花了几个小时在算法思维训练上，也抽出一点时间去反思AI和工程之间的关系。原本这些领域是我生活里各自为战的“任务块”,今天，它们之间的边界在我脑中突然模糊了。模糊的不是内容，而是它们背后那条共通的路径：理解、建模、优化、取舍。
🔍 算法是认识世界的练习册
我总是试图用一种更简洁、更优雅的方式去表达解决方案。
当成功压缩时间复杂度、提炼核心逻辑时，内心会涌起一种久违的“通透感”——像是把一个混乱的房间收拾整齐，把一团思绪展开成一张清晰的路线图。
每一次纠结、重写、重构，其实都是在训练我用更抽象的方式理解现实问题。
工程不是工具，而是“策略设计”
从系统构建到部署流程，越来越感受到：工程感的本质不是“做事”，而是“建立规则” 。
- 这个流程有没有冗余？
- 有哪些部分可以自动化？
- 有没有某个关键节点我可以提前预判风险？
这些问题，竟然和写算法时“边界条件怎么处理”有异曲同工之妙。
🤖 对AI的感受，不再是“热词”，而是“结构”
以前我看AI，总觉得它是一种“新技术潮流”；但当真正开始深入思考后，我意识到它带来的不仅是功能升级，更是认知升级。
AI模型的训练逻辑、参数收敛、迭代调优，本质上和算法优化、系统部署一样，背后依赖的都是结构、数据、反馈机制。
突然意识到：AI是对人类思维方式的映射和外延，而算法是自己训练这种思维方式的方式之一。
虽然今天没有“交付”出什么成果，也没有显著的“完成度”，但在一堆碎片化任务之间，感觉继续递进实践感. 哪一个function 不是在摸索、缓慢、不断试错。
