58个纯噪声策略跑300轮，假alpha比我预想的还多
今天刷 dev.to 热榜，看到一篇文章叫《I Tested 58 Trading Hypotheses. 48 Failed. Here's the Framework That Killed Them.》，作者测了5
在人工智能系统中，部署不是瓶颈，推理经济才是关键
介绍搜索“如何部署 AI 模型”，每次得到的答案形状都一样。用 FastAPI 或 Flask 应用包装模型。放进 Docker 容器。推送到 GPU 实例或 Kubernetes 集群。添加健康检查。完成。 这个答案正确。它也是简单的部分。 大多数使用开源模型构建的团队在一天或两天内就能得到一个可
我用自定义 Pi Agent 构建的开源 Trello，卡片由它自动处理
我的待办清单增长速度一直快于我能清理的速度，而且其中大部分并不是艰难的工作。“比较三家供应商。” “起草跟进邮件。” “检查站点仍能加载。” 任何像样的 AI 智能体都能完成这些。令人烦恼的是围绕这些任务的琐事：打开聊天窗口，粘贴上下文，等待，把答案复制到某处，随后忘记自己两天前到底问了什么。 我想
在实际应用中 AI Agent 真的为何需要独立的权限模型
AI agents 正迅速进入生产系统，能够访问真实客户数据、内部工具链以及影响收入的工作流。一个支持自动化 Agent 可能会从 CRM 读取工单，总结对话历史，发放部分退款，创建内部升级工单，并在 Slack 发布状态更新，所有这些操作都在单个任务内完成。当这些 Agent 工作时，它们可以简化
用信号定位 AI Agent 真实故障，再用评估进行测试
假设你的支持团队使用一个 AI agent 来发放退款。队友输入：“退款 Priya 40 美元，她的水壶到货时已经裂开了。” agent 运行退款工具，工具报告成功，agent 回复：“已完成，向 Priya 返还 40.00 美元。” 几天后 Priya 发来消息。她的银行显示只有 0.40 美
500次采样实测：温度参数如何改写LLM的输出分布
今天刷 dev.to 热榜，看到一篇《LLMs Pass the Data-Science Quiz, Then Give Different Advice: A Kaggle Benchmark of 36 Meas》
Float16Array 2026 年成为 TC39 基线，JS 开发者在机器学习与图形计算中的需求
TC39 Float16Array 已成为 2026 年基线：JavaScript 开发者在 ML 和图形工作负载中需要了解的内容本文在人工监督和审阅下，得到了 AI 的协助撰写。 JavaScript 新兴的 ML 和图形工作负载中的大多数性能问题源于在不匹配的数值格式之间复制数据。团队编写工作线
怎么用 Python 画系统架构图？从零开始的实操教程
绘制系统架构设计图是技术文档中的重要一环。系统越复杂，团队内部保持清晰的沟通就越重要。 不过，用画布类工具从零开始画图，效率未必高。 好在还有另一种画图方式：图即代码（diagram-as-code）。这种方式用预定义的语法描述图中的各个组件，而不是动手去画。 目录图即代码的优势前置条件与安装 Di
指数退避真的更划算吗？我写了个模拟器亲手测了一遍
今天刷 dev.to 热榜，看到一篇《To Retry or Not to Retry? That Is the Question.》排在前列，评论区一边倒地推荐“重试就用指数退避加抖动，教科书答案”。这话我听过不下一百
余弦相似度失效原因：实测大模型提示与专用验证器
实验进行于 2026 年 9 月 30 日 – 10 月 6 日。最后更新： 2026 年 10 月 7 日。披露： DigitalOcean 通过 Serverless Inference 在其 Model Catalog 中提供 Jev，并撰写了此分析。对第三方公司的引用仅供参考，不表示与任何第