Computing Life

探索用生成式AI解决天文图像中CMOS灰尘去除难题。通过让AI生成灰尘遮罩而非直接修复图像，结合确定性数学平场校准，实现既保留科学严谨性又获得AI强大效果的工作流。

AI分析五年时间记录，揭示出"多线程人形算力节点"的生活模式——在带娃、工作和构建AI工具之间平衡，不自觉地走向人机融合的修仙之路。

从拼凑到整体渲染的PPT制作范式转移，以及如何用代码骨架、资产约束和延迟渲染构建解决风格混乱、幻觉和成本问题的Generative Kernel。

观察到当代码成本趋近于零时，为一次性决策构建专用工具反而是最优策略。提出AI Native的本质是在信息获取成本坍塌后采用全新策略——从直觉驱动转向高分辨率的数据驱动决策。

提出用户生成软件需要新的范式。软件公司不再交付成品，而是交付"生成内核"——包括核心套件、引导知识和杠杆工具集，专为AI使用而设计，最大化表达范围、意图保真和生成效率。