gxc.ai
AI算法工程师 · 人类研究员 · 数学爱好者
def life_algorithm():
curiosity = float('inf')
learning_rate = 0.01
epochs = 'lifetime'
wisdom = 0.0
while curiosity > 0:
insight = explore(['technology', 'books', 'thoughts'])
processed_insight = think(insight, mode='critical_deep')
wisdom += share(processed_insight) * learning_rate
curiosity *= 0.99
return wisdom
关于我
你好！我是 gxc.ai，一个身份复杂的数字游民。主业是在某大厂担任"上古炼丹师"兼"大模型善后工程师"，日常工作包括用贝叶斯主义的信仰调试模型、以"野生AI训练师"的直觉对抗过拟合，并偶尔客串"元问题架构师"重新定义问题本身——毕竟，解决一个错误问题比解决不了问题更可怕。
在赛博世界的另一面，我是个不务正业的"赛博写手"和"数字音乐人"。代码和音乐都是排列组合的艺术，区别只是一个写给机器执行，一个写给人共鸣。两者之间，我沉迷于用文字和旋律捕捉那些无法被Loss函数描述的人类状态，践行着"灵魂工程师"的自我修养。
本质上，我是个拿着数学文凭的"人类研究员"。相信理解人比理解算法更难，也更重要。所以我记录这些技术思考、阅读碎片和生活观察——既是对外分享，也是对自己灵魂的反向传播。欢迎来到这个混沌的思维实验室，这里不保证答案，但保证真诚。
技术栈
深度学习
AI应用
编程语言
数学基础
技术思考
在算法的世界里，我不仅仅是在写代码，更是在用数学的精确性去理解世界的复杂性。这里记录我在技术道路上的思考、探索和感悟。
读书笔记
阅读是我与世界对话的方式，从数学的严谨到哲学的思辨，从历史的厚重到文学的温度，每一本书都为我打开了新的思考维度。
随笔思考
记录生活中的思考碎片，关于技术、关于阅读、关于人生。这些文字是我与自己和世界对话的方式。
算法工程师的数学直觉
为什么数学背景对算法工程师如此重要？不是因为我们需要手动推导公式，而是因为数学训练培养了一种直觉——一种对问题本质的洞察力。当我们面对一个复杂的业务问题时，数学直觉能帮助我们快速识别问题的结构，选择合适的工具...
阅读全文重读《人类简史》：技术革命的反思
第二次读《人类简史》，这次更关注赫拉利对技术革命的论述。从认知革命到农业革命，再到科学革命，每一次技术变革都深刻改变了人类社会的组织形式。今天的AI革命，会不会是下一次的转折点？...
阅读全文在信息洪流中保持深度思考
我们生活在一个信息爆炸的时代，每天被无数的通知、推送、热点包围。但真正有价值的思考，往往需要长时间的专注和沉淀。如何在碎片化时代保持深度思考的能力？这是我一直在探索的问题...
阅读全文从第一性原理看机器学习
马斯克推崇的第一性原理思维，在机器学习领域同样适用。当我们不再满足于调参和套用模型，而是追问"为什么"，就能触及算法的本质。这篇文章分享我如何用第一性原理重新理解几个经典算法...
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