文章指出数学有 Lean、代码有编译器和测试作为不可欺骗的裁判，而物理缺乏机器验证器，导致物理 AI 卡在起跑线前。作者分析 LLM 最擅长伪造物理学家依赖的廉价可信信号（量纲一致、推导自洽、独立路径吻合等），且最危险的错误是将近似用在适用域之外。文章借鉴数学和代码领域建立裁判后能力爆发的经验，提出为物理构建可机检的验证层，输出覆盖度证书，包含量纲检查、对称性验证、数值模拟交叉验证和强制隔离的多路径推导，目标客户是做物理的 AI Agent。
文章指出大模型使内容生成成本下降两个数量级，而审查成本不降反升，导致开源、安全、学术、法律、招聘、教育等领域同时遭遇审查瓶颈。以 Rust 的 LLM 政策草案、curl 关闭赏金计划等案例为切入点，分析审查容量受限于人力与责任、AI 产出缺乏质量信号且更难审查，并将各领域按有无非人类验证器分为三组，揭示提交与审查成本缺口不断扩大、系统性信任机制被压垮的趋势。
本文是AI工程全景的中篇，深入探讨了模型训练完成后的工程化路径。首先详述了推理优化的核心手段，包括模型瘦身（量化、蒸馏、剪枝、MoE）、投机解码以及主流推理引擎（vLLM, TensorRT-LLM, SGLang）的生态格局。文章分析了成本、延迟与吞吐的“不可能三角”，并重点介绍了“测试时计算”这一范式转变，即通过在推理阶段增加计算量来动态提升模型智能。
本文是《人工智能的工程全景》系列的下篇，深入探讨了2025-2026年AI行业的竞争焦点——Agent工程层。文章从Agent定义的演变出发，区分了Workflow与Agent的本质差异，解析了ReAct架构与关键能力清单。重点介绍了Function Calling的工业化起点、MCP协议带来的工具调用标准化，以及Context Engineering与Harness Engineering在Agent系统构建中的核心地位。
文章由物理转行AI的大厂工程师撰写，针对AI自学者常见的盲目学习问题，提出先明确目标（算法或工程）和形式（写论文或做项目）的两大核心问题。作者指出2026年AI领域论文供给过剩，建议大多数人转向以工程落地为主的学习路径。文章详细拆解了传统机器学习、CV、NLP/LLM、推荐系统四大工业界方向，并结合数据分析了就业市场需求。最后，作者提倡使用“三三制”项目驱动法和“Vibe Coding”配合费曼学习法的高效学习策略。
