PPS’s Garden
播撒几粒想法 | 浇灌几株启发 | 除掉几只BUG | 角落开满鲜花
Using Claude Design
前一段时间A社推出了Claude Design，标志着 AI 编程工具进一步参与设计。虽然目前专业的工作流还是先在Figma中设计然后导出，或通过mcp导入到Coding Agent中进行编码还原，但Claude Design有这独特的价值。 ...
HTML在AI时代的复兴
软件不只是最终产品，也可以是过程产物。AI 让我们重新拥有了为一次性问题制作一次性软件工具的自由。 Simon Willison 最近转发并评论了 Thariq Shihipar 的一篇文章：Using Claude Code: The Unreasonable Effectiveness of HTML。Thariq 的核心判断可以概括成几句话：HTML 的信息密度更高，可读性更好，还能把文档变成交互界面，并且支持多媒体数据嵌入到一个文件中，因此更容易用一个链接分享。 ...
强化学习可能还不是AI的未来
Andrej Karpathy 和 Ilya Sutskever 几乎在同一时间，把目光从“堆算力、堆数据”的规模化竞赛，转向了更根本的问题：我们真的找到了让机器像人一样学习、反思和泛化的道路吗？当前围绕强化学习打造的 LLM，已经暴露出一系列深层缺陷：泛化能力和学习机制。如果说过去十年是“参数上亿”的工程时代，那么他们描述的，是一个重新回到研究时代的契机。 ...
用AI学AI.4 [注意力]
上一篇我们了解了多模态模型，它们能够处理文本、图像、音频等多种信息。但无论是处理单一模态还是多模态，现代AI模型的核心驱动力之一，就是“注意力机制”（Attention Mechanism）。本篇我们就来深入探讨这个让模型“抓住重点”的关键技术。 本篇由AI起稿，人工精修。 系列文章 用AI学AI.1 用AI学AI.2 用AI学AI.3 用AI学AI.4 什么是注意力机制 想象一下你在阅读一段文字：“在巴黎的那个雨天，我把那把红色的雨伞落在了卢浮宫的入口处。” 当被问到“丢失了什么颜色的东西？”时，你的大脑会瞬间聚焦到“红色”和“雨伞”这两个词上，而暂时忽略“巴黎”、“雨天”等其他信息。 ...
用AI学AI.3 [多模态]
上一篇发布已过去一年半，这段时间生成式AI进化肉眼可见： 上下文长度从万级到百万级； 多模态模型（文本、图像、音频、视频）； 数学与编程能力大幅提升； 联网搜索与检索增强（RAG）； 深度思考和推理； 指令遵循能力大幅提升； Agent与MCP； 除语言模型外，图像、视频、3D模型、动画等生成全面应用； 世界模型可生成数分钟的可交互视频； 国内大模型方面，24年底横空出世的DeepSeek V3/R1用极低的训练成本跻身最强模型之列，并通过开源在极短时间内集成进各类App。8月20日V3.1发布，更是拉开了国产GPU芯片替代Nvdia GPU训练的大幕。 ...
Quaternion.FromToRotation的细节
这篇记录实际项目中对Quaternion.FromToRotation(fromVector, toVector) 的实现思路，重点讨论当 fromVector 与 toVector 夹角为 180°（反向）时的稳健处理。主要参考 Stan Melax 的“最短弧四元数”（Shortest Arc Quaternion）思路。 ...
奇妙的Pairing Function
在实际项目里，我们经常需要把二维坐标 (x, y)、或两个整型键合成一个“唯一”的整型键，方便做哈希表/数组索引；又希望能在需要时还原回原来的两个键。这样一个反直觉的需求真的有解决方案吗？“配对函数”（Pairing Function）隆重登场。 ...
关于AI产品和个人能力的小思考
最近一两年，用AI的方式变化得太快了。每当我指望它“一次给出完美答案”，十有八九会失望；可当我把任务拆成几步，允许它犯错、允许我随时插话校准，结果反而稳、而且更快。这件小事让我意识到：我们真正迫切需要的，或许不只是“更强的模型”，而是“更好的协作方式”。 ...
软件的未来
近期看了一些大佬对AI时代软件形态的探讨，记录一些感悟。 编写软件不再只是程序员可以做的酷酷的事。 过去几十年的发展，“机器”的形态发生了巨大变化，现在，LLM本身也变成了“机器”。 ...
Quality Design 🍎
本文源自对Apple WWDC 2018 的一次公开分享的记录提炼。什么是优秀的设计，它为什么重要，如何追求品质感……这些话题不仅是设计师需要考虑的专业问题，也是每个人打造自己的生活需要知道的内在规律。Video ...