THE NOTEBOOK

把学习拆成具体的问题。

模型构建、检索、评估与运行观察。每则笔记都保留问题的范围,不把一次结果写成普遍结论。

6 则笔记
模型构建01

先跑通一个最小闭环,再扩展模型能力

把“搭一个 AI 应用”收窄成一个可以观察、可以失败、也可以验证的小任务。

2026.11.04   ·   约 5 分钟
检索与资料02

检索答错了,先检查哪一层?

从“资料里有没有答案”开始,而不是一遇到错误就更换模型。

2026.11.04   ·   约 6 分钟
评估方法03

同一个问题,如何公平比较两个模型?

固定任务、资料和评价方式,让比较结果可复查,而不是凭一次聊天的印象。

2026.11.04   ·   约 5 分钟
运行观察04

显示用了 15G,为什么不一定缺内存?

一次近期运行观察:把已用内存、可用内存、压缩和交换空间分开看。

2026.11.04   ·   约 5 分钟
理解与边界05

让模型回答“我不知道”,也是一种能力

把事实、推断和缺失信息分开,让流畅的回答不再掩盖证据不足。

2026.11.04   ·   约 4 分钟
学习方法06

把一次 AI 实验,留成可以重做的记录

不只保存一张成功截图,也保留输入、版本、结果与解释的边界。

2026.11.04   ·   约 4 分钟