主题
这里是我边读边想的地方。读得慢,想得杂,慢慢积累。
和 AI 协作者一起拆解的过程记录。不是听书,是带着自己的问题去翻译。
做项目时长出来的想法和教训。Harness Engineering 是我目前在折腾的方向。
不追求完美,先占坑,后面慢慢更新。这本身就是设计哲学。
Claude Science 绿皮书连载 · 2026-07-26
四步走同一份数据:SVM 手工特征 88.27%,小 CNN 95.08%,EfficientNet 冻结 94.83%,微调 96.50%。没有新方法,全是现成的常规操作;最大的一步跳在「让网络自己学特征」,漏报一次从 118 降到 34,后两步加起来不过 10 个。准确率从 88 一步步爬到可用的 96,全程记录。