【手搓Ai模型（类脑）】第12天，统一回答大家问最多的问题，并且仔细说一下我的数学映射到工程上的框架设计，方便大家思考以及找找vibecoding的灵感
这是我手搓Ai模型的第3天，中间痛苦的调整过程我就不分享了。主要槽点来源是番薯区，破站的文明程度真的很高，很友爱。正在努力优化和学习！谢谢破站友友们的认可和支持
豆包、WorkBuddy、Codex、Hermes……到底怎么选？用 AI 的 5 层路线
【手搓Ai（类脑）模型第9弹】其实我认为进步很快，投石问路vibecoding的内容很多，越来越完善原生框架了，但是日更却很慢，尽可能每次多分享一点，还是说不全
手搓Ai模型的第8天，最近要过年陪家人所以进度慢一丢丢。我就把精力放在调整UI和IO的参数设计上：我设计的UI层是监控数据的，而IO我坚持它自生长自发触到UI
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WorkBuddy+Obsidian,搭建自生长知识库快速搭建越来越懂你的"第二大脑" ，不用Codex，不用写代码，更不用复杂配置。小白也能快速学会。
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北大做了一个会自我进化的科研 Agent：AutoSci
8 个必装Agent Skill，让你拥有顶级AI生产力
从零手搓千问3 (Qwen-3) 模型：LLM 非常简单
【手搓Ai模型（类脑）】第10天！记忆层、类脑神经元、认知缺口反馈、记忆恒量，都好难，但仍然在咬牙坚持。每走一步我感觉远离一点GPU依赖，距离AGI又更近一步。
手搓Ai模型类脑侧）第6天记录。很多小伙伴反馈说得不够全，所以我一口气把目前能说的一次性说全。再细节只能台下交流后续细聊了。这视频剪得我够呛虽然感觉还是没说全
【手搓Ai模型（类脑）】第11天，目前复现做梦、发呆、思考，三个层面的事。同时探究CPU友好、缓存友好、系统内部自发性且同步约束达成海量信息进入整体文件恒量实现
AI认知——什么是MCP和Skills
手搓Ai模型第4天了，白皮书在github发了，CognoAi_lab。然后Cogno负责帮我让我的那个Ai开关更有自己想法：不需要GPU、无向量并行运算、本地
【手搓类脑ai模型】本地轻量cpu友好/vibecoding目前多Agent协作。原生架构比我预期难度要大，在许多次想要放弃之下我咬咬牙坚持下来了，还在努力创作
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