Fenic 是一个类 PySpark 的 DataFrame 库,旨在构建处理非结构化文本的 AI 和 LLM 流水线。其底层引擎 Polars 虽然高效,但缺乏针对 AI 任务的原生操作支持,如分词、提示词模板化、JSON/Markdown 解析及模糊匹配等。 虽然 Python 自定义函数 (UDF) 是常见的解决方案,但它们会导致性能瓶颈,破坏表达式树的组合性,且缺乏严格的类型安全。为解决这一问题,Fenic 利用了基于 Rust 编写的 Polars 表达式插件。 通过使用 `pyo3-polars`,Fenic 将这些内核导出为原生的 Polars 表达式。这种方法具有以下核心优势: * **高性能:** 操作在 Arrow 内存上直接于引擎内部运行,避开了 Python 对象往返开销及全局解释器锁 (GIL)。 * **可组合性:** 由于插件返回的是原生的 `pl.Expr` 对象,它们能与内置操作无缝集成,允许在一次优化后的执行过程中完成复杂的流水线任务。 * **类型安全:** 插件会声明其输出类型,确保整个流水线中的模式一致性。 通过实现九个此类插件,Fenic 成功地扩展了 Polars 引擎,而非仅仅对其进行封装。这使得自定义文本处理操作成为了高性能的一等公民,并保持了与 Polars 生态系统的完全兼容。
在阔别博客写作许久后,作者回归并探讨了人工智能在现代创作中的角色。虽然作者乐于将 AI 作为编码和自动化技术任务的有力工具,但在写作方面却保持着明确的界限。作者认为,写作是一个发现自我与表达个性的重要过程——是一场与自我思想的“博弈”——而 AI 公式化的输出无法复制这一过程。
受“在自动化内容时代如何证明人类原创”这一问题的驱动,作者推出了名为“Semoi”的 Obsidian 插件。该插件通过追踪按键和文档撰写时长来验证人类的劳动投入,并对这些数据进行加密签名,从而提供真实创作的证明。尽管作者承认该系统并非万无一失,但将其视为重视人类创作过程的必要一步。最终,作者希望通过此项目鼓励他人探索更多方式,以在数字世界中保留手工劳动的价值,并强调写作这一行为始终是独属于人类的努力。
由大语言模型(LLM)引发的“氛围编程”(vibe coding)热潮导致应用提交量激增,使苹果的应用审核流程不堪重负。曾经可靠的 48 小时审核周期已被拉长至数周,开发者如今面临着冷冰冰的模板化拒信,使得有效的沟通几乎成为不可能。
应用 *Wiseday* 的开发者亲身经历了这一挫折,其应用因截图问题被拒。苹果审核员称截图未能展示应用“使用中”的状态,过于侧重于一个概念性的纸张页面。然而,作者认为该纸张界面正是应用的核心功能,这导致了矛盾的要求:既要突显应用的核心概念,又要严格展示标准的设备界面。
在被迫应对这种官僚主义瓶颈时,作者已提交申诉并调整了营销材料,凸显了人工智能加速开发与苹果僵化的人工审核质量标准之间日益紧张的关系。随着提交量的持续增长,这种情况凸显了苹果与开发者之间亟需建立更细致入微的沟通机制。
这是一个包含 8945 种编程语言的在线名录与谱系,涵盖从 18 世纪至今的内容,具有 7800 个影响关联及超过 11000 条引文。
这是 HOPL 的谱系树:
高级搜索
关于 HOPL
如何浏览及 Gernsback 机理的原理
究竟什么是计算机语言?
分析与报告
计算机语言分类与谱系
参考著作
外部链接等
致谢
图书管理员:Diarmuid J Pigott(负责 1989 年前的早期文献),Bruce M Axtens(1990 年至今)
军需官:Steve Poulson(内部编程/模拟)
© Diarmuid Pigott 1995-2020。请勿复制,请勿转载!为什么?
请将所有勘误和崩溃通知发送至