最近几天密集的看RSI的东西， 很焦虑。数据+自迭代模型训练才是未来。不管大的还是小的，做AI 应用一定要走到自己训练模型这件事上去！！
现在的通用模型已经把数据成本打下来太多了。
人要成为 RSI 流程中建设者的一环，不要成为执行者，去掉执行者思维，去掉使用工具思维
维护并让迭代系统跑起来，一定是需要迭代着跑起来
LLM 下半场应该拼的是RSI 的独立评审模型和奖励环境的扩大化。最好是真实场景直通的。
想做点事的可以成为某个场景的数据供应商也是能入场的。
换句话说，这可能也是所谓的FDE 公司和AI应用公司的下半场
昨晚想做个放web上的特征序列分类， 在transformer 训练 然后蒸馏到小的lstm 上。
用 fable 定了个大概个实验计划就开始用goal跑了。
刚刚跑完，看了一眼，在中途自己找数据补充和增强，多组消融实验，自己调整模型架构，还能自己去翻能参考的论文
效果真的超出我预期太多😧😧
这个时代做产品就要去 用户反馈足够准 足够快 成本足够cheap的地方，才能快速的跑起来
还有一定要有真实人类反馈入口而不是agent代劳