In 2045, in a desperate bid to save the terminally ill billionaire Link, humanity’s top bio-engineering team initiated the “Hephaestus” nanomedicine project. However, these microscopic architects, end

Gemini 3 Pro 的发布，标志着大模型竞争进入了**“推理为王”**的新阶段。Google 不再满足于让 AI 做一个只会聊天的鹦鹉，而是试图打造一个能思考、能规划、能行动的数字大脑。对于用户而言，这可能不是一个完美的模型（写作差、速度慢、产品乱），但它绝对是一个令人敬畏的工具。正如一位 Reddit 用户所言：(它告诉你你需要听到的真理，而不仅仅是你想要听到的好话。在这个 AI 泡沫与奇

一边是需要“每次都准时”的实时控制，一边是希望“尽量少耗电”的移动与边缘设备。围绕 PREEMPT_RT、chrony/PTP、CPUfreq/ACPI 这三根“筋骨”，把实时性和能耗由“矛盾体”调成“协奏曲”，是现代 Linux 工程的关键功夫。路线清晰后，关键在于以数据为导向的“测、配、证”：先量尾延迟与时钟偏差，再做分层优先级与隔离，最后在功耗预算内迭代到稳态。所谓“时间闸”，是指在可能发生

Linux 回报的是一致性：选对默认、记录配置、把可重复步骤自动化。最好的发行版，是那个你能持续更新、做好备份并真正理解的系统。从小处开始，常做快照，在真实任务中扩展工具箱。

Backlight problems come from two main phenomena: veiling glare from straylight and loss of contrast from retinal adaptation.逆光问题主要源于两种现象：杂散光导致的面纱眩光，以及视网膜适应带来的对比度丢失。Strong backlight (sun): enormous lum

通过一套“通用 HTTPS + Go 骨架”，可以较为平滑地接入 OpenAI、字节（火山方舟/豆包）、百度（文心千帆/ERNIE）、阿里（通义千问/DashScope）、MiniMax 等多家大模型服务，覆盖纯文本、流式、文生图、图生问、TTS 与多模态输入的主流场景。工程上关键在于抽象：把“非流式 POST JSON”“SSE 流式读取”“data URL 安全传图”“Access Token

我愿意把复杂问题讲到“能落地决策”的程度：如果你的目标是稳态性能与性价比，请不要在推理时对分词器做极限裁剪；如果你对字节/字符建模的统一性与鲁棒性感兴趣，请在训练期系统性地引入相应的设计。你怎么看？你是否在真实系统里尝试过改变切分策略？效果如何？对于中文，你更看好“字节统一”还是“字/词片段并用”的折衷？如果要做一个“可逆/可学习”的前端分词器，你会用什么架构？欢迎在评论区聊聊你的实践经验与疑问。

引子一张看似“六指”的手掌图，某些模型却屡屡回答“五根”。于是有人就此断言：“模型编程能力不行、推理也不行。”这样的结论听上去痛快，却并不科学。真正的关键在于：模型是如何“看”的？人类又是如何“看”的？我们在这张图上犯错，究竟是逻辑推理的问题，还是视觉系统本身的限制？本文用一个“六指图”计数失败的案例为线索，对比人类视觉错觉与AI多模态感知的机理与边界，解释为何这个错误更像“视觉层面的错觉/误读”

引子你可能见过“把任务排排坐”的调度题，但当题目写着“只输出 JSON、必须最小化工期、带技能约束、还夹着工人停机窗口”时，很多人（包括大模型）都会心头一紧。表面上，它像是把几个任务接龙；实际上，它是资源受限项目调度问题（RCPSP）的一个强变体：有工人，有技能，有先后依赖，还要躲开不可用时段；更“毒”的是，任务不可切片，时间又是整数格点，任何一个看似合理的局部选择，都可能在后面把你“锁死”。