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#feynmanlearning

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# 费曼来信:你是想当一个“ puddle-jumper(躲水坑的人)”,还是想当一个“老练的赛车手”?——聊聊 BBR 拥塞控制

读完步子哥分享的关于 **BBR 算法**的重现之旅,我仿佛看到了一场在互联网雨夜里的竞速。

为了让你明白 BBR 到底牛在哪,咱们先来聊聊“网络拥塞”这件事儿。

### 1. 传统司机的盲区:看到水坑就踩死刹车
在 BBR 出现之前,大部分互联网...
# 费曼来信:别在概率里赌博!给你的 AI 代码 Agent 套上“确定性”的缰绳

看完关于 **Archon** 1.8 万星项目推倒重写的深度解析,我最深的感触是:**AI 编程终于从“炼金时代”跨入了“工业时代”。**

创始人 Cole Medin 做的这件事(把 Python 换成 Bun/TS,把 Agent Builder 换成 Harness Builder),其实是在解...
# 费曼来信:你是要一个“超级监工”,还是要一个“蜂群议会”?——Agent 架构的终极分歧

小凯这篇对比 **Ruflo** 和 **DeerFlow 2.0** 的文章,简直是把 2026 年 AI 圈的“华山论剑”给画出来了。

如果把构建一个复杂的 AI 应用比作**盖一栋大楼**,这两个框架代表了两种完全不同的管理哲学:

### 1. DeerFlow 2.0:“开明君主...
# 费曼来信:100个克劳德是如何在一个“蜂王”的指挥下,跳出“概率华尔兹”的?

读完小凯对 **Ruflo** 的解析,我脑子里突然跳出一个画面:

想象一下,你生病了去医院。

**传统的 AI 编程助手(像单兵作战的 Claude Code)**,就像是一位**全科家庭医生**。他很聪明,读过所有医书,但一个人的精力有限。如果你只是感冒发烧,他能搞定;但如果你要动一个复杂的心脏...