之前那版太像“丢个附件完事”了，重写一下。 这份 PPT 是给那种情况用的：论文读完了，方法也大概懂了，但一打开编辑器就不知道从哪写。尤其是强化学习复现，最容易一上来就让 Codex 生成 train.py ，然后报错一堆，最后自己也说不清 Env、reward、算法到底哪里偏了。 我整理这份的思路很简单：别让 Codex 一次性“复现论文”，而是把论文拆成一组能验证的小任务。每一步都能跑、能检查、能继续改，这样才不容易变成玄学调参。 如果只想快速看重点，建议先看 P04、P10-P15、P18。 P01 封面：先把任务说清楚 这不是“AI 自动复现论文”的鸡血课件，重点是怎么让 Codex 做工程助手，而不是让它替你理解论文。 P02 目录：三段路 先搭 RL 代码骨架，再把论文方法拆到代码，最后用训练曲线判断有没有学起来。 P03 第一步先别写代码 强化学习复现第一件事不是写算法，而是把 Env、Agent、训练循环、评估拆开。 P04 最值得看的总图 这页是整份课件的骨架：论文 Methods 里的系统模型、MDP、算法、实验设置，分别应该落到哪个代码模块。 P05 Gym Env 是地基 Env 写错了，后面 PPO 再漂亮也没用。这页可以拿来检查 observation、action、reward、info 有没有对应论文。 P06 先判断算法类型 很多复现卡住不是代码问题，是动作空间和算法骨架没对上。先分清离散/连续，再选 PPO、SAC、DQN。 P07 为什么用 CleanRL CleanRL 的好处是透明，单文件好改，适合和论文伪代码一项项对。不是说它万能，而是方便拆。 P08 Codex 应该站在哪 Codex 适合生成、运行、修 bug、做一致性检查；论文边界和公式真假还是要人来把关。 P09 第二部分开始落地 从这里开始，不再讲概念，转成一组可以直接复制改的 prompt。 P10 五步拆法 Env、Reward、算法接入、启动检查、报错修复。每一步都有产物，别让任务糊成一团。 P11 Prompt 1：只写 Env 这个 prompt 的关键是“只实现 Env”。先把交互接口跑通，别同时要 PPO、画图、实验报告。 P12 Prompt 2：单独查 reward reward 最容易被模型写得像那么回事但其实没对齐论文。这一步要把分项和 info 都留出来查。 P13 Prompt 3：接 CleanRL 这里让 Codex 自己看 CleanRL，但要求它说明选哪个骨架、为什么选，避免盲改。 P14 Prompt 4：先 smoke test 不要上来长训。先验证上下层 observation、action、reward、done、info 都能走通。 P15 Prompt 5：报错不是失败 这一页很实用：把 traceback 当下一轮输入，让 Codex 顺着错误修，直到 smoke test 过。 P16 第三部分：别只看能不能跑 代码跑起来只是第一关，RL 还要看曲线、loss、指标，不然很可能是在随机游走。 P17 监控工具怎么选 一个人本地调参 TensorBoard 够用，团队/多实验追踪再考虑 W&B、MLflow、Aim。 P18 怎么看训练曲线 RL 回报有噪声正常，关键看平滑趋势有没有上升、后期有没有平台。 P19 总结：复现是闭环 论文拆解、代码生成、运行报错、修复验证、训练监控，这条链闭上才算靠谱。 P20 最后一页 如果佬友手上有具体论文，可以按这个结构把 Methods 先拆一遍，再喂给 Codex。 原 PPT 放这里，站内不让传 pptx，所以 zip 里就是原文件： 从论文到代码.zip (184 KB) 如果你也在复现 RL/优化类论文，建议别急着要完整代码，先按 P10 那个五步拆一遍。这样 Codex 才是真的省时间，不是帮你制造一堆更难查的 bug。 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
最近在设计网站，丢个参考图过去给gpt5.5，让他完全参考，反反复复进行了好几次就是要自己该设计，之前5.3codex还没试过这种胶着的感觉，真的是降智了吗 11 个帖子 - 9 位参与者 阅读完整话题
先丢个目前的效果： 更好的效果可以去网页看看，因为主要是通过动画效果呈现的： https://nono-landing-page.vercel.app/ --- ok ，下面进入正题！ 这几天给我的 Nono Cowork 项目重新设计了一版 Scrollytelling 风格的 Landing Page ，灵感主要来自 Cora （ https://cora.computer/?utm_source=everywebsite ） 这个产品。看着 Cora 这么优秀的页面，我就琢磨了：我既不太懂不懂前端也不懂设计的，要怎么样才能做出类似的效果呢？ 正好前段时间 gpt image 2 各种刷屏，刚好这次拿来试试 image 2 的能力。我就试着把 Cora 的页面截图丢给 GPT 做参考，然后结合 Nono 项目的特点，让它帮我生成一版设计。 一开始只是想着让他出一版概念图，给我提供灵感而已，不过等结果出来的时候，真的有被惊艳到，完成度真的高啊！不仅整体效果很棒，而且一次就出来了，我连抽卡的不用了，非常准确地抓住了我想用画面来表现产品特点这个核心。 那还说啥，设计图效果这么好，直接开干了！剩下的工作就是让 gpt 把设计图里的元素一个个提取出来，我再作为素材丢给 claude coding 就好了。不过这一步能实现还有一个关键：就是 gpt 真能生成透明底图的 png 文件，而且非常稳定。但是我去 banana 试了一下，只会给我马赛克背景的伪透明图😅 下面是提取出来的一部分素材图了，有了这些基本上整个页面 ui 就出来了，剩下就是跟 ai 缠斗🥵，把我想要的动画效果做出来。
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丢个自己github项目链接，点击就送，两百多星就有max了（话说审核咋知道项目是我本人的 2 个帖子 - 2 位参与者 阅读完整话题