想五个选题花了 67 分钟，现在交给夜里的模型
来源：dev.to — 2026-10-25
📋 概述
作者是数据科学学生，给自己计时做了件一直拖着的事——想五个 DEV 选题，每个带标题、标签和粗略提纲，结果花了六十七分钟。于是做了 Slow Post：睡前写下简短说明，本地 Gemma 3 4B 起草五个选题，TabPFN 3.5 用四万四千四百二十八篇真实 DEV 文章学出来的模型给每份草稿打分，估计拿到任何互动的概率；没到「强」的由 Gemma 重写一次，再由 TabPFN 判断改写是否真的更好。早晨打开只看到一句结论：这周有几个强选题，或者干脆一个都没有。整套规则是模型负责写，数据负责判断。
🔑 核心要点
- 人工做五个选题用了六十七分钟，这是整套工具存在的理由
- TabPFN 用四万四千四百二十八篇真实文章学习「这篇会不会有互动」
- Gemma 负责写，数据模型负责判断，语言模型不许给自己的作业打分
- 早晨的结论允许是「这周没有值得写的，继续睡」
💡 金句
“The rule I built everything around: Gemma writes, the data decides. The language model never gets to grade its own homework.”
译：整套东西围绕一条规则：Gemma 负责写，数据负责判断。语言模型永远不能给自己的作业打分。
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