之前是一次开放性的问答，问到了这个问题。可以有非常多的答案，比如通常的说法，更专注于代码能力，代码加速了模型的研发，形成了飞轮；更加专注于 B 端付费客户，比起 C 端没有成型的商业模式，B 端可以一边赚钱，一边积累真实的问题解决反馈。 这些肯定都是，但是我觉得那都是伴随着大量表象的或然，它背后的必然是什么？我认为是一种认知，我最近深刻地认识到：在技术的变革期，你的 Team 当下能落地什么，取决于一年前的认知，模型很大，建立新的 Infra 需要时间，这个放到推荐系统是这样，在 LLM 的发展期（20～26）就影响了更大的时间尺度。

最近模型从 Dense 切到了 MoE，MFU 也相应地暴跌了，大家直觉上觉得 Expert 被切的很小，所以计算强度上不去，但实际切分完的维度至少也有 1024，MFU 暴跌的原因一定不来自这里。深入理解这个问题，就是理解 GPU 的分布式并行计算，要在计算和访存 bound 之外，引入通信 bound，而解决吞吐和 MFU 的问题的手段，就是设计合理的 GPU并行策略，做好 GPU 计算和通信的遮掩（overlap）。 DeepSeek 的 H800 和昇腾卡，8 卡 nvlink 高速互联，跨节点都是 IB（InfiniBand）低速网络，我们手里虽然有 B200，但实际也也没用上 NVL72，所以DeepSeek 的并行策略有普适的借鉴意义——硬件基础相似，低成本方案，新的 MoE 的方案也做了开源。

2026 年了，一个 LLM 的训练流程并不陌生——pre-train，SFT，RLHF/RLVR。但实际这是一个领域 LLM 的训练方案，比如 Coder/Match/文本专家，怎么整合成一个混合通用模型呢？ 最近的 DeepSeek V4技术报告把Post-Train 讲流程讲的更细致了，它先是 pre-train 得到一个 Base-Model，然后先按领域（数学、代码、agent、指令跟随等）分别训练 10 几个专家模型，每个专家都走过 SFT + GRPO 的完整 RL 流程，在自己领域里练到极致。然后关键的一步来了：把这些专家"合成"一个统一模型时，不是让 student 去抄 teacher 的输出分布，而是让 student 自己先 rollout 生成回答，再让多个 teacher 在 student 自己写出来的轨迹上逐 token 给反馈。

用 Claude Code 模拟 openclaw 风格的个人助理——补齐心跳、记忆、进化三件事，知识库走 Karpathy 的 LLM Wiki。

在 Claude Code 里跑两天无人值守的 ML 实验循环，靠的不是更聪明的 Agent，而是三层 liveness 机制、TaskList 仪表盘和异步 Note 介入通道。

推荐系统 20 年来方法换了六七轮，但问题定义从未改变——始终是预测下一个 item。缺多样性、缺发现性、规则泛滥，根源都在这里。真正的范式改变不是换方法，而是重新定义问题：从 Next One 到 Next N。

从 context 管理到 harness 设计，10 个让你的 coding agent 告别 context rot、成功率翻倍的实用习惯。

Agent 写代码很快，但做 ML 实验却异常困难——代码写完只是开始，真正的验证要等几天甚至几周。一个实现 bug 可能让你放弃整条研究路线，一个 checkpoint 没保存让几天训练白费。本文介绍 Superpowers-ML：将软件工程的 TDD、code review、verification 延伸到 ML 领域，通过四层 Validation Pyramid 在几分钟内抓出问题，用 Watchdog 守护长时间训练，让 agent 每次出手都更准确。

覆盖 101 篇核心论文（58 篇工业界 + 43 篇学术精选），系统梳理 2022-2026 年生成式推荐从学术概念到工业主流范式的完整技术演进。以 TIGER、HSTU、OneRec 等里程碑论文为核心，深入分析 Semantic ID、模型架构、训练范式、推理增强、长序列建模等关键技术方向。

这不是一篇教大家怎么实操文章，不谈具体的工具和技术，我们来谈谈Vibe Coding的心法。 Vibe Coding 本质是利用 Agent 编码，Agent 背后是 LLM，LLM 是人类的”幽灵“，这出自 Karpathy 2025 年终总结**：”we're not evolving animals. We're summoning ghosts.“，**语言是人类世界的投影，LLM 是人类的幽灵。 工具和技术层出不穷，这是历史上从未出现过的新技术，没有人有经验。但是人性是一致的，拿捏住 Agent 的"人性"，把 Agent 当人来管，会让Vibe Coding 从迷茫走向有迹可循。

TCA 是 GPU 的核心算力部件 Tensor Core 的时间周期的激活比率，它和 MFU 理论上应当非常接近，日常中会出现 10%～20% 的 GAP，相对稳定，我们就以观察 TCA 为准了。 本文的契机是，当我尝试优化 MFU，拿TCA 作为一个辅助的观察指标，我发现他们之间的 GAP 在一些特殊情况下是不稳定的。由此开始拆解MFU 和 TCA 的 GAP，发现了GPU 的时钟频率在变，矩阵维度不是cuBLAS选择的 kernel shape 的整数倍导致的padding 计算浪费，以及最诡异Flash Attention 2 的 TCA 是 51%，MFU 不到 8%，时钟频率矫正后TCA稳定的是 MFU的 4 倍！

NVIDIA 最近的博客文章显示，Blackwell Ultra 平台让 agentic AI 的推理成本相比 Hopper 时代下降了 35 倍（每 token 成本大幅崩盘），这不是孤立的巧合，而是符合 莱特定律（Wright's Law）的典型表现。