北航、人大和九坤投资共同撰写的论文 《Scaling Laws for Code: Every Programming Language Matters》 整理而成。 在代码大模型（Code LLMs）的预训练中，行业内长期存在一种惯性思维，即把所有编程语言的代码都视为同质化的文本数据，主要关注数据总量的堆叠。然而，现代软件开发本质上是多语言混合的，不同语言的语法特性、语料规模和应用场景差异巨大。

Python 中的自由线程功能可禁用全局解释器锁（GIL），目前已在 PEP 703 中得到完整实现。它还配套了一个自适应解释器思路，源自 Mark Shannon 领衔的 Faster CPython 项目（尽管微软已在今年 5 月停止官方支持，相关成果已沉淀进实现）。