“Like humans, LLMs will often give junk feedback. In my experience, OpenAI models will always tell me to moderate my claims or add caveats and hedges until I’m not saying anything at all.”
—— Sean Goedecke, Blog about things you don’t understand yet
GPT 倾向于在一个可能有争议性的 claim 上加上很多保守表述，最后让一个 claim 完全无法识别或者被淹没。
Co-authored with Claude. 整理自原始笔记。
最近在处理服务器 CUDA 的兼容性，forward/backward compatibility、前向/后向兼容的含义经常搞混。
然后我意识到这是中英文习惯的不对齐。
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AI 正在耗尽人类数据，而现在 AI 生成内容正在迅速污染互联网。2024 年的 Nature 论文说，AI 如果一直在自己输出的东西上训练会越来越差。这些标题很容易被串成一个结论——随着人类训练数据耗尽，AI 的进步会停滞。但我想不是这样的。
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有人说 harness 这个概念是新瓶装旧酒——传统软件工程早就有类似的东西，围绕主要算法提供支撑的外层，以及导致同一个算法在不同环境下行为不同的原因。
#public #expose-to-agent
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我在读特德·姜的科幻小说时发现，同一个时间旅行设定被两部作品用来暗示完全相反的东西。
科幻作品中的时间穿越通常有两种设定：一种是穿越到过去会创建新的时间线，你可以改变它；另一种是只有一条时间线，穿越改变不了任何东西。有趣的事情发生在第二种设定上。
如果终端能在一个长任务运行结束时发出 Beep 声来提醒我，我就无需时刻关注他们。这一灵感来源于 Ben Stolovitz 的 Computers should beep more。
现代终端通常不 beep，我也不开声音，不过我能看到 Slack 弹出通知。所以我想，能不能写个简单的 beep 函数，硬编码一个 Slack Webhook。在命令的末尾加上它，它就会在任务结束时 beep 我一下。
update 2025-12-18：初始方案。SSH 免密 + Rsync 增量归档 + Cron
update 2026-01-13：增加 Healthchecks.io 监控
为了防止有仓库写权限的 LLM Agent 意外删库等造成的数据损失，我们使用 rsync 镜像同步（--delete）配合简易版本控制（--backup --backup-dir）进行数据备份。