上次更新文章还是9月8日，到现在已经两个月了。这两个月可以说是忙但是不知道在忙什么，累了一圈好像也没干什么，现在好容易抽空出来，来做一下这段时间的总结。

学习

9月开始，Master第二年的period 1开始了。这一p我选修的两门课都是机器学习深度学习相关。一门是Deep Machine Learning，另一门是Advanced topics in machine learning；
Deep Machine Learning整体内容就是传统的NN，CNN，RNN，还有一些现在的Transformer。但是这课失算了，我原本以为这课没考试，划划水可以轻松拿4,5。但是没料到这破玩意期间有两门小考试，还要折腾一个大项目，写论文做海报，这课还是为数不多要签到的课（梦回国内），只能说选课不淑，浪费时间吃大亏了。
另一门Advanced topics in machine learning算是来这上课最硬核的一门课之一了，主要内容为Bandit和RL，涉及相当多的数学知识，我是第一次见到这么多统计学在计算机中的应用。课程有用，但是也比较难，对于我这种脑子快锈死的人来说学习压力还蛮大的。好在过了，以后如果有时间的话看看刷一下分吧。
另外，这里吐槽一下，我一直以为自己算是很毛躁不细心的那一批人，但是组队作业算是遇到更毛躁不细心的人了，真就是AI生成以后看都不看就扔上去，平常偶尔在群里经常发言看起来很“大佬”，结果这么点东西都做不好吗？不知道是没有交付意识还是怎么样，有的时候真想吐槽AI可能确实摧毁了年轻人一代为自己写的东西负责的意识，这么看SRE还是有职业前景的。

旅行

在考完试后，马上联系好多年未见的本科室友，阴差阳错下他也兜兜转转来了欧洲。当年毕业前晚上在吉大清湖边上喝酒聊天的时候，哪能想到多年后又在欧洲相见了呢？“寻常不相见，相见即天涯。况是异乡客，共论往日事。”
我们选择在比利时根特见面，相比于布鲁塞尔的混乱，根特则更像一个带着西欧传统气息的城市。我从哥德堡出发，第一次乘坐北欧航空SAS(第一次用星链网络，非常强大，甚至感觉比地面数据连接还快)，到布鲁塞尔转乘火车到根特。

傍晚就到了根特，一个自行车到处都是的城市。市中心还是蛮精致优雅的。

在吃了一顿碳水炸弹中餐后，晚上继续逛逛

第二天一早，伴着晨雾继续逛了逛

等到接近中午，朋友来了。去伯爵城堡逛了逛。

晚上，去了酒馆喝了啤酒，又吃了鹿肉和海虹，价格好贵。

第二天，起床赶往德国特里尔，经过卢森堡时下去闲逛了一下，这个最有钱的城市，市中心火车站却有些萧索。

晚上到了德国，吃了经典的肘子酸菜啤酒

特里尔是个特殊的城市，它可以算是德国最古老的城市之一，由古罗马人建造，这里也是古罗马北部边境的一个大城市，它又是马克思的故乡，所以这是一个从古罗马到中世纪，再到近现代共产主义的地方。

马克思

到了特里尔，几乎所有中国人都会去马克思故居。故居的前台已经会了不少中文，她说自己在ins上学中文，这里3/4的参观者都是中国人，在我们说她中文好之后还会笑着说：“哪里哪里”

故居的设计是从马克思本人的生活经历开始，再到他思想引起的浪潮影响为参观路线。

故居最后，在马克思的社会影响里，果不其然出现了老中的Tankman的照片，故居整体对马克思的态度也是中立偏负面（标准欧洲风格）。
我对马克思的态度很复杂，在大学本科的一段时间，我也像今天的“网左”一样有些狂热的追捧马克思还有苏联列宁等，一种“狂热的，代表大众的，推翻强权带来平等”的思想是我所追捧的。而在我毕业工作了一段时间，又碰上疫情后期的一些操作后，我又滑向了另一边，算是个不那么神的神友，虽然对马克思仍然没有恶感，但是对苏联和列宁那套却已经是只剩反感了。但是，到了今天，西方右翼崛起，经济危机迫在眉睫，大西洋主义破产的当下，身在欧洲的我又对自己原来的态度有了怀疑。
人是会变的。在部队干了几乎一辈子，和毛主席握手后激动好久的爷爷，在晚年去了一次美国后，对社会主义共产主义产生了困惑；因为毛主席去世后说了“哭什么哭，有什么用？”而被人举报差点出事的父亲，在晚年又认同文革和毛主席的一些做法。时代到了我这里，处在西方东方的我，又会怎么想呢?

除此之外，随着AI浪潮的奔涌，工人，工人阶级，劳动价值等东西又一次出现在越多人的视野里。这种工作替代不是珍妮纺纱机，汽车马车这种水平的技术升级，而是一场看不见边界的技术狂潮，我们里通用人工智能越来越近，这逼迫我们必须去面对一个事实，我们的工作有什么意义？在AI全面接管的情况下，资本主义社会的结构，供需关系，金钱交易又会变成什么样呢？
马克思不知道答案，他已经安静的躺在英国的坟墓里，而这冰冷的现实则是留给我们的问题。我们会不会在浪潮冲击下，重新从他的想法里发现新东西？

研究

之前做的vllm推理能耗优化研究进入了尾声，回顾这个项目，与其说是研究，倒是不如说是一个工程项目。之前在公司我做的最满意的一个项目可以说就是Finops里节约云成本的扩缩容项目，在AI刚刚冒头，还只能是复制粘贴对话框的时候，翻kubernetes的Scheduler的源码肉身啃了预选优选的策略。而目前的手头的这个能耗研究，更像是一次堆砌：定一个/goal，让AI出实验方案跑测试，再问AI：“你有什么优化方案啊？说来听听”，然后再跑测试，毙掉不行的加入可行的。这就直接导致最后搓出来的系统，我几乎没写几行代码，只定了个架构，而核心链路我甚至都是跑完实验写完论文才和AI确认明白。
但是这玩意又像学历一样的军备竞赛，你肉眼可见它的价值在萎缩，但是你仍然还是要去搞，因为别人都有你没有那就是劣势。

不过也不能说全没有价值吧，起码弄了弄vllm，对于k8s+GPU调度这里，也有了少量的积累，希望没赌错方向。

Burn Out

加这一章节，是我在重新审阅自己的时候发现的不足。年龄都要奔三了，仍然沉不住气，做Research写论文的时候，发现自己遇到了坑偶尔急的直敲脑袋，过了一会儿发现可以解决就又志得意满觉得没问题。手机+AI几乎让我成了彻底的ADHD，一直想要记录整理，但是又什么都留不下来。就这样在焦虑中把时间都浪费掉。

再次告诫自己，不要在做之前就脑内把结局幻想好，大部分的工作都是在推进中改进的，不积跬步，无以至千里。