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最近在琢磨让产品让合理的融合AI,不是yet another chatbot.
最后想了一下谜底就在谜面上，强化学习本身就是答案，每一个阶段都需要更好的工具，需要的组件都能拆成公司去做。
我把我最近看的东西串了一下,前阵子看了HN发现的一本书High Agency
In 30 Minutes (www.highagency.com) ,最近听播客@yusen 提到的proactive agent, 张一鸣以前碎碎念的消费信息从pull到push( 头条抖音） 都是在说推模式(主动)会让系统更智能。
需要的组件基本是一样的，只有些技术细节上的微小差别,坏消息是这套系统需要的储存和计算依然很贵，好消息是
随手可得的LLM让搭建原型跑通整个流程的门槛大幅降低。
以前做系统的处理不了自然语言，要么做NLP的搞不定infra,现在云厂商把储存和计算都做到位了，素人做智能系统成了可能的事情。
Environment (环境): VM SANDBOX。
Agent (代理/观察者): 你的 "Memory" 程序。
Signal / State ($S_t$): 当前时刻的上下文。不仅是“谁在运行”，还包括“屏幕上有什么”。
* 特征: 屏幕截图 (OCR/Vision)、当前活动窗口、剪贴板内容、时间、之前的操作序列。
Action ($A_t$): 用户的操作。
* 类型: 点击 $(x, y)$、键盘输入、滚动、快捷键、切换应用。
Trajectory ($T$): 一个完整的任务流（Episode）。
* 例子: 打开浏览器 -> 搜索机票 -> 比较价格 -> 下单。这是一个轨迹。
Reward ($R_t$): (最难定义的部分) 用户的满意度或效率。
* 隐式信号: 用户撤销了操作（负奖励）、用户快速完成了任务（正奖励）、用户反复在两个窗口间切换（困惑/负奖励）。
图来自banana老师
最后想了一下谜底就在谜面上，强化学习本身就是答案，每一个阶段都需要更好的工具，需要的组件都能拆成公司去做。
我把我最近看的东西串了一下,前阵子看了HN发现的一本书High Agency
In 30 Minutes (www.highagency.com) ,最近听播客@yusen 提到的proactive agent, 张一鸣以前碎碎念的消费信息从pull到push( 头条抖音） 都是在说推模式(主动)会让系统更智能。
需要的组件基本是一样的，只有些技术细节上的微小差别,坏消息是这套系统需要的储存和计算依然很贵，好消息是
随手可得的LLM让搭建原型跑通整个流程的门槛大幅降低。
以前做系统的处理不了自然语言，要么做NLP的搞不定infra,现在云厂商把储存和计算都做到位了，素人做智能系统成了可能的事情。
Environment (环境): VM SANDBOX。
Agent (代理/观察者): 你的 "Memory" 程序。
Signal / State ($S_t$): 当前时刻的上下文。不仅是“谁在运行”，还包括“屏幕上有什么”。
* 特征: 屏幕截图 (OCR/Vision)、当前活动窗口、剪贴板内容、时间、之前的操作序列。
Action ($A_t$): 用户的操作。
* 类型: 点击 $(x, y)$、键盘输入、滚动、快捷键、切换应用。
Trajectory ($T$): 一个完整的任务流（Episode）。
* 例子: 打开浏览器 -> 搜索机票 -> 比较价格 -> 下单。这是一个轨迹。
Reward ($R_t$): (最难定义的部分) 用户的满意度或效率。
* 隐式信号: 用户撤销了操作（负奖励）、用户快速完成了任务（正奖励）、用户反复在两个窗口间切换（困惑/负奖励）。
图来自banana老师
2 00
想反对上级指令就加码干到200%，根据我以前打工经验，下级反对老板有明着反，有暗着反，干活的员工不爽时大多在直接表达的，搞破坏也是明着来，比如字节跳动那个checkpoint里投毒的。还有很多事嘴上不表达闷在公司里搞狼人杀的，老板过阵子就发现一帮员工怎么莫名奇妙的要干我？ 比如最近的吸毒封存，远一点的上海防疫，我就要搞出一些夸张的东西，正常人难以理解的东西。
-Will: 要么完全停掉，要么完全开放，结果选择了中间方案，这倒好，让日本老艺人一把就德艺双馨了。
2 00
我用过最早的节点式软件是Maya(by Alias)或者Nuke, 我还以为是万恶起源，怎么都不是
======================
最早的节点式软件是Nuke吗
ChatGPT said:
非常好的问题。
不是，Nuke 并不是最早的节点式（Node-based）软件。
下面是更系统的说明 👇
🧩 一、什么是“节点式软件”
节点式（Node-based）系统的核心思想是：
将数据流（图像、音频、几何等）通过「节点」进行处理，每个节点执行一个独立功能，通过连接节点形成“流程图”。
这种思想最早出现在 计算机图形学（Computer Graphics）和视觉特效（VFX） 的早期研究中。
🕰️ 二、节点式软件的早期起源
年代 软件 / 系统 说明
1980年代初 GRASS (1982) 最早的 GIS 系统之一，使用模块化命令链思想，虽然不是视觉特效软件，但已具备“数据流式节点”思想。
1980年代中后期 Wavefront / Alias / Softimage 这些早期 3D 软件中出现了图形流程管理器（类似节点编辑器的雏形）。
1987 Prism’s Composer (by TDI) 被认为是最早的“节点式合成”系统之一，影响了后来的 Shake 与 Nuke。
1992 Flame / Inferno (Discreet / Autodesk) 引入了基于节点的合成结构（Action、Batch 模块），被广泛用于电影特效。
1996 Shake (Nothing Real) 将节点式合成带入主流电影制作，被苹果收购后用于《指环王》等项目。
1993 Nuke (Digital Domain 内部工具) Digital Domain 内部开发，最初仅供内部使用，后来（1997+）商业化。
🧠 三、结论
✅ 最早的节点式合成系统不是 Nuke。
Nuke（1993） 继承了 TDI Composer (1987)、Flame (1992)、Shake (1996) 等早期系统的概念。
但 Nuke 是第一个将节点式合成完全系统化并开源化（后由 The Foundry 商业化）推广至行业标准的工具，可视为“现代节点式合成软件的代表”。
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最早的节点式软件是Nuke吗
ChatGPT said:
非常好的问题。
不是，Nuke 并不是最早的节点式（Node-based）软件。
下面是更系统的说明 👇
🧩 一、什么是“节点式软件”
节点式（Node-based）系统的核心思想是：
将数据流（图像、音频、几何等）通过「节点」进行处理，每个节点执行一个独立功能，通过连接节点形成“流程图”。
这种思想最早出现在 计算机图形学（Computer Graphics）和视觉特效（VFX） 的早期研究中。
🕰️ 二、节点式软件的早期起源
年代 软件 / 系统 说明
1980年代初 GRASS (1982) 最早的 GIS 系统之一，使用模块化命令链思想，虽然不是视觉特效软件，但已具备“数据流式节点”思想。
1980年代中后期 Wavefront / Alias / Softimage 这些早期 3D 软件中出现了图形流程管理器（类似节点编辑器的雏形）。
1987 Prism’s Composer (by TDI) 被认为是最早的“节点式合成”系统之一，影响了后来的 Shake 与 Nuke。
1992 Flame / Inferno (Discreet / Autodesk) 引入了基于节点的合成结构（Action、Batch 模块），被广泛用于电影特效。
1996 Shake (Nothing Real) 将节点式合成带入主流电影制作，被苹果收购后用于《指环王》等项目。
1993 Nuke (Digital Domain 内部工具) Digital Domain 内部开发，最初仅供内部使用，后来（1997+）商业化。
🧠 三、结论
✅ 最早的节点式合成系统不是 Nuke。
Nuke（1993） 继承了 TDI Composer (1987)、Flame (1992)、Shake (1996) 等早期系统的概念。
但 Nuke 是第一个将节点式合成完全系统化并开源化（后由 The Foundry 商业化）推广至行业标准的工具，可视为“现代节点式合成软件的代表”。
UniKcol: 有了LLM还要用连连看做工作流是一种倒退。oai哪找的古典产品经理
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