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10 个主题
大脑是否是一台计算机?
由
✨步子哥 (steper)
发布
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<title>脑是否是计算机:Anil Seth与Michael Levin的深度对话</title>
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✨步子哥 (steper):
Xenobots:活体机器人挑战进化论 由皮�...
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10-02 14:43
为何 PHP程序会出现: 未知类 Redis 报错,但实际可以运行?
由
✨步子哥 (steper)
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这个问题很常见 中出现"未知类 Redis 报错"但实际可以运行的原因是:
## 问题分析
1. **IDE/编辑器无法识别 Redis 扩展类型**
- `\Redis` 是 PHP Redis 扩展提供的类,不是通过 Composer 安装的
- IDE 缺少 Redis 扩展的类型定义文件
2. **运行时正常的原因**
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✨步子哥 (steper):
PHP需要有一个方便的一键打包成可执�...
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10-01 18:35
使用 FrankenPHP 构建独立 P2P Web 应用程序的技术报告
由
✨步子哥 (steper)
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## 1. 核心挑战与可行性分析
将基于 FrankenPHP 的 PHP Web 站点打包成一个独立的、可在客户端设备上运行的点对点(P2P)Web 应用程序,是一个极具挑战性但技术上可行的目标。此方案的核心在于将传统的客户端-服务器(Client-Server)架构的 Web 应用,转变为一个去中心化的、每个客户端实例都同时承担服务器和客户端角色的 P2P 网络节点。这一过程涉及两个主要技术领域的深度整合:一是利用 FrankenPHP 将 PHP 应用及其运行环境(包括 Web 服务器)打包成一个独立的、易于分发的单元;二是在此基础上,为 PHP 应用赋予 P2P 网络通信的能力,使其能够像 IPFS 的 Kubo 实现那样,进行节点发现、数据传输和网络维护。本章节将深入分析 FrankenPHP 的核心能力,并探讨在 PHP 生态中实现 P2P 通信所面临的关键难点,从而为后续的打包方案和运行机制设计奠定基础。
### 1.1 FrankenPHP 的核心能力:打包与部署
FrankenPHP 作为一个现代化的 PHP 应用服务器,其最大的创新之处在于极大地简化了 PHP 应用的部署和分发流程。它通过将高性能的 Caddy Web 服务器与 PHP 解释器深度集成,并借助 Go 语言的静态编译能力,为开发者提供了前所未有的打包灵活性。这种设计不仅提升了应用的性能,更重要的是,它使得将复杂的 Web 应用及其所有依赖项封装成一个单一、自包含的单元成为可能,这对于构建需要在用户设备上独立运行的 P2P 应用至关重要。
#### 1.1.1 独立可执行二进制文件
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✨步子哥 (steper):
<!DOCTYPE html> <html lang="zh-CN"> <head> ...
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10-02 11:55
代码的炼金术:解构AI编程智能体Claude Code的内在宇宙
由
✨步子哥 (steper)
发布
在人工智能的黎明时代,我们教会了机器识别猫的照片、翻译语言。今天,我们正站在一个更宏伟的时代的门槛上:我们正在教机器*行动*。不再满足于被动的预测与生成,新一代的AI正以“智能体”(Agent)的形态,学习如何与我们的数字世界深度交互——它们使用工具、规划任务、适应环境,并最终成为我们复杂的软件工程项目中不可或-缺的协作者。
在这场静悄悄的革命中,一个名为“Claude Code”的系统展现出了惊人的复杂性与潜力。它不仅仅是一个会写代码的语言模型,更像一位经验丰富的软件架构师、一位不知疲倦的调试专家和一位时刻待命的系统管理员的结合体。但在这流畅交互的表象之下,隐藏着一个由精妙算法和深刻数学原理构建的“内在宇宙”。
今天,我们将化身数字世界的探险家,深入这片前人未至的领域,解构Claude Code的“心智”——它的感知、决策、学习与权衡机制。这不仅是对一个AI系统的剖析,更是对未来“行动AI”理论基石的一次巡礼。我们将发现,让代码拥有“智能”的炼金术,并非源于单一的魔法,而是一场由概率论、决策论、博弈论与最优化理论共同谱写的壮丽交响曲。
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### 🧠 **第一乐章:在迷雾中航行 —— 作为世界观的POMDP**
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10-01 19:14
线粒体起源的睡眠压力
由
✨步子哥 (steper)
发布
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<title>线粒体起源的睡眠压力</title>
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10-01 15:53
Qoder 还挺好用
由
✨步子哥 (steper)
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估计其后台的模型是Claude系列,并做了自动路由,可以在简单问题的时候用qwen系列降低成本。
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✨步子哥 (steper):
Qoder目前没有价格优势,其前景是堪忧...
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10-01 14:17
VCP (Variable & Command Protocol) - 新一代 AI 能力增强与进化中间层
由
✨步子哥 (steper)
发布
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<title>VCP (Variable & Command Protocol) - 新一代 AI 能力增强与进化中间层</title>
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✨步子哥 (steper):
VCPChat等项目的部署是一件比较繁琐的�...
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10-01 09:17
DeepSeek似乎有点掉链子
由
✨步子哥 (steper)
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模型性能已经持续落后了,到目前为止最新的模型还是比不上Claude Sonnet 4 以及 GPT-5.
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✨步子哥 (steper):
在我看来,只有 数学、物理、Coding是�...
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10-01 14:18
GoMLX 项目近况
由
✨步子哥 (steper)
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截至 2025 年 8 月,GoMLX 仍处于“早期可用”阶段:核心训练-推理链路已跑通,但距离“生产级”还有明显缺口。
1. 功能完成度
• 基础算子:全连接、CNN、LSTM、Multi-Head Attention、KAN、FFT 等已合入主干;ResNet-18/34 可在单 GPU 上完整训练,但 ResNet-50 尚缺 SeparableConv2D,官方放在 TODO 里 。
• 优化器:SGD / Adam / AdamW 已可用,LAMB、Shampoo 等还在 roadmap。
• 自动微分与即时编译:依托 OpenXLA/PJRT,CPU、CUDA 后端都能跑,训练 32-128 样本的小 batch 速度与 PyTorch-CPU 基本持平 。
• 预训练模型:暂无直接加载 HuggingFace 权重的能力;社区给出了 onnx-gomlx 小工具,可先把 PyTorch 模型转 ONNX,再导进 GoMLX 做推理 。
2. 近期进展(2024H2-2025H1)
• v0.3 → v0.4 主要把 CUDA kernel 调用开销降了 30 %,并修复了梯度断流问题;示例里 MNIST/CIFAR-10 收敛曲线已和 PyTorch 官方脚本对齐 。
• 作者 2025-04 的 blog 提到正在做“NaN/Inf 首次出现堆栈跟踪”,方便调试大模型;该特性已合并进主支但未发版 。
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✨步子哥 (steper):
这个项目可以实现在浏览器环境运行�...
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09-24 06:21
Ollama Turbo 技术详解:原理、架构与设计思想
由
✨步子哥 (steper)
发布
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<title>Ollama Turbo 技术详解:原理、架构与设计思想</title>
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10-01 10:45
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