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Agent 都跑起来了,我该先看哪一件?

情報源: 人工智障研究所 ·

我用 Codex 的固定对话接收和分派任务,用 FLG 保存本地项目状态和决策理由。任务可以并行推进,但当多份结果同时返回,人能深入审阅的事情仍然有限。 从本地项目记录到 Codex 的固定入口,我回看这套分工解决了什么,以及任务并行以后,人还能深入处理多少件事。 固定的 Codex 对话负责接任务和分工,本地项目记录保留后续判断需要的上下文。任务可以并行跑,但当结果密集返回,需要人审阅和判断时,同一阶段能深入处理的事情仍然有限。 最近看到 DeepSeek 的 SuperAgent,我又把我们这段时间做的东西拿出来聊了一遍。里面关于主编排、任务分工、持续运行的讨论,和我们在本地做的一些实践挺接近。

Agent 都跑起来了,我该先看哪一件?とは?

Agent 都跑起来了,我该先看哪一件? is a 記事 discovery curated from 人工智障研究所. 我用 Codex 的固定对话接收和分派任务,用 FLG 保存本地项目状态和决策理由。任务可以并行推进,但当多份结果同时返回,人能深入审阅的事情仍然有限。 从本地项目记录到 Codex 的固定入口,我回看这套分工解决了什么,以及任务并行以后,人还能深入处理多少件事。 固定的 Codex 对话负责接任务和分工,本地项目记录保留后续判断需要的上下文。任务可以并行跑

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芬兰与爱沙尼亚之旅(四)坦佩雷与湖滨木屋

从塔林乘船返回芬兰时,我已经开始感觉到旅途的倦怠了。每次出门都是这样,开始时很有新鲜感,看什么都津津有味;但过了一个星期左右,身体积累了疲惫,对景点也渐渐习以为常,兴致自然就变淡了。 好在下一站是芬兰的湖区,我和同伴租了一间湖滨木屋。此后便没有安排太多参观的行程,主要是在湖边放松。 芬兰是「千湖之国」,这片繁密的湖网是上万年前冰川移动与融化留下的痕迹。我们这次的目的地在坦佩雷附近。坦佩雷是芬兰仅次于首都圈的第二大都市圈,周围布满了大大小小的湖泊。我们租的木屋就在这片湖区里,离市区不过半小时车程,进城补给或者回湖边躺着都很便利。 也正因如此,在木屋呆着的这几天里,我们去坦佩雷逛了几趟。我在坦佩雷停留的时间并不多,无非是去购物、吃饭,随便逛了逛。 坦佩雷的外号是「芬兰的曼彻斯特」,是一座典型的工业城市,最突出的景观是十九世纪工业革命留下来的一片片红砖工厂。它夹在奈西湖与派哈湖之间,被森林与湖泊环抱,倒不像一般工业城市那样灰头土脸。 但是这里夏天的飞絮实在太多了,被风吹得四处弥漫,直往眼睛和鼻子里冲,甚至到了影响呼吸的程度。在这种环境下自然没心情逛街,况且这里也的确没什么景点,最出名的不过是当年给工厂提供水力的急流,随便看看就好。 唯一一处我专门去参观的是姆明博物馆,里面收藏了大量的手稿、插画和微缩模型。这类博物馆全靠情怀支撑,可惜我对姆明不熟,只是在旅馆里临时抱佛脚看了几集动画。画风偏

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我也要当老顽固吗

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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【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 < "

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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 詳細を見る →

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