最近在做 Code Review 的時候 ,我發現團隊裏越來越多的年輕工程師 ,開始頻繁提交一些看起來極其規整、甚至連注釋都寫得完美無缺,但稍微往深了一看,業務邏輯根本跑不通的代碼
。問他們怎麽寫的,答案出
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"測試隻能證明 bug 的存在 ,卻永遠無法證明 bug 的缺席。"—— Edsger Dijkstra寫在前麵最近讀到一篇基於 OCaml 之父 Xavier Leroy 深度訪談的文章
,標題叫《編程
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北航的工作 Mem2Evolve發表於 ACL 2026,提出了一種全新的智能體自我進化範式,把"能力擴展"與"經驗蒸餾"兩個過程耦合起來
,實現更穩定、更高效的智能體持續進化背景LLM 智能體在各類應
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背景大家好,我是逐日
。周末在家裏電腦折騰,本來還是按慣例在弄codex--》cc switch--》智譜,翻官方文檔的過程中,發現智譜好像已經原生支持了openai的response接口。試了試
,連c
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如果你想對當下 AI LLM(大語言模型) 的工作原理有所了解,揭開 ChatGPT 、DeepSeek 背後的秘密
,那一定要認識一下本文的主角 Transformer。當提起 Transformer
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在把大模型接入日常工作流之後 ,筆者很快遇到了一個新問題:模型到底被用了多少次?每天的高峰時段是什麽時候 ?周末是不是真的沒人調用?如果對這些數據一無所知
,就談不上優化成本
、排查異常,更談不上為後續擴容做
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