作者尝试用 Apodex 1.1 自动生成训练数据，解决用小模型替代大模型时缺乏标注数据的难题。实验场景是让小模型学会根据自然语言描述从 HuggingFace 九百多个候选模型中挑选正确的模型。Apodex 拆解任务、派出 14 个子 Agent 分工协作并上网核实，最终生成 4218 条经核实的训练数据，还主动推翻了作者一条错误规则。用这批数据训练 Qwen3.5-0.8B 后，挑对模型的比例从 0.4% 提升到 10.7%，瞎编模型名的比例大幅下降，效果优于当年 Berkeley 用 GPT-4 生成的数据。作者总结：AI 能替人造数据的关键，在于能否自动判对错。
本文是博主对硅谷101播客中阿里巴巴集团副总裁、瓴羊CEO朋新宇关于FDE（前端开发工程师）访谈的要点总结。文章指出FDE的溢价源于从交付功能转向交付可验证的业务效果，能力要求包括对AI的锐度、行业深度和数据宽度。瓴羊聚焦电商行业，提供标准化能力，商业模式包括卖agent坐席和按效果付费。文章还讨论了FDE推进的顺利条件、项目时间分配以及FDE角色的细分（BA、AI架构师、首席客服/销冠），并强调自上而下推动和内部员工K形分化的重要性。
文章介绍了一套由作者开发并开源的 AI 新闻简报系统。该系统通过聚合重型源、编辑精选和独家视角三个层级的信息，监控 1000 多个信息源，利用自动化技能进行多轮筛选和个性化处理。它解决了信息过载问题，实现了让高质量信息主动寻找用户，而非用户盲目搜寻。
