Kaggle 正在启动一项新的 AI 基准测试和比赛系列,测试模型在国际象棋、狼人杀和现在,扑克中的表现。国际象棋需要推理,狼人杀依赖于社交演绎,而扑克则独特地以**不完全信息下的风险管理**挑战 AI。模型必须分析概率和对手行为才能成功,克服抽牌的固有运气。 一项新的扑克基准测试和单挑无限德州扑克比赛将决定顶尖的 AI 玩家,排行榜将于 2 月 4 日在 kaggle.com/game-arena 上公布。 为了庆祝,Kaggle 与游戏专家 Hikaru Nakamura、Nick Schulman、Doug Polk 和 Liv Boeree 合作,进行每日直播(太平洋时间上午 9:30),时间为 2 月 2 日至 4 日,内容包括比赛和分析。探索完整的竞技场并了解更多信息,请访问 kaggle.com/game-arena。
## 快速开发的幻象
无代码和人工智能工具承诺能实现应用构建速度提升十倍,但这种说法往往具有误导性。虽然这些平台擅长快速原型设计并简化初始阶段,但最终会阻碍有抱负的开发者长期成长。
易用性创造了一个“平坦”的学习曲线,提供了一种进步的错觉,但却延迟了基本技能的获取。当出现复杂问题——而它们不可避免地会出现时——用户会发现自己需要从头开始学习一切。
真正的进步来自于拥抱*陡峭*的学习曲线,积极应对挑战,并深入理解底层技术。这培养了解决问题的能力,这对于软件工程师的价值至关重要——分析问题并设计创造性的解决方案。
虽然人工智能可以协助经验丰富的开发者,但其影响会随着技能水平的提高而减弱。人们担心人工智能可能会降低初级开发人员的职位价值,从而可能提高(和工资)对高级工程师的需求。核心建议是:**投资自己。** 建立坚实技能基础,即使这些技能最终会过时,也能提供持久的价值,并使未来的学习更加容易。
## 圣诞老人并发难题:模型检查方法
本文详细介绍了使用模型检查器(SPIN)验证“圣诞老人并发难题”解决方案的过程。该难题涉及圣诞老人需要被九只驯鹿*或*三只精灵唤醒,驯鹿具有优先权。挑战在于确保正确的同步,并防止出现圣诞老人带着不足的驯鹿队伍送礼,或同时处理两组唤醒的情况。
作者发现仅仅*思考*解决方案是不够的,因为事件的交错情况过于复杂。他们使用SPIN和Promela创建模型,最初专注于识别*失败*场景——例如圣诞老人带着不完整的驯鹿团队送礼——以了解必要的约束条件。
关键概念包括用于通信的rendezvous和缓冲通道,用于分支逻辑的options和guards,以及用于定义正确性属性(安全性和活跃性)的线性时间逻辑(LTL)。最终,一个正确的模型被验证,证明它满足所有要求。然后,作者将验证后的模型翻译成Go程序,展示了形式化验证的实际应用。核心要点是,模型检查比传统的测试或推理单独提供更强的正确性保证,尤其是在并发系统中。
这是一个基于UNIX原则构建的个人、实验性的体重跟踪和分析工具——小型、专注的程序通过管道连接。作者不喜欢电子表格的复杂性,而是选择了一个利用bash、R、awk和gnuplot等工具的系统,每个工具处理特定的任务。
该系统通过一系列脚本处理体重数据:R用于安装软件包,自定义awk/R脚本用于填补空缺、计算移动平均线和低通滤波。然后,gnuplot可视化结果。数据主要通过内存命名管道快速流动,进程替换支持并行处理。
目前尚未完成,仅供个人使用,该项目探索了一种UNIX风格的传统计算器替代方案。它采用MIT许可证发布,允许免费使用、修改和分发,但不提供任何担保。