OpenAI 给出的答案颇为反直觉：不要守着旧方案，而要主动让自己变得不再必要。深入客户业务、把 AI 系统真正部署到生产环境、将一次性的定制方案沉淀为可复用能力，并把模型解决不了的问题交给研究团队——这才是 FDE 的核心价值。

如果同一个工作轮次中，生成某组状态的生产者分支和需要读取该状态的消费者分支同时进入调度队列，消费者分支就会因为状态还未完成生成出现同轮依赖，无法进入当前批次。

召回是 RAG 的地基。地基漏了，上层模型再聪明也救不回来。最典型的事故是：用户问的东西，知识库里明明有答案，检索阶段却没把那段捞回来。模型面前只有一个空盘子，它不会老实说"我没料"，而是开始自由发挥。

如果你维护 COBOL、Fortran、Perl、Lua、Erlang、Zig 或其他长尾运行时，欢迎提出最难的问题：在那个运行时里，什么样的 Agent 循环才值得信任？哪些边界应该原生，哪些应该留在桥接后面？

不知道 Linus 看到 Scion 会有什么感想？ Git 非常适合分布式、离线工作的那些特性，竟然严重妨碍了 Anthropic 随着代码仓库不断增长而扩展规模的能力。

这一讲我们解决两个最影响 Agent 成功率的问题：怎么把大目标拆成一步步的动作（规划），以及怎么让它自己发现错误并改正（反思）。读完你会知道 CoT 与 ToT 到底怎么选、Reflexion 为什么能把成功率拉高 20%–40%，以及反思的钱应该花在刀刃上。

高性能网络编程的本质，就是尽可能少创建线程、少等待、少分配、少复制、少搬运，而所谓“零拷贝”，说到底就是一句话：数据能不搬，就别搬；能少搬一次，就少搬一次。

现在再拿出 Vue 来聊，大家可能都会想：都 AI 时代了，我们还有必要再去学这些框架吗？所以，我觉得，这个问题还是挺值得聊一聊的。同时，尤雨溪对 AI 时代 Vue 的一些思考，也为我们提供了一些非常有意思的角度。

JavaScript 怎么知道用户到底是什么浏览器、什么操作系统、什么设备？这就涉及前端开发中一个很经典的话题——客户端检测。

模型需要学习的可能不只是如何识别攻击，还包括为什么某个决策是错误的，以及这个错误将带来什么后果。

如何在不依赖大规模人工标注的情况下，让大模型学会从上下文学习？

挂谷猜想曾困扰了数学家们整整一个世纪，也是菲奖得主王虹的主攻领域。但三弹里，真正让圈内人倒吸一口凉气的，是「指数时间假设」（ETH）。过去三十年里，全球计算机科学界都一致默认ETH是对的。

2024 年末，Embiricos 刚看到推理模型接入终端时，给产品定过一条标准：用户每隔 30 秒、最多 1 分钟，就要知道模型做到哪里了。当时的模型走不了太远。读几个文件、跑一条命令、遇到一个报错，都可能把任务带偏。人频繁查看，是在替系统保存方向。

因为我自己其实过去也干过几年的公募，那时候也看过一些招股书和财报。但是坦率的讲，Anthropic这样如此大开大合、天文数字级别的招股书，确实从来没见过。AI加速了一切，无论是我们的生活，还是资本市场。

很多人的习惯是写完代码、提交 PR，然后等别人来看。他们的做法是，在提交 PR 之前就已经做了一遍检查：让 Claude 跑测试、把截图和设计稿对比，再让另一个 AI 用全新的角度重新扫一遍。

本文介绍一款镜像漏洞 AI 助手，它在 Harbor 页面选中镜像，直接在 K8s 控制节点执行 Trivy 扫描，把扫描摘要交给 DeepSeek 大模型，当场给出结论。

刚刚，Google DeepMind发布了Genie4。它能根据提示生成可探索的场景，人在场景里移动时，画面继续向前生成；走到一半，还能用文字改变天气、镜头和正在发生的事。环境音、音乐和人物对话也由模型同步生成。

Clover后续也将推出多模态版本，团队正在推进扩散语言模型与多模态理解及动作生成的结合，并持续开展端侧场景的适配与验证。与Acrab的合作，则在推进面向端侧场景的系统适配和软硬件协同验证。

前言有时候，页面只需要把几张图片好好展示出来。旅行回顾放三张风景，首页介绍放几张横幅，小作品集放几张成品照，配上标题和页码，已经能...

大家好，今天继续聊ArkGraphics3D，这次给一个3D礼盒更换包装图案。一个礼盒模型已经有盒身、盒盖和丝带。想展示不同款式时，不一定要为每...