文章以“对 5 亿个浮点数求和”为简化案例，解释 pgrust 如何优化类似 PostgreSQL 的查询执行器。作者构建的逐行 Volcano 执行器耗时约 1.3 秒；改为每次处理 1024 行的批处理后降至 480 毫秒；通过算子融合把扫描与求和合并，避免中间缓冲区复制，降至 358 毫秒；再使用 SIMD 并行处理多个数值，最终降至 135 毫秒，相比初始模型约快 10 倍。pgrust

项目作者是@Fenng 中文技术写作应更克制、更准确、更易读。不追求宣传感，也不试图把所有内容都写成统一模板，而是聚焦几类高频问题： 中文技术文案容易空泛、重复、宣传化 中文与英文、数字混合排版时可读性差 常见英文状态词和错误词容易被机械直译 文档首页、解决方案页、接口说明页、FAQ 的信息密度和结构经常失衡 如果需要一套适合中文技术文档的基础写作规范，这份

一本讲Pi agent源码的书。“我们的定位是想把 pi agent 的代码完全讲透，并且讲出那些可以用于构建你自己的 agent 的思想

这是一份开放的方法论、工具和分步指南集合，旨在帮助您成功训练和微调大型语言模型、多模态模型及其推理过程。 这也是一份适合LLM/VLM训练工程师和运维人员的技术资料。其中的内容包含大量脚本和可直接复制粘贴的命令，帮助您快速解决需求。 这个仓库是我在训练大型语言模型（LLM）和视觉语言模型（VLM）过程中积累的经验笔记；其中大量专业知识来自我2022年训练开源BLOOM-176B模型、2023年

The Tokenizer Playground 是由知名开发者 Xenova（Transformers.js 的作者）在 Hugging Face Spaces 上创建并维护的一个交互式网页工具。它旨在帮助开发者、研究人员以及对大语言模型（LLM）感兴趣的用户，直观地理解和对比不同大模型分词器（Tokenizer）的工作原理。 以下是该工具的主要功能、技术特点及常见应用场景： ###

回顾漫长的历史，技术变革正在急剧加速：人类从首次飞行到登月仅用了66年。随着人工智能的崛起，未来的颠覆性改变可能在一年内发生。技术正赋予掌控者巨大的力量，因此我们不能将技术的未来完全留给技术专家。每个人都应积极参与讨论，共同引导科技向着造福人类的方向发展。

《经济学季刊》研究表明，基于客观技能选拔经理能有效改善组织绩效。实验中，主动推荐自己的人由于过度自信，带队表现反而逊于随机抽签的经理。实地零售研究也证实，经理的经济决策技能与其实地绩效正相关。经理质量每提高一个标准差，对应的门店年销售额大约关联增长25%（约410万美元）。

面向产品经理及其他转行过来的人的教程。注意课程大部分章节需要注册登录后才能看，不喜欢就算了 从大模型原理到 Prompt Engineering，从 Agent 实战到生产级 Harness 设计模式，再到 Grok Build 的 Rust 源码与 Vibe Coding 协作规范。每个主题独立成章，按需学、随时回看。

Aditya Ramesh在在卡内基梅隆大学机器学习系统读书会上做的技术分享。 这份材料适合已经会使用 PyTorch、但不清楚 torch.compile、Triton、TVM 和算子融合背后发生了什么的人。 它把 Theano、TensorFlow、Chainer、PyTorch、Glow、Halide 和 TVM 放进同一条演进路线中，帮助读者建立一张完整的 ML 编译器地图。对准备学习推

“本文将逐步介绍构成现代高吞吐量大模型推理系统的核心组件和高级功能，重点拆解 vLLM 的工作方式。 这是系列文章的第一篇。文章先从整体出发，再逐层增加细节，采用倒金字塔式结构，帮助读者在不被琐碎实现淹没的情况下，建立对完整系统的准确高层认知。后续文章将深入讨论具体子系统。 全文分为五部分： LLM Engine 与 Engine Core：调度、分页注意力、连续批处理等基础机制； 2

开发人员写代码的时间仅占日常工作的 14%，单纯靠 AI 加速编码容易造成下游流程阻塞；以代码行数评估 AI 成效缺乏科学性；AI 的实际效果因任务、经验和上下文而异，并面临信任和企业合规等重重障碍。要释放 AI 潜力，组织必须重塑整体研发工作流，而非仅依赖个人工具升级。

近日，英国知名咨询公司Adaptavist的一份最新报告显示，三分之二的人开始怀念“前AI时代”的工作状态，四成觉得审AI比自己做还累，一半人吐槽AI输出拖后腿，甚至很多人想彻底删掉生成式AI。高管猛推，员工焦虑，创意越走越窄，故事越讲越像，说好的“解放”，怎么变成了“较劲”？

盲目的“AI狂热”正导致全球企业决策失灵。尽管许多AI项目实际面临失败，但在博弈效应和职场政治的裹挟下，高管和员工不得不靠“AI包装”自保。这种集体盲从让理性决策停滞，对此作者也为身陷其中的职场人给出了务实的生存建议。

如果你具备基本的 Python 技能，就可以利用它们来学习概率与统计的概念，以及处理数据的实用技能。 本书强调你可以用来探索真实数据集并回答重要问题的简单技术。

现在 AI 写代码的速度已经超过人工 review 的速度了，PR 看起来没问题，但可能悄悄漏掉了需求或者藏了安全隐患。 这门课教你怎么让 AI reviewer 真正有效——核心不是模型本身，而是给 reviewer 的上下文够不够。课程内容： 1）在开 PR 之前跑 AI review 2）给 reviewer 注入任务上下文 + 仓库上下文，让它能发现需求遗漏和模式违规 3）按风险分级处理

全书沿五条路径展开。 第一部分（第1—3章）追问：一个生成回答的基础模型，在增加哪些结构之后，才成为能够跨时间影响环境的Agent。模型权重只是起点。行动能力来自状态、工具、记忆、权限和控制循环的组合。这个组合由模型周围的系统——本书称之为harness——决定。 第二部分（第4—7章）追问：如果一个Agent已经很强，为什么还需要其他Agent。这一部分必须直面一个核心直觉：也许更强单体加更

开发者对传统工具的信任源于其可预测性，而AI编程的非确定性导致了信任鸿沟。重建信任不能单靠堆砌新工具，必须优化研发流程：确立人类最终责任制、精准传递上下文、避免代码重复生成（WET），并明确何时不该用AI。只有让流程契合实际工作流，才能在AI时代真正建立起系统信任。

AI生产力陷阱：为什么代码写得越快，项目上线越慢？资深开发者日常侧重系统设计与沟通，纯写代码的时间每天仅约1.5小时，AI带来的效率提升仅约15%；初级开发者因编码占比高，提升约25%。若管理者盲目停止招募并培养初级人才，未来技术团队将面临严重的断代风险。

本课程是概率理论和数理统计的入门基础课程, 着重于在理解概率模型和统计方法中所必须的概率基础和统计思想学习. 课程内容包括概率公理,基础组合排列方法, 离散和连续随机变量, 概率分布, 数学期望,中心极限定理; 点估计方法, 包括矩估计方法, 极大似然估计方法等, 显著性检验方法, 包括一样本均值检验, t 检验和两样本均值检验, t检验, F检验等. 以及Pearson Chi-square检验

AI时代真正的威胁不是技术，而是个体对他人的生存依赖。要摆脱“薪资奴役”，必须成为“高能动性”的超级个体。通过重塑环境，利用“内容与媒体”这一无需许可的杠杆，挖掘自身独特的经历与反常识观点，明天就发布第一篇内容。在真实世界的试错与持续纠偏中，开启掌控自我命运的闭环。