zju v4 final with all extension thoughts
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ai-insights/daily/2026-06-14/01_浙大学习分析_v112951.md
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date: 2026-06-14
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type: zju-analysis
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tags: [浙大, 学习分析]
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> 本文共 **2186** 字 · 预计阅读 **7** 分钟
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# 课程学习笔记
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**时间**:2025年6月14日 09:04
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**地点**:浙江大学
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**课程名称**:数字浙江创新实践——数字经济“一号工程”
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**授课老师**:厉敏
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**老师背景**:厉敏,曾任浙江省经济和信息化厅副厅长、党组成员,长期分管浙江省信息化、数字经济及产业发展工作,是浙江数字经济的主要谋划者和实践者,主持浙江数字化改革和数字经济“一号工程”相关政策体系的制定与落地。
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## 一、科技革命、产业变革与数字经济
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### 四次重大科技革命
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世界经济历史上经历了四次重大科技革命与产业变革,依次是:蒸汽机、电力技术、信息通信技术、新一代信息技术(即数字技术)。当前正处在第四次科技革命的浪潮中,数字技术成为核心驱动力。
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### 人工智能的突破性进展
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人工智能技术的发展在近年来突飞猛进。几个关键节点值得注意:1946年计算机诞生,1956年达特茅斯会议标志着人工智能学科的正式确立。此后,辛顿(Geoffrey Hinton)在深度学习神经网络方面的研究奠定了现代AI的基础;李飞飞(被称为“AI教母”)在计算机视觉领域贡献卓著;Sutskever(OpenAI联合创始人之一)在序列模型方面有重要突破;黄仁勋(NVIDIA创始人)则通过GPU算力为深度学习提供了硬件支撑。
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大数据、神经网络和算力提升三者的协同作用,促使AI在2020年以后全面爆发。2025年,伊丽莎白工程奖的获奖者中,多位AI领域的重要人物与华人有关联。
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### 关键产品与现象
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- **ChatGPT**:2022年底发布,引发全球对生成式AI的关注。
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- **Sora**:2024年2月15日发布,能够根据文本生成视频,对物理场景已有一定理解,体现了世界模型能力的提升。
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- **Seedance**:另一个值得关注的AI视频生成工具。
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### 奇点临近与智能涌现
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《奇点临近》一书讨论了技术加速发展的趋势。当前AI领域出现了“智能涌现”现象——即模型在规模达到一定程度后,突然展现出未被明确编程的能力,连科学家也无法完全解释其原因。这与昨天李心博士所讲的内容类似。技术正呈现革命性突破的先兆,需要抓住先机,抢占未来制高点。
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### 数字经济的概念
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数字经济包含两大核心部分:**数字产业化**(将数字技术本身作为产业来发展)和**产业数字化**(用数字技术改造传统产业)。课程中提到了浙江和贵州的案例,相比之下,陕西的数字经济发展仍然较慢,潜力较大。
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## 二、数字经济发展趋势与特征
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### 新生产要素驱动竞争模式变化
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数据作为一种新的生产要素,正在改变市场竞争模式。它能够激发创新创业活力,吸引人才流入和资本聚集。
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### 数字未来产业与新质生产力
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数字未来产业被定位为新质生产力发展的主阵地。所谓“未来产业”,是指那些尚处于萌芽期但具有巨大发展潜力的产业。课程列出了十大未来赛道,需要精准识别技术前沿的发展趋势和动态,因地制宜发展未来产业。具体赛道包括:
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- 量子科技
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- 脑机接口
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- 人形机器人
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- 智能体(Agent)
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- 具身智能
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### 数实融合是主攻方向
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数字技术与实体经济的深度融合是当前的主攻方向。具体体现在:
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- **推动服务业转型**:通过数字化手段提升服务业的效率和质量。
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- **重塑制造业**:数字技术正在重新定义制造业的竞争力,从设计、生产到供应链管理全面数字化。
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- **重新定义行业竞争力**:数据能力和智能化水平成为衡量企业竞争力的新标准。
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## 三、浙江的探索与实践
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浙江是数字经济的先行省份,其“一号工程”的定位体现了对数字经济的战略重视。厉敏老师作为这一过程的参与者,介绍了浙江在数字化改革和数字经济政策体系方面的实践。浙江的做法包括:构建数字基础设施、推动产业数字化转型、培育数字产业集群等。这些实践为其他地区提供了可借鉴的经验。
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## 延伸思考
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1. 想到可以给我的个人导航页加一个头条新闻的模块。逐步让我的导航页面成为我的个人信息数据的入口。甚至以后每天的第一件事就是打开我的个人导航页面。
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2. 关于“智能涌现”现象,我也很惊讶:人类似乎正在成为“神”——创造出一个连自己都无法完全理解的智能体。这种失控感既令人兴奋,也令人不安。
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3. 结合我自己的服务器部署情况,可以尝试将课程中提到的“数据作为新生产要素”理念落地。我的服务器上运行着以下服务:
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- **Gitea**(代码仓库,作为数据中枢,汇聚灵感和交易记录)
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- **Memos**(灵感捕获,零碎想法随手记)
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- **AI智能体** chat.xybkwd.top(AI对话,可调取Gitea文库、Memos、博客,运行灵感分析)
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- **Freqtrade**(量化交易引擎,运行ETH/USDT策略)
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- **个人导航页** nav.xybkwd.top(个人信息入口)
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- **博客**(个人写作输出)
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- **密码管理器**(Vaultwarden)
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- **Obsidian 文库**(602篇笔记,推送至Gitea)
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- **Halo**(博客平台)
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- **灵感收集器 daily_digest**(自动分析Memos推送到Gitea)
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这些服务已经构成了一个小型的数据生态。如果能够像浙江推动“数实融合”那样,将这些服务之间的数据流动打通,或许能形成更高效的“个人数字生产力系统”。例如,让AI智能体自动从Memos和Gitea中提取灵感,结合量化交易数据,生成每日决策建议——这相当于个人版的“数字产业化”。
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analyzers/zju_0614_v4_final3.py
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analyzers/zju_0614_v4_final3.py
Normal file
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import sys, os
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sys.path.insert(0, '/home/ubuntu/inspiration-collector')
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from tools.config import load_secrets, get_output_dir
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from tools.llm import DeepSeekClient
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from tools.memos_client import MemosClient
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from datetime import datetime, timezone, timedelta
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import subprocess
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secrets = load_secrets()
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mc = MemosClient(secrets.get('memos_url','http://localhost:5230'), secrets['memos_token'])
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llm = DeepSeekClient(secrets['deepseek_api_key'], secrets.get('deepseek_model','deepseek-chat'), temperature=0.5)
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TZ_BJ = timezone(timedelta(hours=8))
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PROJ = '/home/ubuntu/inspiration-collector'
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memos = mc.list_memos(days=1)
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keywords = ['厉敏','数字浙江','数字经济','一号工程','科技革命','产业变革','四次革命']
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target = [m for m in memos if any(k in m['content'] for k in keywords)]
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lines = []
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for m in target:
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ct = m['created_at']
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try:
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dt = datetime.fromisoformat(ct.replace('Z','+00:00')) + timedelta(hours=8)
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ts = dt.strftime('%m/%d %H:%M')
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except:
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ts = ct[:16]
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lines.append('- **[' + ts + ']** ' + m['content'].strip())
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text = '\n\n'.join(lines)
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server_services = (
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'【用户服务器上实际部署的服务(供分析引用,勿编造)】\n'
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'- Gitea(代码仓库,作为数据中枢,汇聚灵感和交易记录)\n'
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'- Memos(灵感捕获,零碎想法随手记)\n'
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'- AI智能体 chat.xybkwd.top(AI对话,可调取Gitea文库、Memos、博客,运行灵感分析)\n'
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'- Freqtrade(量化交易引擎,运行ETH/USDT策略)\n'
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'- 个人导航页 nav.xybkwd.top(个人信息入口)\n'
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'- 博客(个人写作输出)\n'
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'- 密码管理器(Vaultwarden)\n'
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'- Obsidian 文库(602篇笔记,推送至Gitea)\n'
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'- Halo(博客平台)\n'
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'- 灵感收集器 daily_digest(自动分析Memos推送到Gitea)'
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)
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sp = (
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'将以下课程学习记录整理成个人学习笔记。\n\n'
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'要求:\n'
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'1. 逻辑层次清晰,用自然分段和小标题体现结构,不要教科书式条目,也不要大段无层次文字\n'
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'2. 对关键概念补充必要的背景信息(如技术革命的简要说明、人物背景等),让笔记有信息厚度\n'
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'3. 开头记录客观信息:时间、地点、课程名称、授课老师(如有背景简介也写上)\n'
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'4. 文风克制客观,不用第一人称和抒情,这是给自己看的笔记\n'
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'5. 篇幅适中(约1500-2000字)\n'
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'6. 【重要】区分课程内容与用户个人思考。记录中标记"我"、"自己"、"想到"、"惊讶"等主观表述的,是用户自己的思考和感悟。课程内容如实整理,用户思考部分统一放入文末的"延伸思考"段落,不要混入课程内容中。保留所有个人思考,不要遗漏任何一条。\n'
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'7. 【重要】记录中可能包含对本文写作的元指令(如"在本文中XXX"),这类指令不是课程笔记内容,而是用户对本文写作的要求,请识别并执行。\n\n'
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'输出纯Markdown。'
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)
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teacher_bio = (
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'【授课老师背景】\n'
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'厉敏,曾任浙江省经济和信息化厅副厅长、党组成员,'
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'长期分管浙江省信息化、数字经济及产业发展工作,'
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'是浙江数字经济的主要谋划者和实践者,'
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'主持浙江数字化改革和数字经济"一号工程"相关政策体系的制定与落地。'
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)
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prompt = (
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'以下是在浙江大学学习的记录:\n\n'
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+ text
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+ '\n\n【授课老师背景】\n' + teacher_bio.strip()
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+ '\n\n' + server_services.strip()
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)
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result = llm.ask(system_prompt=sp, user_prompt=prompt)
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cc = len(result.replace(' ','').replace('\n',''))
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rm = max(1, round(cc/300))
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content = '---\ndate: 2026-06-14\ntype: zju-analysis\ntags: [浙大, 学习分析]\n---\n\n'
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content += '> 本文共 **' + str(cc) + '** 字 · 预计阅读 **' + str(rm) + '** 分钟\n\n'
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content += result
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daily_dir = os.path.join(get_output_dir('daily'), '2026-06-14')
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os.makedirs(daily_dir, exist_ok=True)
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now_str = datetime.now(TZ_BJ).strftime('%H%M%S')
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fname = '01_浙大学习分析_v' + now_str + '.md'
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fpath = os.path.join(daily_dir, fname)
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with open(fpath, 'w') as f:
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f.write(content)
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print('Done: ' + fpath + ' (' + str(cc) + ' chars)')
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subprocess.run(['git','add','-A'], cwd=PROJ, capture_output=True, timeout=15)
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subprocess.run(['git','commit','-m','zju v4 final with all extension thoughts'], cwd=PROJ, capture_output=True, timeout=15)
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subprocess.run(['git','push','origin','main'], cwd=PROJ, capture_output=True, timeout=30)
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print('Pushed')
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