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所有筆記，依時間排序。
- № 010
從零打造一個任務排程器
60 個互相等待的任務、4 個 worker、215 行 TypeScript。排程器本身只有四條規則，連任務失敗後重新排進去都算在內；難的是回答「還要多久」。看三條進度條各自怎麼騙你，再用排程器自己去預測，最後讓它從做完的任務裡學。
互動#ai-agent#from-scratch
9 分鐘 - № 009
沒有人排班的城市：300 個小人各忙各的
一座程序化生成的 3D 城市，每個小人只看自己的四條需求決定下一件事。把決策換成隨機或固定時程，看整座城市的節奏怎麼變。
互動#ai-agent#from-scratch
9 分鐘 - № 008
一邊畫地圖，一邊找自己：從零寫一個 SLAM
一台沒有 GPS、沒有地圖的小車，怎麼一邊畫地圖、一邊知道自己在地圖上的哪裡。開著它繞一圈，看地圖慢慢歪掉，再在回到起點的那一刻整張彈正。
互動#ai-agent#robotics#from-scratch
6 分鐘 - № 007
一團雜訊怎麼長成一顆蘋果：在瀏覽器裡訓練 3D 擴散模型
選兩種水果，按下訓練。一個從零寫起的擴散模型會在你的瀏覽器裡，學會把一團彩色的 3D 雜訊點，一步一步收成那兩顆水果，連顏色一起。
互動#generative#diffusion#from-scratch
9 分鐘 - № 006
把一隻機器狗搬進瀏覽器：它的走路策略只是四次矩陣乘法
用 MuJoCo 的 WebAssembly 版和 Deep Robotics 公開的走路策略，在瀏覽器裡讓 Lite3 走起來，然後動手把它弄倒：蒙住它的感覺、推它、調壞它的馬達。
互動#ai-agent#robotics#reinforcement-learning
7 分鐘 - № 005
一個身體，兩個頭：在瀏覽器裡訓練同時畫框又畫遮罩的 HydraNet
用 emoji 水果當訓練資料，在瀏覽器裡從零訓練一個共用主幹、兩個輸出頭的小網路。十秒鐘它就找得到水果。然後我們誠實地量一次：多任務學習到底幫了什麼忙，又要付出什麼代價。
互動#computer-vision#multi-task#from-scratch
9 分鐘 - № 004
在瀏覽器裡從零訓練一個 Transformer：看注意力自己長出來
不用 PyTorch，也不用任何函式庫。用 TypeScript 寫一個會自動微分的小引擎、一個一萬多個參數的 Transformer，然後按下按鈕，看它在幾秒內學會把一串數字反過來。
互動#llm#transformer#from-scratch
7 分鐘 - № 003
打造神經進化交易戰隊：從賭徒到股神
讓一群隨機的交易機器人在 2024 年的蘋果股價上競爭、繁殖、突變，三十代之後報酬率 +43%，買進持有只有 +34%。親手訓練一支，再看清楚這個數字為什麼不算數。
互動#ai-agent#neuroevolution#trading
4 分鐘 - № 002
從菜鳥到鳥霸王：讓 50 隻小鳥自己學會 Flappy Bird
給五十隻小鳥各一顆只有六個權重的大腦，加上優勝劣汰，多半二十幾代之內牠們就能連過一百根管子。然後打開那顆大腦，看牠到底學到了什麼。
互動#ai-agent#neuroevolution#from-scratch
3 分鐘 - № 001
從零開始的 CNN：在瀏覽器裡看見卷積神經網路怎麼「看」
不用任何機器學習函式庫，只用 TypeScript 寫出一個能辨識手寫數字的卷積神經網路，然後把它每一層的輸出攤開來看。
互動#computer-vision#cnn#from-scratch
6 分鐘