRecord & Replay 允许你演示一个工作流程，并将其转化为可重用的 Skill。06文章的 AI 味，究竟怎么去掉？删掉“首先、其次、最后”，减少排比，替换高频词，再增加一点口语化表达——这些方法确实能让文章自然一些。07AI时代最重要的能力，是能力资产化AI 时代真正重要的能力，不只是会使用 AI，而是把成功经验和踩坑记录沉淀成 AI 可以复用的能力资产。执行前读取经验，执行后继续更新，让自己不再重复犯错，也让同事踩过的坑成为整个团队的经验。这就是复利工程。#人工智能[话题]# #复利工程[话题]# #知识库[话题]#08让 AI 主导你的自媒体创作方向做自媒体，最难的往往不是把内容写出来，而是决定：下一条到底该写什么？09一条提示词生成 C 罗史诗海报完整提示词10只靠FDE，企业做不成AI Native最近参与了一些企业 AI 提效和转型项目后，我越来越确定：FDE 很重要，但只靠 FDE，企业做不成 AI Native。11TimesNet：把时间序列翻成二维，再让卷积来找规律TimesNet 最值得记住的不是它又堆了什么新模块，而是它换了一个看问题的方式：先找周期，再把 1D 时间序列变成 2D 结构，让 temporal variation 变得更容易被建模。12DLinear：线性模型也能很强，前提是把问题拆对DLinear 让我重新看了一次“简单”这件事。它几乎没有花哨结构，却靠把趋势和季节性拆开，证明线性模型也能很有竞争力。13Informer：先把长序列压缩，再谈高效注意力Informer 的重点不是把 Transformer 变成另一个怪物，而是先用 ProbSparse 和 distilling 把长序列变短，再让模型把算力用在更值得看的位置。14Autoformer：用分解与自相关重写长序列预测Autoformer 把序列分解嵌入网络内部，再用基于周期的自相关机制代替逐点注意力，为长期时间序列预测提供了一条结构化路线。