2025年的最后一天， MIT CSAIL提交了一份具有分量的工作。当整个业界都在疯狂卷模型上下文窗口（Context ...

其核心思想是借鉴计算机科学中的“外存算法” (Out-of-core algorithms)，不要把长 Prompt 直接喂给神经网络，而是把它放在一个外部的 Python REPL 环境里。 Prompt 被加载为环境中的变量context 。模型不再像以前那样生吞整个字符串，而是通过编写代码（如len (context) , context.split , re.search ）来按需读取数据 ...

嘿，你是不是对编程感兴趣，但又觉得那些专业软件太贵，不知道怎么下手？别担心，今天我就来聊聊一些完全免费的编程软件，帮你零成本开启编程之旅！我自己就是从零开始学编程的，用过不少免费工具，感觉特别实用。编程没那么高大上，选对软件，你也 ...

MongoDB一共从2个方面提供监控，全量和增量，分为2个端口。全量部分的监控是从2.4.1版本才开放的，增量部分监控从1.0.0就开放了。 注意：通过sentinel接口的相应修改都不会持久化，也就是说通过sentinel接口修改的变量在MongoShake发生重启后都会清空，需要重新配置。

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在大模型生成代码仍饱受语法错误、命名混乱和上下文依赖困扰的当下，日本数据科学家本田崇人（Takato Honda）带来了一套激进的解决方案:一门名为 (粋)的全新编程语言。其名称取自日本传统美学“粋”——意为极致精炼、剔除冗余——而语言本身也贯彻了这一哲学:，目标是让大语言模型(LLM)在生成代码时实现“100% 准确率”。 Sui ...

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在人工智能生成代码仍面临语法错误、命名混乱和上下文依赖等难题的背景下，日本数据科学家本田崇人推出了一款名为（粋）的全新编程语言。其名称源自日本传统美学中的“粋”，象征极致精炼与去冗存精，而语言本身的设计也严格遵循这一理念：通过结构化设计消除语法错误、以数字编号替代变量名、确保每行代码独立运行，旨在让大语言模型（LLM）生成代码时达到“零错误率”的目标。