30 岁以上的我们 如果被公司裁员了 还会选择找程序员的工作 还是说大家都有副业 被动收入？
这份更偏论文主线，不是讲 Word 怎么排版。 很多论文写不顺，不是因为句子不够高级，而是故事没立住：你到底要解决什么问题？现有方法差在哪里？你的方法为什么正好打到那个缺口？实验又怎么证明它真的有用？ 如果这些没想清楚，后面再怎么润色都像在补墙。这份 PPT 就是帮你在动笔前先把“科学问题-论文故事-写作结构”捋一遍。 时间少的话，先看 P05-P07、P09-P11、P14-P15。 P01 封面：先讲主线 这份不解决格式细节，解决“论文为什么成立”这个更前置的问题。 P02 目录：三件事 找科学问题、组织论文故事、搭写作框架。 P03 科学问题从哪里来 科学问题不是硬想出来的，是从研究场景和矛盾里提炼出来的。 P04 为什么它是起点 很多人写到一半散掉，不是表达问题，是一开始问题没定义清楚。 P05 场景到问题 研究场景、具体困难、科学问题要分层。方法名不能替代科学问题。 P06 正确和错误案例 “我想用 DRL 做无功优化”只是方法选择；真正的问题是快慢设备如何协调。 P07 常见误区 把场景、方法、现象当科学问题，是论文主线跑偏的高发点。 P08 第二章：讲故事 问题找到了，还要把它组织成读者愿意跟下去的论证链。 P09 故事逻辑链 科学问题、现有不足、我的方法、创新点、结果、结论必须一环扣一环。 P10 案例映射 用分层 PPO 无功优化例子，演示怎么把问题和结果闭环。 P11 自己的工作怎么讲 别按“我做了什么”排，按“我要证明什么”排。 P12 第三章：落成结构 主线想清楚之后，才谈各章节怎么承担任务。 P13 论文各部分功能 Introduction 提问题，Method 解问题，Results 证明问题，Conclusion 回扣问题。 P14 Introduction 四段式 重要性、不足性、针对性、贡献性。这个比硬背模板有用。 P15 四段式示例 用具体例子把四段怎么写摊开看，适合照着改自己的引言。 P16 结束页 组会前、开题前、写引言前，都可以先用这份过一遍主线。 原 PPT： 论文写作_排版修正版.zip (56.8 KB) 我觉得这份最适合写 Introduction 前看。先把“我要回答的问题”写成一句话，再回头组织背景、局限、方法和贡献，后面会顺很多。 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
这份是给另一个很常见的痛点：代码已经写得差不多了，实验也能跑，但 Methods 章节迟迟写不出来。 卡住的原因通常不是不会写中文，而是不知道代码里的东西该放到论文哪一节。环境类、reward、PPO update、metrics 全堆在一起，最后写出来就像“代码说明书”，不像论文方法。 这份 PPT 的核心想法是：先把代码拆成可写的事实，再映射到 Methods 结构，最后才让 ChatGPT 帮你组织语言。模型可以帮你润色和整理，但事实必须能回到代码。 赶时间的话，重点看 P04、P07、P16-P19。 P01 封面：从代码往论文写 不是让 ChatGPT 编 Methods，而是把代码里已有的信息整理成能被核对的论文表述。 P02 目录：先拆再写 框架、流程、案例、核对清单，顺序挺重要。别一上来就生成全文。 P03 先定章节边界 Methods 写乱，大多是边界没分清：模型、MDP、算法都挤在一起。 P04 Methods 四块怎么分 总体方案、优化模型、强化学习建模、求解算法。这页可以直接当写作目录。 P05 从代码到正文的路线 代码拆分、信息提取、结构映射、草稿生成、人工核对，一步都别省。 P06 五步流程图 这一页适合贴在写作前：ChatGPT 只做整理和改写，参数公式要自己核。 P07 代码信息放哪 环境类、设备设置、observation、reward、PPO loss 分别进不同小节，别混着写。 P08 案例开始 后面开始用具体代码演示，不再是泛泛讲写作。 P09 Prompt 1：先整理模块 第一步不是生成论文正文，而是让模型先列出方法模块清单。 P10 方法图先行 先出一张方法总览图，能暴露很多结构问题，比直接写段落稳。 P11 写 3.1 总体方案 这一节讲流程和框架，别急着塞 reward 公式。 P12 写 3.2 系统模型 设备、参数、约束、近似关系放这里。代码没有的东西不要美化。 P13 写 3.3 MDP 状态、动作、奖励、上下层交互关系都在这里说清楚。 P14 写 3.4 算法 Actor-Critic、GAE、PPO update、伪代码放这一节。 P15 第四部分：防翻车 看起来像论文的生成稿，可能事实是错的。这里开始讲怎么查。 P16 初稿不能直接用 流畅不等于准确。越像论文腔，越要回代码找依据。 P17 人工核对清单 结构核对、事实核对、边界核对。这页最值得保存。 P18 Prompt 7：让模型挑错 把草稿和原代码一起给模型，让它按“问题-依据-建议”反查。 P19 Prompt 工具箱 P1 到 P7 串起来就是一个可复用流程，换项目也能用。 P20 结束页 适合代码写完但 Methods 卡住的阶段，先拿这套流程把材料捋顺。 原 PPT： 辅助写作.zip (1.21 MB) 个人建议：不要让 ChatGPT 直接“根据代码写完整 Methods”。先让它整理模块和依据，再分节写，最后按 P17/P18 那套清单回头查。这样写出来才不容易虚。 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
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
Meta公司计划于明年启动一款人工智能吊坠的测试工作。这份可穿戴设备发展蓝图目标宏大，旨在扭转其硬件部门持续巨额亏损的局面。内部规划备忘录显示，公司计划大幅扩充智能AI眼镜产品线，并推出面向企业的服务项目——“办公可穿戴设备”。 该备忘录由Meta可穿戴设备副总裁亚历克斯·希梅尔撰写。他表示，此番战略布局，部分目的是推动旗下人工智能模型与相关产品的普及，包括应用订阅服务，以及公司正在研发的消费级智能助手Hatch。 目前，Meta正与OpenAI、谷歌等科技巨头角逐，各家都争相推出新型智能硬件，希望借此带动自身AI服务的使用量。除自有团队研发外，Meta也展开相关收购，去年就收购了人工智能吊坠初创企业极限智能。 长期以来，投资者不断施压，要求Meta改善现实实验室部门的经营状况。该部门负责消费类硬件业务，多年来已累计亏损数百亿美元。公司此前押注Meta与虚拟现实头显产品，至今未能实现可观回报。随着战略重心转向人工智能可穿戴设备，Meta已关停或缩减部分硬件项目，视频通话设备Meta门户便是其中之一。 尽管旗下智能眼镜初期市场接受度表现向好，但现实实验室依旧处于亏损状态。Meta财报显示，该部门上一财季营收仅4.02亿美元，运营亏损却超40亿美元。 如今，Meta希望借助聊天机器人元AI的订阅服务打造持续收入来源。本周，公司宣布为这款登陆脸书、照片墙和瓦次普的AI聊天机器人推出两级订阅套餐，相关订阅服务也将延伸至旗下智能AI眼镜。 希梅尔在备忘录中写道：“若想在硬件利润之外打造可持续业务，我们必须依托差异化的设备软件体验实现商业化变现。” 备忘录透露，Meta定下激进目标：通过推出新品、拓展销售市场，在今年下半年售出1000万台可穿戴设备；力争年底实现可穿戴设备月活跃用户达680万人。眼镜制造商依视路陆逊梯卡今年2月称，2025年其与Meta合作推出的智能眼镜销量已超700万副。 Meta首席执行官马克·扎克伯格上月表示，旗下AI眼镜日活用户同比增长两倍。公司发布季度财报后，他在脸书发帖称：“这款产品仍是消费电子领域增长速度最快的品类之一。” 这份备忘录并未披露新款AI吊坠的具体参数，不过该设备或将搭载摄像头。公司计划在明年春季开展内部测试。 Meta还将进一步丰富自有品牌眼镜品类，不再局限于此前与依视路陆逊梯卡合作推出的雷朋联名款、欧克利联名款智能眼镜。备忘录提到，公司计划增加合作品牌与款式，扩充面向消费者的硬件产品矩阵，以此扩大受众群体、提升毛利率。 今年首款代号为“莫德罗”的眼镜，预计最快下月正式面世。代号“露娜”与“RBM2迭代款”的新品定于秋季推出，第四款“莫吉托尊享版”则安排在12月上市。此外，代号“阿尔忒弥斯”和“超感知眼镜”等多款内部原型机也将于秋季开展内测，为后续发布做准备。 备忘录指出，上述眼镜及未来新品，均将搭载Meta最新人工智能模型缪斯星火、后续迭代模型，以及尚未正式发布的智能助手Hatch。 按照规划，公司还将上线可穿戴设备开发者平台，供开发者为设备上架应用。全新的“办公可穿戴设备”服务主打企业客户。希梅尔称，企业用户愿意为具备垂直领域专属功能的硬件付费。团队目标是与至少10家企业达成试点合作，并完成至少两家大型机构的部署，每家机构接入设备数量均超百台。 人工智能硬件领域的竞争日趋白热化。OpenAI斥资65亿美元收购了由苹果前设计师乔尼·艾夫联合创立的io Products公司。据报道，今年年初，OpenAI已有超200人团队研发全系AI硬件，其中包括一款售价预计在200至300美元之间的智能音箱。谷歌也宣布，将联合三星于今年秋季推出智能眼镜。 查看评论
我为我的存在而骄傲： 清醒、坦荡，从不因为世俗的偏见而自我折损，这份自我接纳就是最顶级的勇敢。 我敢于维护我与生俱来的人权、平等、自由、民主。即使遭受失败、挫折、嘲讽、不解，我也坚持捍卫我------一个人类------的尊严和生命。 我愿意倾听不同的声音。从一点一滴的小事开始，捍卫民主的权利，践行健康的价值观。我不赞同很多人的观点，但我不剥夺他们表达的权利。 我始终和与我有相同处境、遭遇，和我同一阶级的人站在一起。不出卖同仁以苟且偷生，不为蝇头小利而出卖良知。 我坚持人类最基本且不可撼动的道德底线。不主动伤害无辜的人，不恶意破坏无辜的事物。 我为我的存在而骄傲：我努力学习、生活、工作。无论做什么事情，我都问心无愧；无论遭受什么冤屈，我都毫不畏惧；无论面对什么困难，我都愿意挑战。我尽心尽力呵护我的生命，尽可能健康地饮食生活，哪怕遭遇苦难也不轻易结束生命。我关心关爱我的爱人、亲人，尽我所能地帮助他们，尽我所能地爱他们。 我为我的存在而骄傲：我爱世界上所有善良的人。不是爱一个政党，不是爱一个国家，是爱每一个具体的人。我衷心希望他们幸福：他们遭受苦难时，我为他们难过；他们享受安逸时，我为他们高兴。我爱且尊重通过正当劳动创造财富的人。 我为我的存在而骄傲：我遵守宪法，遵守基本行为规范。不从事任何形式的毒品、博彩、诈骗、有组织犯罪行为。我严格遵守现代文明社会的公民基本准则，并不断反省，争取做的更好。 我为我的存在而骄傲：我，一个双性恋，不因为别人的不理解而生气，不因为别人的眼光而改变自己，不因为别人的错误而伤害自己。无论谁不理解我，我都尽可能不发生争执；无论谁攻击我，我都不内耗。如果有人诅咒我，我会更努力地生活。 我为我的存在而骄傲：我是一个普通的人，一个有缺陷的人，一个有思想的人，一个有行为能力的人，一个努力活着的人。我对自己毫无亏欠，对父母没有什么拖累，对社会、全人类更是不断地创造价值。 我，一个平凡的人，为我的存在而骄傲，为所有像我一样的存在而骄傲 7 个帖子 - 7 位参与者 阅读完整话题
佬友们，我一共有几个点在纠结 1.有写过后端的经验，需要写上去吗？(写得并不是很多，没有独立设计过数据库，基于别人设计好的库和原型写对应功能) 2.是不是有很多加粗是不必要的？ 3.项目经历，我是将有得聊的，放在最前面，而不是时间顺序，这块需要修改吗？ 3 个帖子 - 2 位参与者 阅读完整话题
看到一个 V 友的帖子 ai coding 后已经慢慢丧失了对程序员这份职业的热爱了 ，看下面的回复，我发现有两种回复，一种是觉得同感的，另外一种是觉得比之前更喜欢了，我发现这其中的关键是，是喜欢编程这件事本身，还是喜欢通过编程来实现自己的想法，如果前者，现在逐行手写代码的古法编程模式已经被取代了，那肯定是觉得没有任何乐趣了。如果是后者，那现在简直是最好的时代，以前受限于时间精力有限，很多想法没有机会实现，现在在 AI 的加持下，各种想法的实现成本大大降低了，可以更快更好的实现自己的想法了。
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之前是因为喜欢写代码，才会选择程序员这份职业，现在 100%的代码都是 ai 生成，这份职业也慢慢变成了只是糊口的工作而已了，难不成为了想要能手写代码专门去找内网开发的工作吗？那也没必要，因为自从发现 ai 写代码水平远超我之后，就认为古法编程是一种效率很低的行为艺术
之前是因为喜欢写代码，才会选择程序员这份职业，现在 100%的代码都是 ai 生成，这份职业也慢慢变成了只是糊口的工作而已了，难不成为了想要能手写代码专门去找内网开发的工作吗？那也没必要，因为自从发现 ai 写代码水平远超我之后，就认为古法编程是一种效率很低的行为艺术
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