为什么我要重新整理这些真实做过的项目
大模型让通用知识变得廉价，但真实环境里的约束、失败和判断，正在变得更有价值。
Based in Shanghai · Building in public
把真实做过的事，
变成可以被复用的经验。
AI 可以快速生成答案，但不能替代亲手做过之后形成的判断。这里不重复文档，只保留约束、取舍、失败，以及下一次会怎么做。
02 / LATEST
全部文章 最近在写
03 / PROJECT ARCHIVE项目不是履历，
项目不是履历，
是持续更新的案例。
Problem → Constraints → Architecture → What I built → What failed → What I learned
2026AI Research Platform
Local AI · Knowledge systems · Agent workflows
2025Edge AI Systems
Deployment · Inference · Field engineering
2022—24Industrial Vision
Data · Models · Production constraints
2018—21First AI Projects
Learning by building
数据与基准测试，
有另一个更合适的家。
可复现的模型、硬件与多模态 Benchmark，发布在 Multimodal Flow。这里写判断，那里放证据。