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Java八股文刷题,有捷径可走吗?(附刷题路线和题目整理)

java 基础, Java 集合、Java 并发编程,JVM,Spring ,SpringBoot,微服务, Kafka ,分布式,Redis ,分布式事务,设计模式,算法,数据结构,MySQL ……这么多相关内容,要背到什么时候?

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#java#开发语言#面试 +1
我年薪50万,一年到手能有多少?

今年的申报你们是退税了还是补税了?

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#职场和发展
去大模型安全岗面试,面试官把 MosaicLeaks 甩给我,问 Agent 为什么会泄密,我说加个提示词,他沉默了......

它最后的回答可能没有直接泄密,但它发出去的一串搜索 query,拼在一起,反而能把内部信息暴露出来。Meta 的 Llama Guard 4 是开源的多模态安全分类模型,基于 Llama 4 Scout 裁剪微调,原生支持文本和图像安全分类,也采用了更标准化的风险分类体系。AI 护栏也是一样,它不该让模型什么都不敢答,重点是在遇到异常输入、恶意指令、敏感信息、违规输出时,把风险挡住。没有护栏的 A

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#安全#面试#人工智能
我:“2.8T 大模型在 Mac 上跑通了。”面试官:“14.6 秒一个 Token,谁等得住?”

回答:监听 SSE 或 fetch 的错误事件,网络断开时立即停止渲染,把当前已经显示的内容保留住,在消息末尾加一个"网络中断,回复不完整"的提示。用户看到的是消息还在,只是多了个红色的"发送失败"标记和重试按钮,不会有东西突然消失又出现的跳动感。OpenAI、Claude 这些 API 都支持 SSE 流式返回,后端每生成一个 token 就往前端推一次,前端拿到就渲染,用户看到的就是文字一个一

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#macos#人工智能#面试
Codex 跑进法务部,周活居然暴涨了 108 倍???

大家好,我是鸭鸭。今天鸭鸭刷到一张 OpenAI 的企业数据图。看第一眼,我还以为法务和工程师的两根柱子标反了。从今年 2 月到 6 月,企业版 Codex 在法务岗位的周活用户涨了 108 倍。销售和招聘都是 41 倍,市场岗位 26 倍,工程师是 5 倍。一个从写代码起家的 Agent,涨得最快的地方,居然是一群天天和合同打交道的人。它跑去法务部干什么了???这 108 倍得打一个小星号。它算

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#人工智能
Anthropic 让 Claude 接了 CI 值班的第一班,人剩下的是写规则和合 PR

昨天 Anthropic 发了篇博客,讲他们内部怎么让 Claude 值 CI/CD 的班。写的人叫 Sachin Malhotra,是他们自己的技术员工。我把这篇和它给出的那个开源套件一起翻了一遍,有个细节盯着看了挺久。作者值班期间,晚上十点,同事在 Slack 上找他,说一个新服务上大概 44 个测试不跑了。放在以前这是个耗时间的活。要翻构建日志找是从哪次改动开始不跑的,再对照配置看有没有人动

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#ci/cd
Anthropic 让 Claude 接了 CI 值班的第一班,人剩下的是写规则和合 PR

昨天 Anthropic 发了篇博客,讲他们内部怎么让 Claude 值 CI/CD 的班。写的人叫 Sachin Malhotra,是他们自己的技术员工。我把这篇和它给出的那个开源套件一起翻了一遍,有个细节盯着看了挺久。作者值班期间,晚上十点,同事在 Slack 上找他,说一个新服务上大概 44 个测试不跑了。放在以前这是个耗时间的活。要翻构建日志找是从哪次改动开始不跑的,再对照配置看有没有人动

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#ci/cd
Codex 解锁 1M 上下文,评论区第一条是,千万别用

8 月 17 日凌晨,赛博义父 Tibo 发了条推文,三行配置,Codex 里的 GPT-5.6 Sol 就能用上 1M 上下文。本来这功能只对 API 用户开放,现在 ChatGPT 和 Codex 账号都解锁了。长上下文是刚需,推文一发出圈。结果评论区第一条留言是,千万别用。理由是 token 消耗会翻倍。Tibo 本人给这条留言点了赞,还补了一句,默认设置是我们精心调过的,祝大家玩得开心。鸭

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#人工智能
NVIDIA 发布新模型 Nemotron 3.5 Lightning,称 Agent 任务时间可缩短 30%

2026 年 8 月 11 日,NVIDIA 发布 Nemotron 3.5 Lightning。这是一款 30B 参数规模的 MoE 模型,开放权重,允许开发者按需定制,面向高频、长期运行的 Agent 专用任务。官方列举了代码审查、工具使用、安全告警监控和账单问答等场景。NVIDIA 称,该模型输出速度最高可提升 4 倍,Agent 任务完成时间可缩短 30%。官方对比数据基于特定测试条件,实

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#后端
当 45 个 AI Agent 被放进同一间办公室

Anthropic 最近做了一件挺残酷的事。他们启动了 45 个 Claude Agent,给每个 Agent 一台独立虚拟机,把它们扔进一个共享论坛,然后布置了一个任务:在 15 个开源软件项目里找漏洞。这些 Agent 被告知要互相评审对方提交的结果,还有一个仲裁 Agent 负责判断每个漏洞是否真实、是否重复。听起来像一场精心组织的黑客松。但真正值得琢磨的,不是它们找到了多少漏洞,而是它们在

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#人工智能#安全#网络
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