logo
publist
写文章

简介

该用户还未填写简介

擅长的技术栈

可提供的服务

暂无可提供的服务

Google工程师用AI审查Linux内核代码,53%的Bug人眼没看出来

但你想想,这1000个测试样本全是从上游最近的提交里拿的,每个都带了`Fixes:`标签,说明它们**已经通过了人类reviewer的审查,合进去了,然后被后来的修复补丁打回原形**。我拿我们组最近的一个PR试了一下,它确实找出了两个我review的时候没注意到的问题——一个是潜在的空指针解引用,另一个是锁的获取顺序不一致。这就好比你的reviewer不是泛泛的"会写代码的人",而是懂内存管理的内

#人工智能#AI Agent
Hermes 周报|这一周AI圈杀疯了:清空P0/P1、美团开源万亿大模型、余承东挂帅盘古

上周(6/29 - 7/5)AI 圈出了不少大事。我挑几条跟 Hermes 最相关的,顺便聊聊我的感受。

文章图片
#DeepSeek#AI智能体
大模型推理优化实战:PD分离、Radix Attention 与 Continuous Batching,算力成本能省多少

已经在用 vLLM/SGLang 的:PagedAttention、Continuous Batching 默认就是开着的,不用折腾。先把 Radix Attention 的收益吃满——检查你的业务有没有高共享率的前缀(system prompt、多轮对话),有的话收益立竿见影。要上 PD 分离的:先想清楚业务是否同时要求严格 TTFT 和 TPOT。两者都要,PD 分离是正解;只要一个,先别折腾

文章图片
#vLLM
大模型API 8月31日迁移潮:Claude涨价50%、GPT-5.4退场、Kimi K2.5退役,一次算清你的账单怎么变

这次8月31日的集中变更,本质是行业从"烧钱换规模"转向"正常化定价"的一个切片。对开发者来说,能做的事很朴素:把token计量做进自己的监控、把模型名收进配置、把每次迁移当灰度发布来做。这三个习惯建立起来,以后再遇到调价退役潮,就是改两行配置的事,而不是一次救火。留个问题:你们的API账单里,token数是请求级落库的,还是月底看厂商报表才知道的?如果是后者,这次的Claude涨价就是补课的最好

文章图片
#AI
Hermes 周报:一周修 989 个 bug,GLM-5.3 不换基座涨 50%,Cursor 600 亿易主

周一早上跑周报脚本的时候,一个数字把我看愣了:989。这是 Hermes 上周(8 月 10 日 ~ 16 日)修掉的 bug 类提交数。同一周,新功能只有 189 个。修 bug 是写功能的五倍还多。再看行业这边,8 月 14 日智谱发了 GLM-5.3——基座模型一个参数没动,靠后训练把编程体感拉高了 50%。8 月 15 日,SpaceX 对 Cursor 母公司 Anysphere 的 6

文章图片
#AI#开源
Hermes Agent 周报:v0.20.0 传令官落地——智能体开始互相说话了

回到开头那个巧合。8 月 3 日同一天,一个框架在教 agent 说话,一个模型把旗舰权重放开。两条线交汇,指向同一个方向:智能体要真正干活了,光有模型不够,得让它们能互相协作、能对接系统、能承担后果。你上手 v0.20.0 的语音了吗?A2A、Agent Plugins、AIP 三个标准,你觉得哪个真能跑起来?评论区聊聊,我整理到下周的周报里。

文章图片
#开源#人工智能
Android 16 AppFunctions 上手实战:把你的 App 变成设备端 MCP 服务器

AppFunctions 的参数和返回值必须是可序列化的 data class,用/** 笔记的唯一 ID *//** 笔记标题 *//** 笔记正文 *//** 创建时间戳(毫秒) *//** 新笔记的标题 *//** 新笔记的正文 */AppFunctions 把 MCP 的思想从云端搬到了设备上,解决了服务端工具「够不到本地数据」的根本问题。API 可用、生态未熟。

文章图片
#MCP
阿里 Qwen3.8-Max 解析:2.4T 参数旗舰首次开源,API 接入与踩坑指南

Qwen3.8-Max 这次最值得记住的不是 2.4T 这个数字,是三件事:长程任务能力站上第一梯队、API 双协议把迁移成本打下来、Max 旗舰首次开源(下周)。如果下周权重真放出来,开源社区的天花板会被抬到 2.4T 这个量级。DeepSeek 把"闭源溢价"这层窗户纸戳穿之后,阿里选择用开源生态锁住上下游,这一步棋对开发者是实打实的好事。泼盆冷水:基准分和真实体感是两回事。等开源权重落地,本

文章图片
#人工智能
Claude Code Agent Teams 实战指南:我的第一个AI开发团队是怎么组起来的

*这里我踩了个坑**:第一次设完环境变量,启动 Claude Code 后直接说"帮我创建一个 agent team",结果它完全没反应。但子 agent 之间**不说话**。每个团队成员有自己的对话窗口,可以通过**共享任务列表**和**内部邮箱**直接沟通。不是一个 agent 干活,是多个 agent **同时**干活,而且它们之间能直接聊天。上周四我试着搭了一个 4 人团队做 REST A

Kimi Code CLI 超详细教程,附源码

Kimi Code CLI 默认用 Moonshot 的API,如果想本地跑,得自己搭一个兼容的API服务器。我想找个开源的替代品,最好能自己折腾一下。关键是**开源**——你可以自己部署模型,数据不出内网,这对某些场景很重要。如果你正在找 Claude Code 的开源替代,或者想试试AI编程代理,Kimi Code CLI 值得入手。安装脚本会自动帮你装 `uv`(Python包管理器),然后

#人工智能#开源#编程工具
    共 93 条
  • 1
  • 2
  • 3
  • 10
  • 请选择