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Claude fable 5与GPT5.5模型能力实测

文章摘要: 本文对比了Claude Fable 5与GPT5.5在复杂前端开发任务中的表现。作者通过高强度创意提示词(要求生成融合暗黑数学美学、流体动态交互的MathSight OS单页官网)进行实测,发现Claude Fable 5在流体背景实现、滚动稳定性、动效连贯性和工程整体性上显著优于GPT5.5。官方性能图表显示,Fable 5在SWE-Bench Pro(80.3% vs 58.6%)

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#html5#html#css +2
Claude fable 5与GPT5.5模型能力实测

文章摘要: 本文对比了Claude Fable 5与GPT5.5在复杂前端开发任务中的表现。作者通过高强度创意提示词(要求生成融合暗黑数学美学、流体动态交互的MathSight OS单页官网)进行实测,发现Claude Fable 5在流体背景实现、滚动稳定性、动效连贯性和工程整体性上显著优于GPT5.5。官方性能图表显示,Fable 5在SWE-Bench Pro(80.3% vs 58.6%)

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#html5#html#css +2
Codex Agent Legion 实现原理与 GitHub 使用指南

本文介绍了 Codex Agent Legion 的实现原理与 GitHub 使用指南。该项目是一个本地调度控制台,核心功能是分析用户任务并生成可执行的调度计划(包括 JSON 计划文件和 prompt 模板)。其运行流程包括任务解析、复杂度评估、风险检测和调度决策,支持默认启发式算法和自定义算法。项目包含 CLI 工具、军团名册配置、prompt 模板和数据结构契约等核心组件。用户可通过克隆仓库

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#github#人工智能#算法
Codex Agent Legion 实现原理与 GitHub 使用指南

本文介绍了 Codex Agent Legion 的实现原理与 GitHub 使用指南。该项目是一个本地调度控制台,核心功能是分析用户任务并生成可执行的调度计划(包括 JSON 计划文件和 prompt 模板)。其运行流程包括任务解析、复杂度评估、风险检测和调度决策,支持默认启发式算法和自定义算法。项目包含 CLI 工具、军团名册配置、prompt 模板和数据结构契约等核心组件。用户可通过克隆仓库

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#github#人工智能#算法
五子棋有禁手 AI 下载指南与核心算法原理

本文介绍了五子棋有禁手AI的下载指南与核心算法原理。主要内容包括: 主流AI推荐:传统搜索派代表"弈心(Yixin)"和深度学习派代表"KataGomoku"的下载与配置方法; 传统AI算法:基于博弈树搜索、α-β剪枝和威胁空间搜索,通过硬编码规则规避禁手; 深度学习AI原理:采用双头神经网络结构,结合规则掩码机制和蒙特卡洛树搜索,确保不违反禁手规则; 人机差距:现代AI通过数学优化和深度计算,在

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#人工智能#算法
二次互反定律

摘要:二次互反定律是数论中的核心定理,被誉为"黄金定理"。它揭示了两个不同奇素数p和q之间二次剩余性质的深刻关系:当p和q都模4余3时,(p/q)与(q/p)符号相反;否则符号相同。该定理通过勒让德符号和欧拉判别法实现高效计算,在密码学(Rabin加密、零知识证明等)和算法优化中有重要应用。文章通过实例演示了如何运用该定律快速判断二次剩余性质,展现了其在计算机科学中的实用价值。

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#算法
HTML 实时预览工具

这篇文章介绍了一个开源的HTML实时预览工具,主要功能包括: 核心功能 实时预览:左侧编辑HTML代码,右侧即时显示渲染效果 支持设备模拟:可切换桌面、平板、手机三种视图模式 拖拽分栏:自由调整编辑区和预览区的比例 技术实现 基于React + CodeMirror构建 使用iframe的srcdoc属性实现安全预览 采用react-resizable-panels实现可拖拽分栏 内置HTML语法

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#html#前端
AI Agent 终端与系统级自动化深度指南

小教程,感觉很多人需要,AI一篇大家康康

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#人工智能#自动化#运维
欧拉函数的乘性+一道练习题

本文探讨了欧拉函数的乘性性质,通过两种方法证明了当gcd(m,n)=1时φ(mn)=φ(m)φ(n)。第一种方法基于容斥原理,通过素因数分解推导出欧拉函数公式;第二种方法运用环同构理论,借助中国剩余定理建立同构映射。文章还提出了三道思考题:1) 将高斯整数模n环分解为素数幂子环直积;2) 分析|U(R_n)|=φ(n)^2成立的条件;3) 计算n=15时R_15中可逆元数量,说明其不等于φ(15)

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#抽象代数
躲藏博弈中的策略优化:整合历史数据、概率论与博弈论

躲藏博弈策略优化是一个多学科交叉的复杂问题,整合历史数据分析、概率论方法与博弈论框架可以构建更全面、更有效的决策系统。从简单模型开始:先建立基础模型,然后逐步引入复杂性重视数据质量:确保历史数据的准确性、完整性和代表性平衡理论与实践:理论分析指导方向,实践检验验证效果考虑实施成本:策略的复杂性应与实际执行能力匹配持续学习与调整:博弈环境动态变化,策略也应不断演化。

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#概率论
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