用 10 小时 AI 协作、30 分钟人工，在拇指大的单片机上跑神经网络识别车库门

10 Hours of AI Collaboration, 30 Mins of Dev Time: Running a Neural Network on a Thumb-Sized Microcontroller for Garage Door Recognition

作者用 GPT-5.6 SOL 把一段监控录像变成了能在 ESP32-CAM 上跑的推理程序。AI 先用本地视觉大模型标了一小批种子数据，接着训练一个 ViT 从几十万帧里挖出车库门打开的罕见正样本，反复几轮凑齐了平衡的训练集。然后选了只有约 90 万参数的 MobileNetV4 做微调，单次推理约 200 毫秒。直接 int8 量化精度掉了超过 3...

推荐理由：这篇文章把 AI 协作管线塞进一块 ESP32-CAM 的全过程摊开了，从数据挖掘到模型压缩都有具体数字，不是空谈。但个人项目的气质让它对从业者的冲击力有限，刚好卡在 featured 门槛上。