React Native · Expo认真构建,
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沿着好奇心,再走远一点。从棋盘到牌桌:七大常见策略游戏的变化量金字塔与 AI 决策思维进化史
通过分析七大经典策略游戏,系统地梳理了人工智能决策思维的演进历程。从斗地主的贪心算法讲起,延伸至棋类游戏中常用的深度搜索、剪枝技术与状态缓存。随着游戏进入麻将与德州扑克的非完全信息领域,揭示了AI如何利用贝叶斯推理和博弈论处理不确定性。这种从“暴力计算”到“重点识别”的转变,构成了现代AI决策的核心逻辑。
DeepSeek Harness:真正值得研究的,不是 Agent,而是它如何把自己拆掉
从模块化与插件化的角度重新审视 DeepSeek Harness,并以 Vite 为参照,理解一个大型系统为什么要把核心做小、把变化留给插件,以及这种设计如何让系统获得超出自身代码规模的扩展能力。
从 Prompt 到 Harness:Agent 是如何一步步学会“自我约束”的
从 Prompt、Reasoning 到 Function Calling、MCP、Skills,再到代码测试、E2E、世界模型与自我进化 Harness,梳理 AI Agent 的发展脉络。探讨 Agent 如何通过约束、工具与反复验证,让概率性的语言生成逐渐变成可靠的任务执行系统。
生活也值得被记录
代码之外,
还有更大的世界。
摄影、游戏、PTCG,还有路上的风景。
这些也是我的一部分。
