本文是一篇个人周记，主要包含三个部分。第一部分“熵减探索境”记录了作者修复了“极简记账”工具的样式bug，并回顾了LoRA等AI模型微调技术。第二部分“信息焓变场”分享了作者阅读的多篇科技文章心得，涉及MCP工具设计、数字笔记的意义、身后事处理、开源大模型、数据隐私、AI工具选择以及坚持的复利效应等广泛话题。第三部分“混沌松弛域”简述了在游戏《SIFU》、《冰汽时代》和《崩坏：星穹铁道》中的休闲体验。文末以进度条形式展示了本周的“逆熵效率”。

本文分享了作者在技术探索、信息获取和生活娱乐三方面的近况。技术方面，解决了AI检测项目的网络延迟问题，开始学习ROS以提升竞争力，并计划用Vue自建理财工具。信息方面，关注了AI生成的钓鱼网站风险、开源视觉模型GLM-V的进展、Grok被封禁的荒诞事件，以及Stack Overflow和Chrome的AI功能更新。生活娱乐方面，提及了游戏《星穹铁道》版本内容较短和通关经典重制版《幽灵诡计》的体验。整体效率自评为中等偏上。

本文是一篇个人总结，分为“熵减探索境”、“信息焓变场”和“混沌松弛域”三部分。作者首先分享了参加WAIC 2025的见闻，认为大模型展示同质化严重，反而对Hammerspace的全局数据平台解决方案印象深刻，并提及自己利用React和Node.js开发了一个简易音乐管理工具。其次，在信息分享部分，作者列举了几个近期关注的技术项目与文章，涉及加密聊天、无服务器架构、AI隐私风险等。最后，在生活娱乐部分，作者简要提及了游戏近况。文末以“逆熵效率”进度条收尾。