< Notes />

MD Machine Learning Theory Advanced

一个写出来的界是可执行断言——拿它自己声明的参数范围去跑，我的界被我的反例推翻了

论文里那个 E[R(T)] ≤ ... 不是一段散文，它是一个可执行的断言： 把参数在它自己声明的范围里取几个点，算左边、算右边、比一下。

2026-10-11 VIEW()

MD Research Tools Intermediate

八个审稿人都报了同一个我从没见过的缺陷——先怀疑他们读到的那份东西

一次自审跑了 8 个独立 persona。8 个全都报告"LaTeX 编译不过"， 列出的症状还很具体：$R_\mathrm{TP$} 这种错位的数学模式、 未闭合的 \rowcolor 和 \en…

2026-10-09 VIEW()

MD Research Tools Intermediate

temperature=0 不是确定性的——漂移和我要测的效应同阶，而没有一条误差棒含这一项

在一个 80 题的封闭集评测上，同一个商业模型、同样的 80 道题、同样的输入、 temperature=0，两次调用的准确率是：

2026-10-09 VIEW()

MD Systems & Infrastructure Intermediate

把 LLM 限制成闭集选择，隐私就从"承诺"变成"结构"——顺带还能跑在 3B 上

一个自动填表的扩展，最自然的做法是把 {字段标签, 选项列表, 用户档案 JSON, 简历全文} 一起发给模型，问"这里该填什么"。

2026-10-09 VIEW()

MD Systems & Infrastructure Intermediate

两类错误代价差一个数量级时，"不做"必须是一等输出，不是兜底分支

自动填表这类场景里，两类错误的代价差了一个数量级：

2026-10-09 VIEW()

MD Systems & Infrastructure Intermediate

测不出失败的门禁比没有门禁更糟——它在制造信心

一个浏览器扩展要把值写进表单。它的 benchmark 跑在保存下来的静态 fixture 上， 报表里有一列叫 filled。

2026-10-09 VIEW()

MD Research Tools Beginner

建检索系统之前先数一遍语料——8,539 条引用去重后只剩 2,200，而七成连 DOI 都没有

给自己的论文库建本地 RAG 之前，我先花了一天把语料数了一遍。 四个数字全都和我的直觉差很远，而且每一个都会改变架构：

2026-10-09 VIEW()

MD Systems & Infrastructure Intermediate

写路径上的"刷新缓存"如果要读库，它在高频写下是放大器而不是缓存

点赞这类高频小写操作，最容易写成这样：

2026-10-09 VIEW()

MD Systems & Infrastructure Intermediate

Base64 的分页 cursor 不是"不透明"——没签名的 cursor 是攻击者直接写进你查询的参数

游标分页里最常见的实现是这样的：

2026-10-09 VIEW()