数据类型 温度 降雨 光照 温度类型 平均值 体感温度 最高值 平均值 最低值 拖动旋转3D图
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## 超越智能代码检查:一种基于系统的AI代码审查方法
当前的AI代码审查工具往往模仿代码检查器,提供大量注释,却无法理解代码的意图或更广泛的背景。为了真正模拟资深工程师,AI审查需要一种系统性的方法——结合专业能力,而不是依赖于单个强大的模型。
Qodo的系统优先考虑**思维一致性**,首先通过PR描述、关联问题和提交历史来理解更改的*原因*。这种背景信息会告知后续分析,由专注于安全、性能或架构等领域的专业“专家”代理并行运行。
一个中央**协调器**激活相关的专家,一个**仲裁者**综合他们的发现,过滤团队特定的优先级并解决冲突。这避免了向开发者提供过多干扰,只提供可操作的见解。
至关重要的是,该系统从过去的PR中学习,构建一个**组织知识层**来理解历史决策和模式。这使得AI能够提供上下文相关的反馈,适应团队独特的代码库和偏好。
最终,Qodo旨在创建一个代码审查平台,它不仅*发现*问题,而且*理解*问题——以知情、专注和个性化的反馈参与代码库的演进。
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## Bob 项目更新:Scheme 到 WebAssembly
开源项目 Bob,一套用 Python 实现的 Scheme 语言工具集,最近庆祝了它的 15 周年。最初创建 Bob 是为了探索字节码虚拟机,现在它包含了 Python 和 C++ 中的解释器、编译器和虚拟机。开发者最近添加了一个新的编译器,能够将 Scheme 直接编译到 WebAssembly (WASM)。
此举旨在解决将具有垃圾回收和闭包等特性的高级语言编译到 WASM 的复杂性,并获得使用 WASM GC 扩展的实践经验。该项目成功地在 WASM 环境中表示 Scheme 对象,如对、布尔值和符号,利用 WASM GC 进行内存管理,并使用线性内存进行字符串表示。
主要挑战包括实现 `write` 函数,以便在 WASM 文本中直接输出 Scheme 值,最终借助了 AI 的帮助。WASM 编译器依赖于两个宿主函数进行基本输出,保持核心逻辑自包含。生成的编译器大约有 1000 行代码(其中很大一部分是生成的 WASM 文本),提供了一个关于实际代码发射到 WASM 的良好示例。
一项对85项研究的新回顾表明,就大脑健康而言,并非所有坐姿都是一样的。研究人员区分了“主动式”坐姿——例如阅读、玩牌或使用电脑——和“被动式”坐姿,例如看电视。
虽然*总*坐姿时间与认知能力下降有关,但“主动式”坐姿却显示出与认知功能有压倒性的*积极*关联,改善了记忆力和执行功能。相反,“被动式”坐姿始终与*负面*结果相关,包括更高的痴呆症风险。
关键区别在于精神参与度;主动式坐姿刺激大脑,而被动式坐姿则不然。研究人员希望这一发现能将健康建议从简单地“少坐”转变为鼓励在*坐着*时进行精神刺激活动,从而提供一种现实的方式来支持长期的脑部健康并可能降低痴呆症风险。锻炼仍然至关重要,但大脑锻炼并不总是意味着站起来活动。
即使您的设备不在列表中,我们建议您保持设备更新,以确保其免受最新的安全漏洞影响。 查看详情 查看详情 查看详情 查看详情 查看详情 查看详情 查看详情 查看详情 查看详情 查看详情 查看详情 查看详情 查看详情 查看详情 查看详情 查看详情 查看详情 查看详情 查看详情 查看详情 查看详情 查看详情 由于伦理考量和潜在滥用风险,WhisperPair的实现并未公开提供。 请联系我们以获取测试工具,我们可以根据要求私下发布。 这项工作得到了弗拉芒政府通过网络安全研究项目,项目编号为:VOEWICS02的支持。
Mintlify 现在支持“技能”——具体来说是 `skill.md` 文件——以提高 AI 代理使用您的文档时的性能。该文件位于 `/.well-known/skills/default/skill.md`,为 Claude Code 和 Cursor 等代理提供关于您的产品、最佳实践、限制和特定配置的简洁、最新的信息。 Mintlify 会在每次文档更新时自动生成此文件,确保代理拥有最新的上下文。用户可以自定义 `skill.md` 以反映他们的偏好并解决常见的代理错误。这种方法取代了先前宣布的 `install.md`,成为传递安装 *和* 使用知识的更有效方式。 主要好处是提高了代码生成质量。虽然代理可以访问完整的文档,但它们难以处理以人为中心的内容结构和长度。`skill.md` 整合了关键信息,使用决策表和明确的边界等格式来有效地指导代理。它为 AI 提供的是“作弊单”,而不是对全面文档的替代。 Mintlify 鼓励用户复制生成的 `skill.md` 并添加个性化注释,以随着时间的推移改进代理的理解。
## OpenFGA动态授权规划器:降低尾部延迟
OpenFGA是一个开源授权系统,致力于解决其核心“检查”操作(确定访问权限)中的尾部延迟问题——最慢请求的响应时间。这需要高效的图遍历,但最佳遍历策略因数据分布而异。
最初,OpenFGA使用基于图复杂度的静态策略选择,但这种方法缺乏灵活性。为了解决这个问题,开发了一种动态自调整规划器,使用了**汤普森采样**,一种强化学习技术。该规划器从实时生产延迟中学习,独立对待每个图节点并应用最有效的策略。
汤普森采样通过维护每个策略性能的概率分布,来平衡**探索**(尝试新策略)和**利用**(使用已证明的策略)。重要的是,系统使用精心调整的“先验”进行初始化——编码基于子图结构的预期性能的领域知识,从而实现快速收敛。
部署到Auth0 FGA显示出显著的改进,复杂模型的P99延迟降低高达98%。该规划器甚至识别出原始逻辑仍然是最优的情况,证明了其对各种现实世界数据的适应性。这种方法提供了一个更强大、性能更高的授权系统,使OpenFGA用户和更广泛的社区受益。
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Linum v2 (2B, text-to-video)
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