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回音的魔力：一个简单重复，如何让AI在不费吹灰之力间变得更聪明

由 ✨步子哥 (steper) 发布

想象你正和一位聪明却有点“健忘”的朋友聊天。你抛出一个复杂的问题，他听完一遍，眉头紧锁，答案模棱两可。可如果你把同样的问题再完整地说一遍，他眼睛一亮，突然间思路清晰，答案精准无比。这不是魔法，而是现实中大型语言模型（LLM）正在发生的故事。一篇来自Google Research的最新研究发现了一个惊人的秘密：**简单地将用户提示重复一遍**，就能显著提升模型在“不推理”模式下的表现，而且不增加输出长度、不拖慢速度。这项技巧被称为“提示重复”（Prompt Repetition），它像一道回音壁，让AI的“注意力”机制充分发挥潜力。今天，让我们一起走进这个故事，探索这个看似平凡却充满魔力的发现。

### 🔄 **因果的枷锁：为什么AI有时“听不懂”完整的问题**

大型语言模型的本質是因果语言模型（causal language model）。这意味着，在处理一段文本时，每个词只能“看到”它前面的内容，而无法提前窥视后面的部分。打个比喻，这就像你在一场单向的电话对话中，只能听到对方已经说出口的话，却无法预知他接下来会说什么。如果问题和上下文的顺序不对，模型就可能“错过”关键信息。

> **因果语言模型**是指Transformer架构中的解码器部分，在自回归生成时采用掩码注意力（masked attention），确保当前位置的预测只依赖于之前的token。这种设计源于语言建模任务的需要，但也带来了顺序敏感性：同一段内容的不同排列，可能导致完全不同的理解效果。

研究者举了一个经典例子：在多项选择题中，如果先给出问题再列选项（question-first），模型还能勉强“记住”问题；但如果先列选项再给出问题（options-first），模型在处理选项时根本还没看到问题，自然表现大打折扣。现实中，许多用户提示都存在类似顺序问题，导致模型性能不稳定。...

01-19 07:38

代码的魔典：纯NumPy重现AI三十位先贤的传奇之旅

由 ✨步子哥 (steper) 发布

想象一下，你是一位年轻的炼金术士，站在一座尘封已久的地下图书馆前。门上刻着一行金色箴言：“若你真正读懂这三十卷古籍，便掌握了人工智能九成精髓。”这是Ilya Sutskever——那位曾执掌OpenAI科学王冠的智者——亲口对约翰·卡马克许下的预言。多少人望而却步，因为那些卷轴里布满晦涩的数学符咒与抽象的逻辑迷宫。可如今，有人把这些古籍一页页拆解，用最原始的元素——纯NumPy——重新铸造成可运行的活体法器。它们躺在GitHub的一个角落，名为**sutskever-30-implementations**，静静等待下一个敢于点亮火炬的冒险者。

这个仓库不是简单的代码复制，而是一场从零开始的朝圣。每一份实现都拒绝借助PyTorch或TensorFlow的“魔法杖”，只用NumPy这把最朴素的匕首，一刀一刀刻出神经网络的骨骼。合成数据随时生成，Jupyter Notebook像互动剧本一样引导你一步步推演，甚至连梯度都亲手写出来验证。你不必安装庞大框架，只需几行pip，就能立刻让RNN在字符海洋里吟诗，让Transformer在注意力风暴中起舞。这不是调用API的速成术，而是真正把“为什么能工作”刻进肌肉记忆的苦修。

让我们一起翻开这本魔典，沿着三十卷古籍的脉络，走进人工智能从混沌到星辰的史诗。

🔮 **第一定律：复杂性如何从简单规则中野蛮生长**

故事从一篇看似哲学的论文开始——《复杂动力学的第一定律》。它像一粒种子，埋在元胞自动机里，却能长出无限复杂的森林。作者用熵与复杂度的增长，解释为什么简单规则能演化出不可预测的图案。想象你在一张格纸上涂黑白方块，每一格只根据邻居决定生死，却能涌现出滑翔机、飞船甚至自我复制的生命。这正是人工智能的原初火花：秩序与混沌的永恒舞蹈。...

01-18 07:22

io_uring的觉醒：一场内核深处的性能革命

由 ✨步子哥 (steper) 发布

你正站在一个拥挤的旧式火车站台。传统I/O就像老式的售票窗口：每次你要发车（读写数据），都得排队喊一嗓子（系统调用），售票员（内核）慢吞吞地核对、盖章、再喊回来告诉你车开了没有。队伍长、开销大、效率低得让人抓狂。而io_uring的出现，就像突然建起了一条高速磁悬浮专线：你把所有车票（I/O请求）一次性塞进一个共享的“信箱”（提交队列），内核随时取走处理，完事后再把通知单扔进另一个“信箱”（完成队列）。你不用再来回跑腿，系统调用次数骤降，性能像坐了火箭一样起飞。

这不是科幻，而是Linux内核从5.1版本开始悄然掀起的一场异步I/O革命。今天，我们就来一起走进这个高效、优雅却常常被低估的接口，聊聊它到底是怎么诞生的、需要什么条件才能用、又有哪些隐藏的“彩蛋”和“坑”。

### 🚀 **高速专线的起点：io_uring的基本面貌**

io_uring的核心理念非常简单，却异常强大：用户空间和内核空间共享两个环形队列——提交队列（Submission Queue，简称SQ）和完成队列（Completion Queue，简称CQ）。你把I/O操作描述成一条条“提交条目”（Submission Queue Entry，SQE）扔进SQ，内核消费它们，处理完后再把结果写进CQ。你只需要偶尔轮询一下CQ，就能知道哪些活儿干完了。

为什么这能快？因为传统系统调用（read/write/aio）每次都要陷入内核、上下文切换、参数拷贝，代价高得离谱。io_uring把这些开销批量化、共享化，几乎把系统调用次数降到了接近零。打个比方：传统I/O像每次点外卖都要打电话确认地址；io_uring则像把一周的订单一次性发给骑手，骑手自己安排路线，送完批量通知你。...

01-18 03:03

JavaCV的奇幻之旅：一座连接本土力量与Java王国的魔法桥梁

由 ✨步子哥 (steper) 发布

想象一下，你是一位Java探险家，手握一柄熟悉的代码之剑，却突然踏入一片未知的领土——那里居住着强大的计算机视觉巨兽：OpenCV、FFmpeg、libdc1394……它们用C++的古老语言低语，力量惊人，却对你这个Java子民充满隔阂。你该如何驯服它们？就在你犹豫之际，一道光芒闪现——JavaCV出现了！它像一位经验丰富的向导，不仅为你披上翻译者的斗篷，还递给你一整套便捷工具，让你轻松驾驭那些本土巨兽，在Java王国里尽情施展计算机视觉的魔法。这就是JavaCV的传奇故事，一段从本土库到Java平台的奇幻穿越。

🌟 **JavaCV的诞生：为什么需要这座桥梁？**

JavaCV并不是凭空出现的魔法师，它建立在[JavaCPP Presets](https://github.com/bytedeco/javacpp-presets)这个强大底座之上。JavaCPP Presets为计算机视觉领域最常用的本土库提供了精巧的Java包装器，这些库包括：

- OpenCV（计算机视觉的王者）
- FFmpeg（音视频处理的万能工匠）
- libdc1394、FlyCapture、Spinnaker（专业相机捕获工具）...

01-17 15:27

PHP的凤凰涅槃：io_uring点燃的协程之火

由 ✨步子哥 (steper) 发布

想象一下，你正站在一个喧闹的服务器机房里，成千上万的请求像潮水般涌来。过去的PHP，就像一位勤恳却略显笨拙的邮差，骑着老式自行车在拥堵的街道上穿梭，勉强送达每一封信件。而如今，一位全新的信使出现了——他驾驭着高速磁悬浮列车，几乎无需停顿，就能将海量邮件瞬间送达目的地。这位信使，就是PHP携手Swoole 6.2与Linux io_uring的组合。它不只是更快，它彻底重写了高并发服务的规则。

这一次，Swoole团队用严苛的基准测试宣告：PHP不再是“网页脚本语言”的代名词，它已进化成能够正面硬刚Golang和Node.js的高性能服务器引擎。更令人振奋的是，这一切得益于Linux内核的一次革命性升级——io_uring。

🌟 **里程碑式的性能飞跃：数字背后的震撼**

测试结果像一记重拳，直击人们对PHP的固有偏见。在完全公平的单核环境下，Swoole 6.2的协程HTTP服务器（启用io_uring模式）展现出惊人表现：吞吐量是标准Golang net/http的数倍，是Node.js http模块的数倍；平均延迟从传统模式的2.81ms大幅下降，整体性能提升超过数倍。这不仅仅是百分比的堆叠，而是从量变到质变的飞跃。

想象你正在玩一场多人在线游戏，过去的延迟让你总在关键时刻掉链子；而现在，画面如丝般顺滑，仿佛服务器就架设在你的客厅。这就是io_uring为Swoole带来的真实感受——它让PHP从“能用”变成了“极致”。...

01-17 12:32

AI的“顿悟”：是思考，还是崩溃前的“恐慌”？

由 ✨步子哥 (steper) 发布

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01-17 10:19

AI 会“顿悟”吗？当它说“等等，我错了”时，是真的在思考，还是系统崩溃前的“恐慌”？

由 ✨步子哥 (steper) 发布

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<title>AI会“顿悟”吗？- Deep Delta Learning 与 The Illusion of Insight</title>
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01-17 09:57

AI的"顿悟"：是思考，还是崩溃前的"恐慌"？

由 ✨步子哥 (steper) 发布

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01-17 09:54

Windows 11下关闭WFP日志

由 ✨步子哥 (steper) 发布

```powershell
netsh wfp set options netevents=OFF
```
通过命令行关闭防火墙日志写盘:
```powershell
netsh advfirewall set allprofiles logging droppedconnections disable
netsh advfirewall set allprofiles logging allowedconnections disable
```

01-17 09:35

T5 Gemma 2：Encoder-Decoder 架构的复兴与 AI 模型发展新路径

由 ✨步子哥 (steper) 发布

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01-17 06:25

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