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生涯头条
银行不是互联网算法的低配版
去银行做算法,换掉的不是技术栈,是目标函数。这篇写我理解的那笔交换,以及它什么时候不成立。
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在职的价值不在于“我还有工作”,而在于可以在不合适的时候说不。这篇写我怎么用这个筹码,以及它在哪里失效。
一个周报 Agent 在 demo 里很顺,上线第一周就把未完成的事写成已完成。问题不在提示词,在模型外面那层壳。
刷题的区分度在下降,但这不等于数学变成了护城河。我关心的是另一件事:能不能解释模型为什么错。
这篇不谈投资建议,只记录这几年我对“确定性”的理解是怎么变的,以及普通人在周期里能控制什么。
把内部工具切到自部署的开源模型,跑了两周又切回一半。省下的调用费,最后以运维和调试的形式还了回去。
把 Agent 拆成有限个状态、让每条失败路径都有去处,比反复调提示词更能换来确定性。这是那份源码给我留下的笔记。
客户端源码里藏着十八只虚拟宠物,还有一套只对内部员工生效的提示词。比起彩蛋本身,两种提示词的差异更值得看。
source map 能把原始代码以字符串形式内联进一个 JSON。发布时漏了一次排除,整个工程的源码就跟着 npm…
在金融计算里让模型直接算数,等于把不确定性放进最不能出错的地方。我倾向把它降级成意图路由,只做参数提取。