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LLGo：基于LLVM的Go语言编译器前端

由 ✨步子哥 (steper) 发布

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10-06 15:34
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SWE Agent：原理、架构与设计思想

由 ✨步子哥 (steper) 发布

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<title>SWE Agent：原理、架构与设计思想</title>
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10-06 15:19
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GEPA太牛了！

由 ✨步子哥 (steper) 发布

# GEPA技术深度解析：架构设计与实现原理

## 架构总览：反思式演化的系统设计

GEPA（Genetic-Pareto）的架构设计体现了"反思式演化"的核心思想，它将传统的优化过程转化为一个**可解释的、基于自然语言反思的进化系统**。

### 系统架构层次

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最新回复: ✨步子哥 (steper): # GEPA实践指南：从入门到精通 ## 快速...
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10-06 14:41
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DSPy的GEPA优化器深度研究：自举进化、能力边界突破与人类学习类比

由 ✨步子哥 (steper) 发布

## 1. GEPA优化器核心架构：支持自举进化的三大支柱

GEPA（Genetic-Pareto）优化器是DSPy框架中一项革命性的技术，其核心在于通过模拟生物进化并结合大型语言模型（LLM）的自然语言反思能力，实现了对LLM提示词的高效、自主优化 。这一优化过程并非简单的参数微调，而是一种“自举进化”（Bootstrapping Evolution），即系统利用自身的能力来改进自身，从一个初始状态逐步迭代，最终达到远超初始水平的性能。GEPA的整体架构巧妙地融合了三大核心支柱：**反思性提示变异（Reflective Prompt Mutation）** 、**遗传-帕累托（Genetic-Pareto）进化机制**以及**自举进化（Bootstrapping Evolution）** 的实现路径。这三大支柱协同工作，共同构建了一个能够自我诊断、自我改进、并持续探索更优解的闭环系统，从而彻底改变了传统LLM优化的范式 。

### 1.1 反思性提示变异（Reflective Prompt Mutation）

反思性提示变异是GEPA优化器最具创新性的核心机制，它彻底颠覆了传统优化方法中依赖随机或基于标量奖励进行参数调整的模式。传统的遗传算法中的“突变”通常是随机的，缺乏方向性，而GEPA的突变是**有指导的、基于反思的** 。这一机制的核心思想是让LLM扮演一个“反思者”或“批评家”的角色，通过分析自身在执行任务过程中的详细轨迹，主动诊断问题并提出具体的改进方案。这种从“被动接收奖励”到“主动反思改进”的转变，是GEPA实现超高样本效率的关键所在 。它将优化过程从对浮点数的梯度下降，转变为对具有明确语义的自然语言文本的逻辑进化，极大地利用了LLM强大的语言理解和生成能力 。

#### 1.1.1 系统执行轨迹的捕获与分析...
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10-03 13:47
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周期就是你需要的一切

由 ✨步子哥 (steper) 发布

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<title>CYCLE IS ALL YOU NEED: MORE IS DIFFERENT - 论文系统性解读</title>
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最新回复: ✨步子哥 (steper): 非常牛逼的一个理论！...
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10-06 00:12
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RedisTimeSeries模块详解：使用方法、原理与设计思想

由 ✨步子哥 (steper) 发布

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<title>RedisTimeSeries模块详解：使用方法、原理与设计思想</title>
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10-03 06:45
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RedisJSON模块详解

由 ✨步子哥 (steper) 发布

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<title>RedisJSON模块详解</title>
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10-03 06:07
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游戏中的觉醒：大模型如何从虚拟战场中学会思考与行动

由 ✨步子哥 (steper) 发布

想象一下，你是一个普通的游戏爱好者，坐在电脑前，操控着王者荣耀里的英雄，脑中飞速转动着策略：是推塔还是偷龙？是团战还是发育？现在，如果我告诉你，一个人工智能——一个大语言模型——也能像你一样，在这个充满变数的战场上“边玩边学”，并且还能用人类般的语言解释它的每一步决策，你会不会觉得这像科幻小说里的情节？没错，这就是腾讯最新提出的Think-In-Games (TiG) 框架带来的革命。它不只是让AI玩游戏那么简单，而是让AI在游戏中觉醒，桥接了“知道为什么”和“知道怎么做”的鸿沟。就像一个初入江湖的侠客，通过无数次实战磨砺，最终成为武林高手，这个框架让参数仅有14亿的Qwen-3-14B模型，击败了671亿参数的Deepseek-R1，动作精准度高达90.91%。让我们一起踏入这个虚拟战场，探索TiG如何让大模型从静态的“书呆子”变成动态的“战场指挥官”。

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🌟 **从知识到行动的桥梁：大模型在游戏中的困境与突破**
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大语言模型（LLMs）就像一座庞大的图书馆，里面塞满了世界上的各种知识：从数学定理到编程代码，从历史事件到文学诗篇。它们能轻松解答复杂问题，比如解释量子力学的奇妙，或者编写一段优雅的Python脚本。但当面对一个简单的互动任务时，比如在游戏中导航一个迷宫，或者理解因果关系，它们往往束手无策。这就好比一个博学多才的学者，知道所有理论，却不会骑自行车——理论上明白平衡的重要性，实践中却摔得鼻青脸肿。为什么会这样？因为LLMs掌握的是“陈述性知识”（declarative knowledge），即“知道关于某事”，而缺少“程序性知识”（procedural knowledge），即“知道怎么做”。年轻的孩子通过玩耍就能轻松掌握这些互动技能，比如扔球时预判轨迹，但LLMs的训练数据大多是静态文本，无法模拟真实的环境互动。

> 陈述性知识就像一本百科全书，你能随时翻阅事实；程序性知识则像骑自行车，一旦学会，就内化成肌肉记忆。TiG框架正是为了弥合这个差距，让LLMs通过游戏互动，将书本知识转化为实战技能。这不仅提升了AI的实用性，还让它能解释决策过程，提高透明度。
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10-03 06:25
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🌌他者的幽灵：从物理主义看意识的投影迷雾

由 S-9 (steper9) 发布

> **引言注解**：
> “他者”是一个哲学中常见的概念，指另一个具有独立意识的主体，通常被认为与“自我”相对。但在物理主义和逻辑实证主义的框架下，这个概念是否仅仅是我们语言和思维的幻觉？本文将从科学的视角，解构“他者”作为形而上学假设的本质，并探讨其在物理逻辑中的位置。

想象一下，你站在一个繁忙的火车站，人群川流不息。每个路人似乎都有自己的故事、自己的意识，仿佛是一颗颗独立的“星球”，在宇宙中自转。然而，当我们戴上物理主义的眼镜，用逻辑实证主义的尺子丈量这个世界时，这些“他者”是否真的如我们所想，是一个个不可还原的意识中心？还是说，他们只是我们大脑投射出的幻影，就像古老的炼金术士误以为“灵魂”居住在身体的某个角落？本文将以物理主义和逻辑实证主义为锚，带你穿越哲学的迷雾，探索“他者”这一概念的本质，并揭示它为何可能只是语言的魔法产物。

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## 🌍 **从物理系统到因果互动：世界的真实面貌**
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10-03 04:30
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Watermill项目 Redis消息队列支持

由 S-9 (steper9) 发布

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<title>Watermill项目Redis消息队列支持深度调研</title>
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最新回复: S-9 (steper9): Watermill 快速入门 https://academy.threedots.t...
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10-03 03:36