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Personal AI Lab OS：把学习升级成自己的模型公司
把数据、训练、评测、部署、Agent、文档串成长期可进化系统。
16.1 四个 Registry
至少建立 Model Registry、Dataset Registry、Benchmark Registry、Experiment Registry。每个模型能追溯它用了哪个 base、哪个数据版本、哪个训练配置、在哪个 benchmark 得多少分。否则半年后你只剩一堆叫 final-v2-really-final 的文件。
16.2 数据飞轮
真实使用中的失败案例进入 Failure Inbox；定期分类：知识缺失、行为偏差、工具失败、上下文构造失败。只有确定需要改变模型行为的案例才进入训练候选；其他问题可能应该修 RAG 或 Agent。这样训练数据来自真实错误，而不是凭空合成。
16.3 Champion / Challenger
线上始终有一个 Champion 稳定版本，新模型作为 Challenger。Challenger 只有在目标 benchmark 超过 Champion、关键回归不过度下降、成本可接受时才能晋级。这样你会自然形成模型公司式迭代。
16.4 你的最终技术栈
底层是开源模型与训练框架；中间层是 Dataset/Eval/Registry；上层是 Agent Workflow 和业务应用。你不需要自己发明所有组件，但关键资产——数据、评测、决策记录、实验结果——必须由你掌控。
16.5 从普通人到真正模型工程实践者
你是否“会训练大模型”不由是否背过 Transformer 公式决定，而由你能否独立完成：提出可验证假设 → 制作数据 → 跑训练 → 发现失败 → 用 Eval 解释 → 修正 → 部署 → 收集新失败。完成这个闭环 10 次，你的能力会远高于只看课程 100 小时。
动手实验：不做完不算学完
常见错误 / 排错提醒
- 每次兴奋就换基础模型
- 只有训练没有 eval
- 只有模型没有真实业务反馈
本课验收产物
你的 Personal AI Lab v1：一个可持续迭代的个人模型研发系统。