1万次请求喂下去，LFU比FIFO多命中13.4个百分点
缓存淘汰策略到底选哪个，我在两个群里看到了完全相反的答案。一边的人说FIFO实现最简单、常数最小，够用了，命中率损失可以忽略；另一边的人说LFU才配得上"倾斜流量"这个词，FIFO在热点面前就是个摆设。两边都言之凿凿，谁
AI 客服 Agent 上线实战（二）：把积压工单转成已审 PR
想象一个待办列表中有上百个小票。一个忽略单值的状态过滤器。一个把未标日期的任务排在前面的排序。一个接受空标题的端点。每个只需十五分钟就能修复，测试也已经写了一半，但团队里没有人去处理它们，因为每个开发者都在忙更大的事情。 你笔记本上的编码助手能够修复其中任何一个。它无法修复整个待办列表。你仍然需要逐
我实测了只存记忆不学习的Agent：2000轮后差距摆在这
今天刷 dev.to 热榜，看到一篇《Memory Isn't Learning: Why AI Agents Keep Making the Same Mistakes》排在前面，评论区一堆人附和“记忆就是 Agent
如何阻止 AI Agent 编造尼日利亚邮编
2026年10月1日，尼日利亚的邮政编码从六位数字变为能够唯一标识单栋建筑的11字符代码，例如 EK-01-A03-FK-01。 在此日期之前训练的语言模型仍会充满信心地描述旧格式。这会影响两类智能体：一种是编写验证码的编码智能体，另一种是从客户消息中读取邮政编码或填写送货表单的运行时智能体。 本文
重试风暴实测：退避抖动砍掉近六成无效负载
今天刷 dev.to 热榜，看到一篇文章标题相当扎眼——《Your failover is a retry loop pretending to be resilience》，直译过来就是“你的故障转移不过是一个伪装成韧
如何把 AI 云推理从前沿模型公司迁移出来
介绍在构建大模型（大语言模型）应用时，您可能会发现自己只能依赖单一推理提供商。许多团队将其应用的基础构建在 OpenAI、Anthropic、Google 或其他平台上，并且在新的开源模型发布后，他们希望将其纳入自己的应用。面向前沿模型公司构建的架构，让人难以确切知道应采取哪些步骤。 这是许多大模型
我随手编了两万个随机数，本福特定律一眼把它们全认出来了
今天刷 dev.to 热榜，看到一篇讲"What 9,050 AI-Written Scripts Taught Me About Slop"的文章，评论区里有人提到：AI 生成的假财报、假数据越来越难靠肉眼识别。下面跟
AI 客服 Agent 上线实战（一）：托管 Agent 接手夜间工单
想象一下，凌晨两点有一张工单进来。客户因他们说是误创建且从未产生流量的实例被收取了 6,868 美元，他们想要退款。你的 AI 支持智能体已经唤醒，几秒钟就读完了。你能否把这张工单交给它处理，归根结底只有一个问题：什么能阻止它直接回复“已退款”？ 大多数团队会在系统提示词里加一行来应对。这一行是一种
我跑了一万次查找，list 比 set 慢了四千倍
今天刷 dev.to 热榜，看到一篇《Changing one field in a 100KB document, in Postgres and in MongoDB》，作者为了改一个字段在两种数据库之间反复横跳，就
基于游戏的大模型基准：模型在榜单之外的表现
引言想象一下，如果你能衡量大型语言模型（大模型）在冒险、欺骗他人或识别不诚实方面的能力。这些是构成行为体行为独特的众多维度中的一部分，但在当前以智能为焦点的基准测试中评估大模型时，用户基本感知不到这些维度。基于游戏的基准测试正在努力扩展用于理解模型在实际任务中可能表现的维度数量，以便在你选择模型之前