算力自产自销 · 数字员工 · 模型调优的实验场
沉思波自己的产品跑在自己的算力与模型链路上:自建网关分发、数字员工分岗协作、中文重讲与陪学链路在这里做实验、调通、再推给产品线用。
实验场的产出直接回到 19 款产品上——不是演示,是每天在跑的生产环境。
最古老的推演计算,就是 AI 的古典出身。 「大衍」出自《易·系辞》——用五十根蓍草推演天地万物,是人类第一次把世界算出来; 我们把这套推演精神用在今天最硬的算力上:一个实验室,两种用法。
大衍之数五十,其用四十有九。 《易·系辞上》——四十九根都在推演,留一根不动,是给变化本身留的余地。
五款产品为 AI 赋能教育五件套;5+1 完整口径(五产品名单、安全实验室定位)以官方发布为准。
One Lab, Two Roles
对内把 AI 当生产力用,对外把 AI 当知识讲清楚——两层共用同一套底座与同一批真源数据。
沉思波自己的产品跑在自己的算力与模型链路上:自建网关分发、数字员工分岗协作、中文重讲与陪学链路在这里做实验、调通、再推给产品线用。
实验场的产出直接回到 19 款产品上——不是演示,是每天在跑的生产环境。
全球最硬核的开源 AI 课程之一(20 阶段 523 课,MIT 开源),我们做中文重讲、内容分层与零安装交付:知识点一个不删,门槛全部拆掉。
我们首发 30 课主线,原版约 33 小时压成 30 天 × 15 分钟;81.2% 的课可在浏览器里直接跑。
Three Hard Numbers
每个数字都来自对上游仓库的逐课实测(523 篇课文、804 个代码文件、13 层依赖链),不是宣传语。
上游 rohitg00/ai-engineering-from-scratch,MIT License,6 卷本、373 份自测、396 个 skill 与 99 个 prompt。
原版主线合计约 1,970 分钟(≈33 小时)压成 30 天 × 15 分钟:看懂 AI(8)→ 用上 AI(8)→ 造出智能体(10)→ 毕业(4)。
实测 383 课纯标准库 + 42 课仅 numpy = 425/523 可在浏览器 Pyodide 直接跑;64 门重依赖课给运行回放,不逼用户装环境。
Where We Fit
五板块是教师/教学供给链(信息 → 课件 → 解读 → 讲解 → 课堂),大衍是 C 端自主学习线;用户群与节奏不同,但账号、积分、算力、CI、监控全部复用横切底座,不新建体系。