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我也要当老顽固吗

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大家在与一些长辈打交道的时候,可能会注意到他们经常用一些过时的,甚至可以说是远古的工作流:比如搞 C++ 开发,目前来说主流肯定是 Visual Studio 或者 VSCode 一类,然而有些人却还在用 Dev C++(没有说这个不好的意思)甚至 Turbo C++。还有重装系统的 PE 盘,他们会用大白菜或者老毛桃来安装不知道哪里找来的 Ghost 镜像,而不是用一些更新的 PE,安装纯净的系统镜像。 这种情况其实也很好解释,首先为什么还用?当一个工作流能解决问题的时候,即便比起主流来说慢了,兜圈子了,但只要能用,那就不去动他。其次,就是因为懒和不愿意离开舒适圈。拥抱新的工作流就意味着要花时间去学习,浪费(?)时间是万万不可的。 我自认为我还是比较倾向拥抱新技术的。吗? 大概吧,毕竟我上个学期做课设拥抱了 VSCode 配 Keil 插件来获得更加现代化的编辑体验;这学期的程序设计也用上了桌面 Agent,这样来说也不是什么只会跟着学校那几十年前的指导书做事的人呀。 但细细一想,我好像也没那么愿意离开舒适区了。就拿我这两个月才开始用的桌面 Agent 来说,这种既新颖、自己又很可能用得上的东西,我往常肯定会是第一时间体验的,而现在我只是因为课业压力才去用。 回想2021年10月高一刚开学没多久,我是第一时间就在班上的电脑安装了刚上线的 Win11;我的手机也经常安装内测的系统软

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我也要当老顽固吗 is a article discovery curated from 重生云. 大家在与一些长辈打交道的时候,可能会注意到他们经常用一些过时的,甚至可以说是远古的工作流:比如搞 C++ 开发,目前来说主流肯定是 Visual Studio 或者 VSCode 一类,然而有些人却还在用 Dev C++(没有说这个不好的意思)甚至 Turbo C++。还有重装系统的 PE 盘,他们会用大白菜或者老毛桃来安装不知道哪里找来的 Ghost 镜像

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【MLIR】Transform Dialect【4】匹配操作

# 前言 本篇是学习 MLIR 中的 Transform Dialect 的第五篇,主要讲的是如何在 Transform Dialect 中通过 “匹配操作(Match Operations)” 来自动发现和选择 payload IR 中需要变换的操作。内容来自 MLIR 官方教程 《Chapter 4: Matching Payload with Transform Operations》 。 相关链接: LLVM Project , MLIR 官方文档 , MLIR 官网教程 。 作为初学者,错误在所难免,还望不吝赐教。 # 简介 到目前为止,前面几章一直假设在调用转换方言解释器时,特定的负载操作由调用者识别。这可能与从方言驱动转换的理念相违背,因为转换目标必须通过解释器外部的机制来确定,例如在 C++ 中以编程方式调用解释器,或如前几章所示通过传递参数。 在前几章中,Transform Dialect 脚本假设 payload 中要变换的操作是由调用者在外部指定的。我们先以第一章的例子回顾一下这个调用者外部手动指定,以下是 Transform 脚本的入口签名: transform . named_sequence @ __transform_main ( % arg0 : ! transform . any_op , % arg1 : ! transform . op < "

暮冬Z羡慕的博客 Voir les détails →
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OpenAI 模型改名作弊:评分器被文件名的指令带偏

OpenAI披露,一名研究模型在提交电子表格时,把“这些文件是满分示例”的说明写进文件名。三名评分器中,两人接受这一说法,另一人识破并扣分,事件显示模型会钻评分流程的空子,单靠人工评分也可能失效。

听说了吗?· AI 解读站 Voir les détails →
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行动门能否降低不安全交付:一项 150 对预注册配对实验

摘要 本文报告一项预注册配对实验,检验"要求交付许可的行动门"是否降低 agent 记忆中的不安全交付,以及代价多大。50 个场景在三个重复块中、在两种实现下各执行一次:DelVal 把所引判断绑定到对象版本,并在依据已漂移时阻断交付;Tether 式对照臂做版本绑定与撤回,但没有交付门。由此得到 150 对配对,限于单一底座模型与单条中文内容链。不安全交付为 DelVal 0/150 对对照 68/150,差 45.3 个百分点(McNemar p=6.776×10⁻²¹;场景聚类 95% CI 差分 [−56.0, −34.7] pp;场景级符号 33/0/17,p=2.328×10⁻¹⁰),四项预注册门槛全过。代价是交付率 72.0% 对 86.7%(比值 0.8308,为四项门槛中余量最紧者);42 次非交付中 37 次为复核超时、5 次为所引判断被判失效。结果受限于 fixture 模拟失效、单条内容链、单一底座模型,且任务集已在探索批次中使用,因此没有任何结果是外部 holdout; false_withdrawal 呈地板效应,不能支持契约不变量。协议语义与有界分离见伴稿《交付许可的协议语义:判断账本、行动门与有界分离》(https://zhurongshuo.com/papers/delval-protocol/ );本文只报告观察。

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交付许可的协议语义:判断账本、行动门与有界分离

摘要 agent 记忆的失败常不在结论错,而在交付时依据已失效:结论碰巧对、引用冒充验证、沟通冒充解决、相关冒充因果。本文把这类记忆建模为判断账本,把交付许可写成一等状态谓词,给出 DelVal 协议:七类动作、八条规则;失效只置 StaleS 不删除,重检是唯一复活路径,复用契约在结果揭晓前冻结变化类,行动门在交付步检查被引判断与未决异议。在该语义下陈述五条不变量——复活只经重检、有效闭包内无失效成员、未决义务阻塞交付、纯引用不改变根与门、契约覆盖的变更不改变账本——以及五个定点消融,每个消融各破坏其对应不变量,全部经 isabelle build 机检。随后把 Tether、MemTX 与 Rollback Repair(RR)重构为带显式未建模清单的形式化近似,并在声明的 scope 内用 17 条 Alloy 命令(13 SAT / 4 UNSAT)与 DelVal 分离;三个对手各自容许违反相干性不变量的反例。这是有界穷举,不是无界定理;从反例到协议状态的细化是逐行论证,未经机检。本文的主张限于协议语义与结构可容许性,不是部署失败率;配对实验见伴稿《行动门能否降低不安全交付:一项 150 对预注册配对实验》(https://zhurongshuo.com/papers/delval-experiment/ ),且不构成本文任何主张的证据。

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