最后问大家一个直击灵魂的问题：你现在做 AI 开发，是 Demo 心态，还是生产心态？如果还是 Demo 心态，你一定要重视 Harness。不是因为它新潮，而是因为：没有 Harness，你的 AI 应用永远无法稳定迭代，活不过下一次模型更新、下一轮业务迭代。Prompt 决定 AI 好不好看，Harness 决定 AI 好不好用、能不能长期活下去。后续我会单独拆解 Harness 最核心、坑最

作为一个用了快两年大模型的老用户，我想跟大家聊聊最近让我特别有感触的一件事：DeepSeek V4 Flash 正式发布了。说实话，之前因为它跳票，我还跟网友一起骂过梁文锋，叫他"小梁"、"梁白开"。结果 V4 Flash 一出来，我马上改口叫"梁圣"了——不是我墙头草，是这个模型的表现真的让我服气。这是网友总结出来的一个概念，我觉得特别贴切。有人专门做了个对比图，横坐标是价格，纵坐标是性能，每个

URL：https://zhuanlan.zhihu.com/p/459444652对于 MapReduce 和 Spark 等支持 HDFS 的应用程序来说，一个巨大的瓶颈是在特定位置查找相关数据所需的时间以及将数据写回另一个位置所需的时间。这些问题随着管理大型数据集的困难而变得复杂，例如不断发展的模式或存储限制。在处理大数据时，存储此类数据所需的成本更高（Hadoop 冗余存储数据以实现容错）

kubelet是Master在Node节点上的Agent，管理本机运行容器的生命周期，比如创建容器、Pod挂载数据卷、下载secret、获取容器和节点状态等工作，kubelet将每个Pod转换成一组容器。Kubernetes API，集群的统一入口，各组件协调者，以RESTful API提供接口服务，所有对象资源的增删改查和监听操作都交给APIServer处理后再提交给Etcd存储。根据调度算法为

需要提到 Flink 中的几个关键组件：客户端（Client）、作业管理器（JobManager）和任务管理器（TaskManager）。编写的代码，实际上是由客户端获取并做转换，之后提交给JobManger 的。所以 JobManager 就是 Flink 集群里的“管事人”，对作业进行中央调度管理；而它获取到要执行的作业后，会进一步处理转换，然后分发任务给众多的TaskManager。这里的

人类的情绪从来不是一套简单的标签，它既有面部肌肉的细微变化，也有心跳、皮肤电导、脑电波这些难以伪装的生理反应。过去我们总觉得机器很难理解这些复杂的信号，但深度学习的出现让这件事突然变得现实起来。尤其是当研究者开始把面部表情和生理信号拆开来看，单模态的研究路线反而让问题变得更清晰，也更容易找到突破口。面部表情是可见的，它直观、自然，但也容易被伪装。生理信号是隐性的，它真实、难以控制，却充满噪声。两者

总而言之，言而总之，让大模型预测世界杯这事，猜对了是运气，猜错了是常态。毕竟足球运动本身充满各种偶然性，瞬息万变的赛场走势、临场状态的起伏，根本不是靠海量数据就能精准预判的。而且你看，有些大模型连基础赛制都搞不明白，预测结果也就图一乐，千万别当真。

哈？小红书你真是闷声干大事啊！刚刚，成绩新鲜出炉，大模型交卷今年卷到了新高度。结果第一个拿到官方评卷满分的居然是？？？经IMO官方评定，，六道题全部答对，以满分成绩斩获金牌。含金量有多高呢？这么说吧，这是中国大模型首次获得IMO官方金牌水平认证，也是继谷歌Gemini模型之后，全球第二个达到该成绩的大模型。而且划重点！是！谷歌当年也只答对了5/6……震惊了，这还是我印象中的小红书吗？首次登上世界级

不是"属于同一主题"，而是"能直接回答问题"。这一句话的差异直接影响拒答的准确率。前者会把续费规则判为相关，后者不会。如果上线之后拒答率长期在 20% ~ 30%，说明两件事至少有一件成立：知识库覆盖有缺口，或者产品层面没让用户搞清楚这个系统能干什么，这两个问题调 prompt 解决不了。拒答日志应该作为知识库迭代的输入源，高频被拒的问题定期拉出来看，哪些是知识库该覆盖但没覆盖的补进去；哪些是这个

离开 OpenAI 不到一天，研究员 Andrew Ho 在 X 上写下一篇长文，质疑整个前沿 AI 实验室的商业模式。「前沿 AI 实验室赚的钱，或许根本撑不到 AGI 到来。AI 圈知名播客主持人 Dwarkesh Patel 随后发文反驳：只要模型能力仍在快速增长，领先本身就能创造巨大的商业价值；一旦真正的 AGI 出现，它就会主动扩散。马斯克迅速评论，支持这样乐观的预期。这场争论指向一个很