有快半个月没有见嘟嘟了，好想她。

昨天经历了人生第一次在2000人的会场进行演讲，2000字的演讲稿我背了两天，最终效果还不错，也算是成长了。

这一周好累，最近多年来出差时间最长的一周，还好没有像之前一样特别烦躁，坚持一下，还有两天。

现在几乎没有任何食欲，没有想吃的东西，蛋炒饭、面条、包子我可以迟一年。

K12多学科用户画像的核心是以“知识点掌握”为核心，串联学习行为、能力特征、学习偏好，最终实现“千人千面”的教学适配（如个性化作业、薄弱点补强、学习路径规划）。其本质是“数据资产化→特征工程化→画像实用化”的闭环，需兼顾教育场景的专业性（如学科知识点体系）、数据的安全性（未成年人隐私）和落地的实用性（一线教学/产品可直接调用）。

一、核心目标与边界定义（先明确“画什么”，避免范围蔓延）

1. 核心目标

• 精准定位：每个学生在各学科知识点的掌握程度（0-100分量化）、核心薄弱点（如“小学数学-分数除法-带分数转假分数”）；

• 行为洞察：识别学习习惯（如专注时长、错题订正率）、学习偏好（如视频/刷题/图文）；

• 能力延伸：推导学习能力（如逻辑推理、记忆留存）、学习潜力（如提分空间）；

• 落地支撑：为个性化教学、作业推送、学情分析提供可调用的画像标签。

2. 边界与约束

• 学科范围：聚焦K12核心学科（语数英理化生史地政），明确各学科“知识点颗粒度”（避免过粗“数学-几何”或过细“三角形-等腰三角形-顶角计算-特殊角30°”）；

• 数据边界：仅采集“教学必要数据”（如答题数据、学习时长），严禁采集未成年人隐私（如家庭收入、肖像等），符合《未成年人保护法》《个人信息保护法》；

• 时效要求：知识点掌握度需“实时更新”（如做完一套题立即刷新），行为特征按周/月滚动更新（如月度刷题频率）。

二、实现路径：四阶段闭环（从0到1落地）

阶段1：数据底座建设（地基：让数据“可采集、可治理”）

核心是解决“数据从哪来”“数据怎么存”“数据怎么洗”，确保数据真实、规范、可用。

1. 数据来源与采集（多渠道整合，覆盖“学习全链路”）

2. 数据存储与治理（按“热数据+冷数据”分层设计）

• 存储选型：

  • 热数据（答题记录、实时学习行为，需高并发读写）：MySQL（主从架构）+ Redis（缓存热点数据，如当前知识点掌握度）；

  • 冷数据（历史作业、月度行为统计，需大容量存储）：ClickHouse（时序数据，支持快速聚合分析）+ MinIO（存储错题图片、学习日志文件）；

  • 数据传输：Kafka（异步接收埋点数据，解耦采集与处理）。

• 数据治理（关键步骤，避免“垃圾数据”）：

  • 去重：剔除重复答题记录（如同一题多次提交）、无效行为（如停留<3秒视为误操作）；

  • 标准化：统一数据格式（如答题时间戳统一为UTC+8、知识点编码统一为“学科-年级-章节-知识点”，如“Math-6-3-2”代表数学6年级第3章第2个知识点）；

  • 隐私脱敏：对学生姓名、学号进行加密（如MD5加盐），仅保留匿名标识（如student_id: 10001）；

  • 缺失值处理：答题数据缺失（如未提交）视为“未掌握”，行为数据缺失（如某周未学习）按“0”填充。

阶段2：特征工程（核心：把数据变成“画像标签”）

这是画像的“灵魂”，需结合教育专业性（学科知识点体系）和数据算法，将原始数据转化为可解释、可调用的特征标签。

1. 标签体系设计（按“4层结构”分类，覆盖核心需求）

2. 关键特征计算（教育场景特殊处理）

• 知识点体系对齐：先联合教研团队搭建“K12多学科知识点图谱”（如数学按“数与代数→分数→分数除法→带分数除法”分层，每个知识点关联对应题库题目），确保标签与教学大纲一致；

• 薄弱点识别：不仅看“单个知识点正确率”，还需结合“知识点关联性”（如“分数除法”薄弱可能导致“分数应用题”薄弱），用关联规则算法（Apriori）识别“连锁薄弱点”；

• 行为特征平滑：避免短期行为影响判断（如某一天熬夜学习），用滑动窗口（如7天窗口）计算均值（如近7天日均学习时长）；

• 主观题处理：通过NLP算法（如文本相似度匹配）判断主观题答题质量（如语文作文、英语阅读理解主观题），结合教师评分校准，转化为“知识点掌握分”（如“作文-中心明确”知识点得分）。

阶段3：画像建模与更新（动力：让画像“活起来”）

通过算法模型实现特征的自动化计算与动态更新，避免“静态画像”（如半年前的薄弱点已掌握但未更新）。

1. 核心模型选型（兼顾“准确性”与“可解释性”，教育场景不追求复杂黑盒模型）

2. 画像更新机制（动态闭环）

• 实时更新：知识点掌握度（做完1道题→更新对应知识点得分）、当前学习行为（如切屏→实时更新专注度）；

• 周期性更新：学习习惯、偏好（每日凌晨计算前1天数据，周度汇总）、能力特征（月度更新，结合月度测评数据）；

• 触发式更新：重大事件后更新（如期中/期末考试→重新校准学科掌握等级、薄弱点）。

阶段4：画像应用与迭代（价值：让画像“用起来”）

画像的最终目的是服务教学/产品，需落地到具体场景，同时通过反馈持续优化。

1. 核心应用场景（从“教学端”和“学生端”双端落地）

2. 反馈与迭代机制（持续优化画像准确性）

• 教师反馈：教师可在学情看板中标记“画像偏差”（如“学生A的‘分数除法’已掌握，但画像显示C级”），系统自动触发重新计算（如补充该学生近期答题数据）；

• 数据反馈：跟踪应用效果（如个性化作业的正确率是否高于普通作业、薄弱点补强后掌握度是否提升），若效果不佳（如补强后正确率<50%），调整模型参数（如知识点权重、难度系数）；

• 版本迭代：按季度更新知识点图谱（适配教材改版）、优化模型（如加入新的行为特征“笔记质量”）。

三、技术选型建议（按“分层架构”整理，适配K12场景需求）

轻量化选型

• 无需搭建复杂集群：用“阿里云RDS（MySQL）+ 阿里云OSS（存储文件）+ 腾讯云埋点”替代自建存储；

• 模型简化：用“加权正确率”替代IRT模型（适合初期数据量少的情况），用“人工标注薄弱点”辅助算法；

• 应用落地：先做“个性化作业推送”和“学情报告”两个核心场景，再逐步扩展。

四、落地保障：合规、风险

1. 合规保障（K12场景重中之重）

• 数据采集合规：提前告知家长/学生数据用途，获取书面同意（如入学时签署《数据采集授权书》）；

• 数据存储合规：数据本地存储或部署在合规云服务商（如阿里云/腾讯云），定期做等保三级认证；

• 数据使用合规：禁止将画像数据用于非教学目的（如广告推送），教师/家长仅能访问权限内数据。

2. 风险与应对

• 数据质量风险：初期数据量少导致画像不准→先用“人工标注+小样本模型”启动，逐步积累数据优化；

• 教研适配风险：知识点图谱与教学大纲不一致→联合一线教师、教研员共同搭建和审核知识点体系；

• 用户接受度风险：教师觉得画像增加工作量→将画像嵌入现有教学流程（如作业布置页面直接关联画像标签，无需额外操作）。

3. 关键成功因素

• 教研与技术结合：画像标签必须贴合教学实际（如“薄弱点”是教师课堂重点关注的知识点），避免技术脱离业务；

• 快速迭代：先落地最小可行画像（如仅包含“知识点掌握度+基础行为标签”），再根据反馈添加能力层、偏好层标签；

• 数据闭环：确保“数据采集→特征计算→画像应用→反馈优化”的闭环运转，避免画像成为“静态数据”。

五、落地时间规划（6-9个月，从0到1全流程）（可以做一个简版1个月内实现）

有两天没有锻炼了，体重可能进入了瓶颈期，最近一直是176斤。

晚上稍微HIIT一下。

ComfyUI真的很好玩，Stability Matrix也不错。

晚上戴帽子睡觉对我的头痛来说并没有任何用处。

脖子难受了，明天或者周六去按摩一下。、

话说这周末要加班两天了，换来的调休放到春节吧。

要戒掉咖啡啊，少年！

我之前写过「我们该怎么告别呢」，其实，就是在想我们该怎么面对现实，面对死亡。

荆轲愧疚于辜负挚友舍身相托。

樊于期则牵挂挚友是否能放下遗憾。

秦王说：“我本可以做的事很多，但我已经做到的事更多”，

生命的价值从不在结局的完美，而在过程，不论是躺平，还是全力以赴。

《驾鹤西去》中“黄泉路上慢慢走，不害怕，莫回头”，像不像《漫长的季节》里面，范伟对你喊的。这不是被动接受命运的终结，而是主动奔赴的、有诗意一般的黄泉路。

《驾鹤西去》的歌词，更是将这种生死观具象化。歌词构建的彼岸世界，无论是民间信仰的轮回体系，还是道教文化的超脱追求，本质上都是中国人对生死的“合理化解读”——我们创造这些意象，不是为了迷信虚妄，而是为了给恐惧找一个出口，给心灵找一个寄托。而“砸了那汤碗，是我要记着你；不上望乡台，是让你忘了我”的深情告白，更道出了生死面前的“双向成全”：铭记该铭记的情义，放下该放下的执念，既是对过往的尊重，也是对生命的善待。

你，能做到吗？

死亡从不可怕，无论你是不是带着执念离开、抱着遗憾活着；死亡也不是生命的“终点线”，只是重新开始一段未知的旅途。

推荐指数：⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️，生者为过客，死者为归人。

24年初，我开始管理整个业务，包括我们的AI大模型团队，其中不乏资深的算法专家。两年来我观察到一些很有意思的事情。

首先就是，在技术以周为单位迭代的今天，为什么传统的「资深专家」开始失效，而另一些人却能借助AI如虎添翼？

这个现象，让我联想到物理学中的 「费米能级」（Fermi Level） 。

在微观世界，它描述电子的能量状态；而在今天的职场，它已经演变成一条残酷的 「生存水位线」 。

一、 正在上涨的水位线

把AI能力想象成一场正在上涨的洪水。

• 费米能级之下： 是被淹没的区域。这里是AI已经掌握的技能（基础代码、初级文案、翻译）。在这里，生产力供给无限且极其廉价。

• 费米能级之上： 是仅存的陆地。这里是AI尚未触及，或需要极高智慧才能驾驭AI的领域（系统架构、复杂决策、人性洞察）。

残酷在于，这条水位线时刻都在上涨。

昨天还是「铁饭碗」的技能，明天一旦落入水位线之下，你的竞争对手就不再是人类，而是每月只需20美元、24小时不间断工作的超级算法。

二、 价值公式的重构

过去，我们的职业价值遵循「单调递增」曲线：年资越深 = 经验越多 = 价值越高。

但现在，这个公式崩塌了。新的价值计算方式是：

你的价值 = （你 + AI的产出） - （AI单独的产出）

如果你只是在使用AI，但产出并不比AI自动生成的更好，那你的价值就是零。

在水位线之下，人类没有议价权。只有当你能辅助AI变得更强，或者解决AI解决不了的系统性问题时，你才拥有正向价值。

三、 消失的中间层：残酷的费米分布

这是最大的变化：「费米能级」决定了未来的人才结构将不再是橄榄型，而是两极分化的费米分布。

1. 水位线之下：拥挤的被替代者

就像物理学中低能级填满了电子，职场底层将挤满可被替代的人。

对于资本而言，雇佣人类意味着高昂的社保和情绪成本；而雇佣AI Agent，意味着永远听话、毫无怨言、无限并发。

在这个区间，无论多努力，都只是在和机器比拼廉价的算力。

2. 水位线之上：指数级跃升的掌控者

在能级之上，人数指数级减少。

这里的人，不再是AI的竞争者，而是指挥官。

普通人写代码按行计费；高手用AI写代码，按系统架构的吞吐量计费。一个指令，就能调动成千上万的算力。

这种能力的差距，不再是几倍，而是几何级数的倍增。

结论很简单：中间层正在消失。 世界被折叠成两层，你要么奋力爬上高能级，要么滑落到底层。

四、最后的护城河

面对这场AI的洪水，我们该如何生存？

不要试图和AI比拼记忆和执行，那是必败之战。

真正的稀缺资源，是「定义问题」的能力。

AI是遍地可见的神灯，它能实现任何愿望，但它不会许愿。

只有保持主动思考，拥有独特的、甚至看似荒诞的「愿望」，才能避免被算法生成的廉价内容同化。

不要让大脑成为AI的跑马场。

在费米能级之上，用思考对抗同化。

要让自己保持在费米能级之上，核心在于：

• 不仅是解决问题，更是定义问题： AI可以解决问题，但只有人能提出独特的“愿望”。

• 对抗精神懒惰： 只有保持主动思考，拥有宏大的、甚至看似荒诞的志向（像Elon Musk一样，先做Tesla，再搞SpaceX和星链，还要去火星上开疆拓土），才能避免思维被AI生成的廉价内容同化。

• 原创性： “愿望本身”成为了最后的护城河。

体重快速的在一个月之内，降了18斤差不多，节食+运动。

身体状态还不是很好，最终的有几个点：

1. 24小时不间断的太阳穴头痛；
2. 24小时不间断的严重耳鸣；
3. 偶尔的心脏不舒服；
4. 持续的肩颈难受；

HR说公司所有人里面，就我的体检报告问题最多了。

杭州的天气，最近一直不太好，AQI在100以上，在外面明显能感觉空气的污浊，和合肥不相上下了。

人生啊，昨天想了好久应该怎么告别。

要慢慢戒掉咖啡了。

1. 嘟嘟养的很好，很健康，很欣慰，很爱她；
2. 工作貌似换了新的赛道，带了一个比较大的团队，独立做一些事情；
3. 游戏只玩了FIFA 25，其他的都没玩，塞尔达也没有玩，明年能多点时间玩游戏吗？
4. 体重经历了大涨大落，年初175涨到195，经过最近几个月的节食和锻炼，体重回到了176，希望明年160；
5. 头痛还是很厉害，耳鸣也是一样没有丝毫减轻，不过，还活着。
6. 在香港看了Coldplay的演唱会，开心了一点点；
7. 工作地从苏州换到了杭州，已经两年多，没有在上海长时间居住了；
8. 每天还是吃很多药，习惯了，就像吃饭喝水一样；
9. 副业都没挣钱，不过也没怎么上心，就是有时候挺麻烦的；
10. 阿森纳排名第一，明年有希望夺冠，想去伦敦看最后一场主场比赛，门票可能炒到一万一张；
11. 学了很多新技术，新技能，能保持这样的好奇心和学习能力，很不错了；
12. 2025年的年度关键词应该是「再见」，我一直觉得这个词语是中文中最让人无奈、最让人伤心、最让人愤怒的词语了。是日后再见还是再也不见？
13. 今年在B站上看最多的视频就是：我们要如何告别呢？就像当初我们说你好一样；
14. 今年花钱少了，可是收入也减少了，最后还是没有剩下什么钱；
15. 2026年的目标，继续活下去；

伴随着项目的增多，要提前规划解决项目组的技术资产沉淀与开发效率提升问题，核心是搭建“资产可沉淀、可复用、可迭代”的闭环体系，并通过“工具标准化、流程规范化、协作透明化”砍掉低效环节。以下从技术资产沉淀全流程和开发效率提升关键动作两大维度，拆解具体落地方案：

一、技术资产沉淀：从“零散产出”到“体系化复用”

技术资产不是“写完扔知识库”，而是要形成“生产→入库→复用→迭代”的闭环，重点解决“资产找不到、用不了、没人维护”的痛点。需覆盖资产分类、生产规范、管理平台、复用激励四大模块：

1. 技术资产分类与标准

（1）资产分类框架（按“技术方向+资产层级”划分）

仅用推荐算法、NLP、CV来举例

（2）资产准入标准（必须满足以下条件才能入库）

• 基础组件/模型资产：

  • 必须含“核心代码+详细注释”（注释需说明“输入输出格式、参数含义、调用示例”）；

  • 必须附“效果报告”（如组件的准确率/召回率、模型的推理速度/QPS、对比 baseline 的提升数据）；

  • 必须支持“当前团队技术栈”（如Python 3.8+、TensorFlow 2.x/PyTorch 1.10+，不允许引入小众框架）；

  • 必须通过“技术评审（TR）”（由资产所属组TL+1名跨组资深开发+你组成评审组，重点看“复用性、稳定性、无安全漏洞”）。

• 方案模板/规范文档：

  • 必须“贴合业务实际”（如A/B测试方案需包含“样本量计算、指标选择、分流策略”等具体步骤，不能空谈理论）；

  • 必须“定期更新”（标注“最后更新时间”，超过6个月未更新的需重新评审）；

  • 必须“可编辑共享”（使用团队统一的文档工具，如Confluence，支持多人协同修改）。

2. 资产生产与入库流程

避免“项目结束后补沉淀”，将资产沉淀嵌入项目开发全流程，明确“谁来做、什么时候做、怎么做”：

（1）资产生产责任人（绑定项目角色）

• 项目TL：负责“资产沉淀统筹”，在项目启动时明确“本次要沉淀的资产类型”（如开发“商品推荐模型”项目，需沉淀“双塔召回组件+推荐模型A/B测试模板”）；

• 核心开发（资深/中级）：负责“资产具体编写”，如组件代码编写、效果报告撰写；

• 测试工程师：负责“资产质量验证”，如组件调用是否报错、模型效果是否达标；

• TL：负责“资产评审终审”，确保跨组复用性（如某组件只能在特定项目用，则不能入库）。

（2）资产入库时间节点（与项目里程碑绑定）

3. 资产管理平台

需一个中心化、搜索友好、版本可控的平台，避免资产分散在“个人网盘、本地文件夹、群聊文件”里。推荐基于“Confluence+GitLab+自研插件”搭建，核心功能如下：

（1）资产检索功能（解决“找不到”问题）

• 多维度搜索：支持按“技术方向（推荐/NLP/CV）、资产类型（组件/模型/方案）、关键词（如“双塔召回”“YOLOv8”）、适用场景（电商/客服）”搜索；

• 智能推荐：根据“用户当前项目标签”推荐资产（如用户在开发“客服话术生成”项目，自动推荐“NLP话术生成模型+多轮对话方案模板”）；

• 收藏与订阅：支持“收藏常用资产”“订阅资产更新通知”（如收藏的组件有更新，用户会收到邮件提醒）。

（2）资产版本管理（解决“用错版本”问题）

• 版本号规则：采用“主版本.次版本.修订版”（如1.0.0，主版本迭代代表功能重大变更，次版本代表新增功能，修订版代表bug修复）；

• 版本对比：支持查看“不同版本的差异”（如组件v1.0.0和v1.1.0的代码修改点、效果变化）；

• 版本回滚：若某版本资产有问题，支持一键回滚到上一稳定版本。

（3）资产评价与反馈（解决“用不好”问题）

• 用户评分：使用过资产的开发可打分（1-5星），并填写“使用体验”（如“组件调用简单，但文档里参数说明不够详细”）；

• 问题反馈通道：支持“提交资产bug/优化建议”，资产责任人需在24小时内响应，72小时内解决（解决后同步反馈人）；

• 热门资产榜：每月更新“高评分资产TOP10”，引导大家优先复用优质资产。

4. 资产复用激励机制

如果沉淀的资产没人用，就是“无效沉淀”，需通过正向激励+强制约束推动复用：

（1）正向激励（鼓励沉淀和复用）

• 资产沉淀奖励：每成功入库1个“优质资产”（评分≥4.5星），给资产开发团队发“技术资产奖”（如奖金200-500元/个，按资产价值分级）；

• 资产复用奖励：某项目组复用其他组的资产，且带来“效率提升”（如复用组件节省了3天开发时间），给该项目组TL和核心开发“复用贡献奖”（奖金100-300元/次），同时给资产所属组“沉淀贡献分”（可兑换团队建设资源）；

• 绩效挂钩：将“资产沉淀与复用”纳入个人和项目组绩效（个人绩效占比10%-15%，项目组绩效占比20%），例：资深开发年度沉淀≥3个优质资产，或复用他人资产≥5次，绩效可加分。

（2）强制约束（避免重复开发）

• 新项目启动前“资产check”：项目立项时，TL必须提交“资产复用检查报告”，说明“是否有现有资产可复用”“若无可复用，原因是什么”（如“现有召回组件不支持多模态数据，需重新开发”），报告需经你审批；

• 重复开发追责：若发现“可复用现有资产却重复开发”，扣项目组绩效分，并要求开发团队将“重复开发的代码”按标准沉淀为新资产（避免浪费）；

• 资产维护责任：资产入库后，原开发团队为“第一维护责任人”，若资产出现bug或需要适配新场景，需在规定时间内响应（否则扣维护责任分）。

二、开发效率提升：从“各自为战”到“协同高效”

多项目组效率低的核心痛点是“重复劳动、协作壁垒、工具落后、流程混乱”，需从工具链统一、流程标准化、协作透明化、瓶颈攻坚四个方向突破：

1. 统一“算法开发全流程工具链”——砍掉“环境配置、工具切换”的低效时间

搭建“一站式开发平台”，让开发从“找工具、配环境”中解放出来，聚焦核心算法逻辑。工具链需覆盖数据处理→模型开发→部署监控全流程：

（1）数据处理层（解决“数据取数难、清洗繁”问题）

• 统一数据查询平台：基于Hive/Spark搭建，支持“可视化SQL查询”（开发无需写复杂HQL，拖拽表字段即可生成查询语句），并提供“常用数据模板”（如推荐组的“用户行为数据模板”、NLP组的“客服对话数据模板”）；

• 特征存储与管理：用Feast作为特征存储，支持“特征定义、版本管理、在线/离线调用”，开发只需调用“特征名”即可获取特征（如feast.get_feature("user_long_term_interest")），无需重复写特征抽取代码；

• 自动化数据清洗工具：集成“缺失值填充、异常值检测、数据格式转换”功能，支持“一键生成清洗脚本”（如检测到某字段缺失值占比10%，自动推荐“用均值填充”并生成代码）。

（2）模型开发层（解决“训练慢、实验乱”问题）（暂无）

• 算法实验平台：基于Airflow+MLflow搭建，支持“实验流程编排”（拖拽“数据读取→特征抽取→模型训练→效果评估”节点即可跑实验），并自动记录“实验参数、指标、日志”（如学习率0.01时准确率85%，学习率0.001时准确率88%），开发可直接对比不同实验结果；

• 统一训练框架：规定“推荐/CV用PyTorch，NLP用TensorFlow”（避免框架混乱导致的兼容性问题），并封装“通用训练模板”（如分类模型训练模板含“损失函数定义、优化器选择、早停策略”），开发只需填“模型结构、数据路径”即可启动训练；

• 分布式训练支持：搭建Horovod分布式训练环境，支持“多GPU/多机训练”（如CV组训练YOLOv8模型，用4张GPU可将训练时间从2天缩短到4小时），并提供“资源申请入口”（开发提交训练任务时选择“GPU数量”，平台自动分配资源）。

（3）部署监控层（解决“部署繁、故障发现晚”问题）

• 一键部署平台：基于Docker+K8s搭建，开发只需上传“模型文件+配置文件”，平台自动完成“镜像构建→容器部署→服务注册”，并生成“调用API”（如http://model-server/recommend/predict）；

• 实时监控面板：集成Prometheus+Grafana，监控“模型QPS、延迟、准确率、错误率”（如延迟超过100ms时自动报警），并支持“模型性能分析”（如哪个层推理耗时最长，便于优化）；

• 自动回滚机制：若监控到“模型准确率骤降10%”或“错误率超过5%”，平台自动将服务切回上一稳定版本，并发送报警邮件给TL和开发。

2. 标准化“开发流程与交付规范”——避免“返工、沟通成本高”问题

制定各环节SOP（标准作业流程），让所有项目组“按同一套规则做事”：

（1）需求对接SOP（解决“需求模糊、变更频繁”问题）

• 需求提报规范：统一通过Pingcode上接受需求（需求由产品经理及相关需求方提交）

• 需求评审会：需求提报后，组织“产品+算法TL+核心开发”参会评审，重点确认“技术可行性”（如业务方要求“推荐模型准确率提升20%”，开发需评估“现有数据能否支撑，需要多少开发时间”），评审通过后才能立项；

• 需求变更流程：需求变更需提“变更申请”，说明“变更内容、影响范围、延期时间”，经你审批后才能执行（P0级需求变更允许1次/项目，P1级及以下不允许变更，避免频繁变更导致返工）。

（2）任务拆分SOP（解决“任务混乱、责任不清”问题）

• 任务拆分标准：Master需用敏捷开发的方式，将用户需求分解为史诗、特性和用户故事，每个最小的用户故事需满足“颗粒度≥0.5天”（如“推荐模型开发”拆分为“特征工程（5天）→召回模型开发（3天）→排序模型开发（3天）→A/B测试（2天）”，其中“特征工程”再拆分为“用户特征抽取（2天）→商品特征抽取（2天）→特征融合（1天）”），然后由开发将用户故事拆分为最小的工作项，每个工作项颗粒度≥2个小时；

• 任务分配原则：按“能力匹配+成长需求”分配（如初级开发做“特征抽取子任务”，中级开发做“召回模型开发”，资深开发做“排序模型优化”），并在Pingcode上明确“任务负责人、开始/截止时间、依赖关系”；

• 任务进度跟踪：Master每天在Pingcode上更新任务状态（“待办/进行中/阻塞/已完成”），阻塞任务需标注“阻塞原因”（如“等数据团队提供用户画像数据”），并同步给你协调解决。

（3）交付验收SOP（解决“交付质量差、返工多”问题）

• 交付物清单：每个任务交付时需提交“核心产出+配套文档”（如模型交付需含“模型文件、训练日志、效果报告、调用示例”，代码交付需含“源码、单元测试用例、README”），并遵循总的验收流程，先提交demo的验收；

• 验收流程：

  • 自测：开发先做“单元测试+功能测试”（如模型自测需验证“输入不同数据是否输出正确结果”，代码自测需覆盖率≥80%）；

  • 交叉评审：同组其他开发做“交叉测试”（如A开发的召回组件由B开发测试调用）；

  • 业务验收：产品/业务方验证“是否满足需求目标”（如推荐模型上线后点击率是否提升10%）；

• 验收不通过处理：需明确“整改时间”（如轻微问题24小时内整改，严重问题48小时内整改），整改后重新走验收流程。

3. 透明化“跨组协作与资源管理”——解决“资源抢用、协作推诿”问题

多项目组协同的关键是“规则透明、责任明确”，需建立资源池管理+跨组协作机制：

（1）共享资源池管理（解决“GPU/数据/人力抢用”问题）

• 资源盘点与分类：建立“团队资源清单”，含：

  • 硬件资源：GPU服务器（型号、数量、空闲状态）、CPU服务器、存储容量；

  • 数据资源：公共数据（用户行为数据、商品数据）、私有数据（各项目组专属数据）；

  • 人力资源：共享工程师（如数据工程师、运维工程师，可支持多个项目组）；

• 资源申请与分配规则：

  • 硬件资源：按“项目优先级+资源使用效率”分配（P0级项目优先用GPU，使用效率=模型训练产出/资源占用时间，效率低的项目需释放资源给其他项目），申请需提前2天提交，平台自动排队；

  • 数据资源：公共数据“按需申请权限”（通过数据安全平台审批），私有数据“跨组使用需经所属组TL同意”，并标注“使用用途和期限”；

  • 人力资源：共享工程师工时按“项目优先级”分配，每周由你统一排期，避免“多头派活”；

• 资源使用监控：平台实时监控“资源使用率”（如某GPU服务器空闲超过24小时，自动提醒释放），每月输出“资源使用报告”（如各项目组GPU使用时长、效率排名），低效使用的项目组需整改。

（2）跨组协作机制（解决“需求对接慢、责任推诿”问题）

• 跨组需求对接流程：

  • 明确需求发起方的需求内容、依赖资源、交付时间、验收标准；

  • 组织“需求方TL+被依赖方TL”评审，确认“是否可承接、排期时间”；

  • 双方TL在pingcode上创建“跨组任务链接”，实时同步进度；

  • 交付后由需求方做验收，验收通过后双方签字确认；

• 跨组技术共享机制：

  • 技术问题会诊：某项目组遇到技术难点（如NLP组遇到“小样本话术生成”问题），可发起“跨组会诊”，由你协调其他组有经验的开发参与讨论，会诊结果需记录到知识库；

4. 攻坚“效率瓶颈与持续优化”——让效率提升“可度量、可迭代”

不能只靠“拍脑袋”优化效率，需量化效率指标、定期复盘瓶颈、针对性解决：

（1）效率指标体系（量化“哪里慢”）

建立“团队效率仪表盘”，监控以下核心指标：

（2）定期复盘与优化（解决“为什么慢”）

• 周度小复盘：TL周会时增加“效率议题”，各TL说“本周效率瓶颈是什么”（如“GPU不够导致训练延迟”“跨组需求响应慢”），你记录并协调解决；

• 月度大复盘：组织“全体TL+核心开发”参会，基于“效率仪表盘数据”分析：

  • 哪些指标未达标（如代码复用率仅30%，低于目标40%）；

  • 未达标的原因（如“资产库中推荐组件不够丰富，开发只能重复写”）；

  • 优化方案（如“下个月重点让推荐组沉淀2个新组件，组织资产复用培训”）；

• 优化方案落地跟踪：每个优化方案需明确“责任人+完成时间+验收标准”（如“推荐组TL负责沉淀新组件，下个月15日前完成，验收标准是组件通过评审并入库”），你每周跟踪进度。

（3）技术债务清理（解决“历史包袱拖慢效率”问题）

• 债务盘点：每季度各项目组梳理“技术债务清单”，按“影响效率程度”分级（高/中/低）：

  • 高影响：如“旧模型未迁移到新框架，训练时间是新框架的3倍”；

  • 中影响：如“代码无注释，新开发接手需花1天理解”；

  • 低影响：如“变量命名不规范，但不影响功能”；

• 清理计划：高影响债务“1个月内清理”，中影响债务“3个月内清理”，清理任务分配给“资深开发+中级开发”，并纳入绩效；

• 预防机制：在“代码评审”中增加“技术债务检查项”（如是否有未标注的TODO、是否有重复代码），评审不通过则不能合并代码。

三、落地保障：让方案“不流于形式”

1. 制度绑定：将“资产沉淀、工具使用、流程遵守”纳入个人和项目组绩效（占比15%-20%），避免“制度是制度，执行是执行”；

2. 培训赋能：新方案上线前组织“全员培训”（如工具链使用培训、SOP流程培训），并制作“操作手册+视频教程”，确保每个人都会用；

3. 文化引导：每月评选“效率之星”（复用资产最多/解决效率瓶颈贡献大的人）和“资产贡献之星”（沉淀优质资产最多的人），在团队内宣传其经验，营造“复用光荣、高效为荣”的文化。

通过以上方案，既能让技术资产从“零散碎片”变成“可复用的宝藏”，又能让开发效率从“靠个人经验”变成“靠体系保障”，最终实现多项目组“1+1＞2”的协同效果。

本方案基于AI核心技术资产，聚焦用户层与技术设计，以“用户需求驱动技术落地”为原则，在“基础设施层-数据层-核心能力层-业务应用层”四层架构基础上，细化用户层场景拆解与各层技术落地细节，明确实施路径与保障措施，确保架构从设计到落地的全流程可执行、可验证。

一、架构设计落地原则

• 用户价值优先：所有技术设计以解决学生、教师、运营/销售的实际痛点为出发点，明确每个技术模块对应的用户价值指标（如兼职教练教学评估效率提升30%、学生学习路径适配度提升20%）。

• 技术适度超前：平衡技术先进性与落地可行性，优先选用成熟度≥80%的技术方案（如K8s容器化、BERT-教育版向量模型），预留技术扩展接口（如大模型升级通道）。

• 分步验证迭代：采用“试点-优化-推广”模式，先聚焦1-2个高频用户场景验证技术效果，再横向扩展至全场景。

• 数据安全合规：将《个人信息保护法》《教育数据安全指南》要求嵌入各层技术设计，确保用户数据“采之有度、用之合规”。

二、用户层需求拆解与落地场景

通过用户角色画像与核心需求分析，明确业务应用层的落地场景与技术支撑逻辑，确保技术方案与用户需求精准匹配。

（一）用户角色画像与核心需求

（二）核心落地场景与技术支撑

聚焦4个高频核心场景，明确技术链路与落地步骤，确保快速验证价值。

学生个性化学习路径场景

1. 场景流程：学生完成入学测评→AI分析知识掌握状态与学习风格→结合学习目标（如月考提分20分）→生成动态学习路径（含每日学习任务、资源推荐）→实时跟踪进度并动态调整。

2. 技术支撑：测评分析：自适应测评算法（知识点覆盖度≥95%）+学习风格模型（视觉/听觉/动觉识别准确率≥85%）；

3. 路径规划：强化学习算法（路径适配度≥90%）+知识图谱（概念关联更新频率≤1周）；

4. 动态调整：实时行为分析（数据采集延迟≤5分钟）+反馈闭环机制。

兼职教练教学行为评估场景

1. 场景流程：教练上传教学视频/教案→AI识别教学环节（导入/讲解/互动/总结）→分析教学行为（提问频次、互动时长、知识点讲解准确性）→生成评估报告（含得分、问题点、改进建议）→教练查看并反馈优化效果。

2. 技术支撑：行为识别：视频分析AI（教学环节划分准确率≥90%）+NLP语义分析（知识点讲解匹配度≥88%）；

3. 评估模型：多维度指标体系（含15+评估项）+加权评分算法（与人工评估一致性≥85%）；

4. 报告生成：模板引擎（格式正确率≥99%）+改进建议库（覆盖80%常见教学问题）。

课程精准推荐场景

1. 场景流程：用户浏览课程→行为数据实时采集（停留时长/点击模块）→AI预测潜在需求（如“几何薄弱→推荐几何专项课”）→首页推荐位展示→销售跟进话术提示。

2. 技术支撑：行为分析：用户行为序列模型（需求预测准确率≥80%）；

3. 推荐算法：DeepFM模型（推荐点击率提升≥30%）；

4. 话术生成：教育垂域大模型（话术匹配度≥85%）。

用户流失预警场景

1. 场景流程：系统每日计算用户流失风险分（0-100）→标记高风险用户（≥70分）→生成干预策略（如推送优惠券/专属课程）→运营人员执行干预→跟踪干预效果。

2. 技术支撑：风险模型：LTV预测模型（流失预测准确率≥75%）；

3. 策略生成：规则引擎+AI推荐（干预成功率≥20%）；

4. 效果跟踪：数据看板（实时更新干预转化率）。

三、技术方案落地设计

细化各层技术组件的落地细节，包括技术选型、部署架构、接口设计、性能指标等，确保技术方案可执行、可监控。

（一）基础设施层落地方案（暂不实施）

1. 算力资源池部署技术选型：

   • GPU集群（8台A100，单卡显存80GB）+边缘计算节点（4台NVIDIA Jetson AGX，低延迟推理）；
   • 部署架构：K8s集群（Master节点2台，Worker节点8台）+Calico网络插件+Prometheus监控；
   • 性能指标：训练任务并发数≥10，推理请求响应时间≤200ms，算力利用率≥70%。

2. 存储架构设计技术选型：

   • 分布式存储Ceph（容量≥100TB，读写带宽≥10GB/s）+本地SSD缓存（单节点缓存≥2TB）；
   • 部署方式：3副本冗余存储，支持动态扩容；
   • 性能指标：存储IOPS≥50万，数据可靠性≥99.99%。

（二）数据层落地方案

1. 数据采集与整合流程

   • 采集范围：教学系统（答题记录/课堂互动）、用户端（行为日志）、业务系统（订单/留存）；
   • 技术工具：Flink实时采集（延迟≤5秒）+Spark离线处理（日处理数据量≥10TB）+Hadoop数据湖存储；
   • 数据同步：每日凌晨3点全量同步，实时数据增量同步（频率≤1分钟）。

2. 教育专用向量库构建

   • 向量模型：BERT-教育版（基于BERT-base微调，训练数据为50GB教育语料）；
   • 向量数据库：Milvus（4节点集群部署，单表数据量≥1亿条）；
   • 核心功能：支持近似最近邻搜索（ANN）、动态向量更新、多维度过滤；
   • 性能指标：检索响应时间≤100ms，召回率≥95%，每秒查询量（QPS）≥2000。

3. 数据脱敏与安全处理

   • 技术选型：Apache Spark DataMasking+DataHub数据安全管控平台；
   • 脱敏规则：个人敏感信息（姓名/手机号/身份证号）采用“替换+加密”结合，手机号脱敏为“1381234”，身份证号脱敏为“11010112345678”，敏感行为数据（如消费记录）采用差分隐私处理；
   • 部署方式：实时采集链路中嵌入脱敏组件（延迟≤100ms），离线数据定期脱敏（每日凌晨2点执行）；
   • 安全措施：脱敏规则动态管理，数据访问权限基于RBAC模型控制，脱敏后数据不可逆转；
   • 性能指标：脱敏处理吞吐量≥10万条/秒，脱敏准确率≥99.9%，未出现脱敏失效案例。

4. 特征工程体系构建

   • 特征体系：分为用户特征（静态属性：年龄/年级/学科偏好；动态属性：近7日学习时长/答题正确率）、内容特征（课程知识点标签/难度等级/好评率）、行为特征（点击序列/停留时长/互动频次）三大类，共计200+特征维度；
   • 处理流程：特征提取（Flink SQL/Spark MLlib）→特征清洗（缺失值填充、异常值剔除）→特征转换（归一化/标准化、One-Hot编码、Embedding映射）→特征筛选（基于互信息/方差分析，保留核心特征≥80个）；
   • 存储与服务：采用Feast特征存储，支持特征版本管理与线上线下一致性；在线特征服务响应时间≤50ms，离线特征生成延迟≤2小时；
   • 性能指标：特征计算准确率≥98%，线上特征服务可用性≥99.9%，特征更新实时性≤1分钟。

（三）模型层落地方案

模型层作为核心能力的技术基座，整合教育大模型、垂直领域模型及RAG技术栈，为上层能力提供统一的模型服务接口。

1. 教育大模型基座（当前阶段采用API的形式不进行微调）

   • 技术选型：Qwen系列，ChatGPT系列，豆包系列，Claud，Grok系列；
   • （暂无）微调技术选型：基于ChatGLM-6B进行教育垂域微调，融合LoRA（Low-Rank Adaptation）轻量化训练技术；
   • （暂无）训练数据：100GB教育语料（含K12教材、真题、教案、教研论文）+500万条师生互动对话数据；
   • （暂无）部署方式：模型量化（INT8）+TensorRT优化，单卡部署支持并发请求≥50；
   • 核心作用：为答疑、话术生成、内容创作等能力提供基础语义理解与生成支持。

2. RAG技术栈

   • 框架选型：LangChain 0.1.0+Milvus向量库+教育领域知识库；
   • 技术流程：用户查询→LangChain进行意图解析与检索策略生成→Milvus向量库召回相关知识片段→大模型融合知识生成回答；
   • 优化策略：采用HyDE（Hypothetical Document Embeddings）提升检索相关性，设置知识片段时效性过滤（更新时间≤3个月）；
   • 性能指标：知识召回准确率≥90%，回答事实性错误率≤5%。

3. 垂直领域模型

   • 知识追踪模型：Deep Knowledge Tracing（DKT）+注意力机制，训练数据为1000万条学生答题记录，知识点掌握预测准确率≥88%；
   • 教学行为评估模型：基于VideoBERT+CNN的多模态模型，训练数据含5000小时教学视频标注，环节识别准确率≥92%，行为评分与人工一致性≥85%；
   • 推荐排序模型：DeepFM+多任务学习（MTL），同时优化点击率（CTR）与转化率（CVR），CTR提升≥35%，CVR提升≥30%。

4. 用户模型（时空建模）

   • 技术选型：ST-GNN（时空图神经网络）+Transformer时序建模，融合时间维度（学习行为时序）与空间维度（知识点关联/用户社交关系）；
   • 训练数据：用户近3个月时序行为数据（答题/听课/互动记录）+学科知识图谱（知识点层级关系）+用户社交互动数据（小组学习/讨论记录）；
   • 核心功能：动态用户画像构建（实时更新学习状态、兴趣偏好、能力层级）、长短期需求预测（如本周薄弱点/月度学习目标）、跨场景行为关联分析；
   • 部署方式：离线训练（每日凌晨1点更新模型参数）+在线推理（实时行为触发画像更新）；性能指标：用户画像更新延迟≤5分钟，需求预测准确率≥82%，跨场景行为关联分析准确率≥78%。

5. 联邦学习平台

   • 技术架构：基于FedAvg（联邦平均）算法，支持横向联邦（跨校/跨机构用户数据）与纵向联邦（跨业务线特征数据）；
   • 核心组件：联邦参数服务器（PS架构，支持≥50个参与方）、安全聚合模块（同态加密+差分隐私）、模型评估联邦化组件；
   • 应用场景：跨校学生知识水平联合评估、多机构教学资源协同优化、用户隐私保护下的模型迭代；
   • 安全机制：参与方数据不出本地，参数传输采用SM4加密，聚合过程添加噪声扰动（ε=1.5）；
   • 性能指标：联邦训练收敛速度与集中式训练差异≤15%，模型精度损失≤5%，单轮联邦通信耗时≤30秒。

6. 模型管理平台（短期内至负责通用模型API的切换）

   • 技术选型：MLflow+Kubeflow；
   • 核心功能：模型版本管理、实验跟踪、自动化部署（支持A/B测试）、模型性能监控（ latency、accuracy 实时监控）；
   • 部署流程：模型训练完成→MLflow注册版本→Kubeflow生成推理服务→自动接入监控看板；
   • 性能指标：模型部署耗时≤30分钟，版本切换无感知（ downtime≤10秒）。

（四）核心能力层落地方案

四、落地保障措施

（一）技术资产沉淀

成立专项落地小组，明确分工：

• 技术组（运维/算法/数据）：负责技术实现与稳定运行；

• 业务组（产品/运营/教研）：负责用户需求对接与效果验证；

• 项目组：统筹进度与资源协调，每周召开进度同步会。

（二）资源保障

硬件资源：ECS（阿里云）；

软件资源：向量数据库、模型调用（按照token收费）

人力资源：目前算法团队4人，后端Python工程师1人，前端Flutter工程师1人。预计算法团队再增加8人，后端Python工程师增加2人，前端Flutter工程师1人；

（三）风险与应对

六、落地效果评估

建立多维度评估体系，定期（每月）审计落地效果，确保架构价值实现。

• 用户价值指标：学生学习目标达成率、兼职教练教学改进率、销售转化率、用户留存率；

• 技术性能指标：系统响应时间、模型准确率、算力利用率、数据处理延迟；

• 业务成本指标：内容生产人均成本、获客成本、运维人力成本。

评估结果用于迭代技术方案与业务策略，形成“落地-评估-优化”的闭环。

兜兜转转快一年没写了，没有任何的好转。

吃的药更多了，体重从83kg涨到95kg，现在又降到90kg。

不同的是，工作地点换到了杭州，离上海又远了点。

每周五的C3050，19：34发车，9点到上海南站。

拒掉了北京一个薪资几乎翻倍的offer，不想跑太远。

想早点退休了。