机器人半马，陪太子读书的可爱小个子，朱啸虎刚退出，松延动力机器人就在亦庄半马惊艳亮相！对比天工Ultra与宇树G1，探讨人形机器人步态控制与自主运行技术关键。
via 硕鼠的博客站 (author: Luke Fan)
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Telegraph
机器人半马，陪太子读书的可爱小个子，朱啸虎刚退出，松延动力机器人就在亦庄半马惊艳亮相！对比天工Ultra与宇树G1，探讨…
在北京亦庄举办的首届机器人半马终于完赛了。陪太子读书的小个子惹人怜爱。 大家好，欢迎收听老范讲故事的YouTube频道。今天咱们来继续讲首届在北京亦庄举办的机器人半程马拉松。因为是首届呢，难免稍微有一些草台班子，各种规则呢在不断的调整。 大部分的机器人呢是有人陪跑的。先进行一个排位赛，排位赛就是看谁跑得快、谁跑得慢，按照跑的最快的第一个出发，跑的慢一些的第二个出发，按照这样的一个次序在正赛的时候去出发。而且呢，机器人呢并不是像人一样一把全跑出去，而是每分钟跑出去一个。 原来关门时间呢是3小时30分，后来…
Weekly Issue-吃早饭！
文章
技术
Why our 5.2k-star K8s platform struggles overseas while thriving in China? Need your brutal feedback : r/kubernetes
[[Rainbond]] 在海外推广遇到了困难，他们观察到的 3 个明显问题是：
● 声称自己是 “Heroku for Kubernetes” 替代品
● Open Source != Trust
● Deployment Culture Clash: 75% of Chinese clients demand air-gapped installs (even on edge nodes!), while Western teams expect SaaS-first. ● 这好像几乎是国内特有的情况了？
评论区中提到了 [[Harbor]] 在世界范围内被采用，是因为他们隐藏了是中国地区开发的。我觉得可能不是主要原因，当时 Harbor 是顶着 [[vmware]] 的光环在的，大家看重的更多应该是 [[vmware]]。对于评论区中的产品选型原因，感觉和行业或者技术壁垒有直接关系，比如 [[TiDB]] 那么多海外用户，[[Clickhouse]] 背后的投资人 [[Yandex]] 是俄罗斯公司，[[Deepseek]] 的开源项目引起的轰动，他们会没有考虑中国/俄罗斯的政治风险么？我觉得肯定考虑了。
下面那篇 TiDB 的文章中，也提到了国际化：
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Storage suppliers stare down Trump slump after tariff mayhem – Blocks and Files
不确定性会阻碍公司进行长远计划（这句话印象中之前一直是用来描述大陆的），现在看由于关税影响，短期内的报价工作都无法正常进行了。。
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极限编程和命名
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十年再出发：回顾我与 TiDB 的成长之旅
值得反复阅读的经验总结。
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《The Mom Test》读后感
关于如何做用户调研的一些技巧。我的总结是，如果带有预设的去聊，对方作为用户可能什么都要，但是这些并不是真正需要的，不能看对方说了什么，要看对方 做过 什么，从对方 做过 的事情来吸取经验。
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DuckDB’s CSV Reader and the Pollock Robustness Benchmark: Into the CSV Abyss – DuckDB
[[DuckDB]] 尽可能的以兼容方式来读取 [[CSV]] 的方法：
想到之前帮朋友处理一个奇奇怪怪数据的 Excel 的痛苦，当时好像用 [[pandas]] 手动处理了很多边界场景。
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Building OpenAPI Based REST API In Go Using HUMA Framework, With SurrealDB | by Shiju Varghese | Apr, 2025 | Medium
这篇文章中推荐了 GitHub - danielgtaylor/huma: Huma REST/HTTP API Framework for Golang with OpenAPI 3.1 ，之前在做新项目的时候，考虑使用自动生成 [[openapi]] 文档的框架，不想在 Gin 里面手动写注释生成，当时的选型还有 GitHub - go-fuego/fuego: Golang Fuego - Web framework generating OpenAPI 3 spec from source code - Pluggable to existing Gin & Echo APIs，好像是因为在自定义错误码的处理上不灵活，最终都没有使用，选择了 [[grpc]] + grpc-gateway + buf 自动生成的方式。
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Automating Linux bare-metal server deployment in Hetzner with Ansible – Palark | Blog
最近因为一个内部 BeraMetal 相关项目的后续迭代方向进行了一些思考，做 BareMetal 太苦了，比如这篇文章中的实现方式，如果没有 [[Hetzner]] API，会非常痛苦。痛苦的点在于：
● 需要适配大量的服务器品牌（国内和国外是两套生态）
● 需要适配同一个服务器 BMC 的不同版本 ● 看似存在 Redfish 这样的通用协议，但是落地下来各有不同
● 需要支持多种引导方式：ISO、PXE、PXE with DHCP
● 很多操作需要重启才可生效，涉及到上层的业务交互
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生活
来美国的两年后 - GeekPlux
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GitHub - jlevy/og-equity-compensation: Stock options, RSUs, taxes — read the latest edition: www.holloway.com/ec
[[股权]]激励指南。 有需要的朋友可以看看，避免发生 zhihu 惨案。
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2025 清明凤凰经重装徒步 | Xigou Blog
看着确实太苦了，平时我都不徒步，重装徒步就更不可能了。
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我们高估了智力的重要性 | Randy’s Blog
在知识获取越来越“容易”的时候，其他方面的影响被放大了。
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I’m Leaving Sentry | Armin Ronacher’s Thoughts and Writings
十年。
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书影
《火锅艺术家》，一部典型的东北喜剧人电影。
《饥饿站台 2》，和朋友聊到才发现《饥饿站台》出了第二部，能够感受到创作团队想要表达的内容很多，但是最终呈现出来的效果不好。
碎碎念
● 发现自己之前写的单测完全没生效。。
● 买了水月雨的 pill 耳机，第一次用耳夹式耳机，使用感觉上还不错，跑步也没有要掉的感觉。耳机壳是败笔，很多人吹有多好“耍”，可以作为解压玩具，但是平时放在包里和裤兜中，经常自己就打开了，缺少固定锁。
● 吃早饭！不管如何，要吃早饭！
via Yiran's Blog
文章
技术
Why our 5.2k-star K8s platform struggles overseas while thriving in China? Need your brutal feedback : r/kubernetes
[[Rainbond]] 在海外推广遇到了困难，他们观察到的 3 个明显问题是：
● 声称自己是 “Heroku for Kubernetes” 替代品
● Open Source != Trust
● Deployment Culture Clash: 75% of Chinese clients demand air-gapped installs (even on edge nodes!), while Western teams expect SaaS-first. ● 这好像几乎是国内特有的情况了？
评论区中提到了 [[Harbor]] 在世界范围内被采用，是因为他们隐藏了是中国地区开发的。我觉得可能不是主要原因，当时 Harbor 是顶着 [[vmware]] 的光环在的，大家看重的更多应该是 [[vmware]]。对于评论区中的产品选型原因，感觉和行业或者技术壁垒有直接关系，比如 [[TiDB]] 那么多海外用户，[[Clickhouse]] 背后的投资人 [[Yandex]] 是俄罗斯公司，[[Deepseek]] 的开源项目引起的轰动，他们会没有考虑中国/俄罗斯的政治风险么？我觉得肯定考虑了。
下面那篇 TiDB 的文章中，也提到了国际化：
“最好的国际化，就是本地化。”
不同地区的文化差异太大，技术再牛逼，客户支持做不好，客户一样骂你没商量。
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Storage suppliers stare down Trump slump after tariff mayhem – Blocks and Files
不确定性会阻碍公司进行长远计划（这句话印象中之前一直是用来描述大陆的），现在看由于关税影响，短期内的报价工作都无法正常进行了。。
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极限编程和命名
尝试去应对变化，而不是预测变化，因为你永远不知道明天的需求是什么。
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十年再出发：回顾我与 TiDB 的成长之旅
值得反复阅读的经验总结。
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《The Mom Test》读后感
关于如何做用户调研的一些技巧。我的总结是，如果带有预设的去聊，对方作为用户可能什么都要，但是这些并不是真正需要的，不能看对方说了什么，要看对方 做过 什么，从对方 做过 的事情来吸取经验。
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DuckDB’s CSV Reader and the Pollock Robustness Benchmark: Into the CSV Abyss – DuckDB
[[DuckDB]] 尽可能的以兼容方式来读取 [[CSV]] 的方法：
FROM read_csv('cafes.csv',
strict_mode = false,
null_padding = true,
quote = '"',
escape = '"'
);
想到之前帮朋友处理一个奇奇怪怪数据的 Excel 的痛苦，当时好像用 [[pandas]] 手动处理了很多边界场景。
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Building OpenAPI Based REST API In Go Using HUMA Framework, With SurrealDB | by Shiju Varghese | Apr, 2025 | Medium
这篇文章中推荐了 GitHub - danielgtaylor/huma: Huma REST/HTTP API Framework for Golang with OpenAPI 3.1 ，之前在做新项目的时候，考虑使用自动生成 [[openapi]] 文档的框架，不想在 Gin 里面手动写注释生成，当时的选型还有 GitHub - go-fuego/fuego: Golang Fuego - Web framework generating OpenAPI 3 spec from source code - Pluggable to existing Gin & Echo APIs，好像是因为在自定义错误码的处理上不灵活，最终都没有使用，选择了 [[grpc]] + grpc-gateway + buf 自动生成的方式。
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Automating Linux bare-metal server deployment in Hetzner with Ansible – Palark | Blog
最近因为一个内部 BeraMetal 相关项目的后续迭代方向进行了一些思考，做 BareMetal 太苦了，比如这篇文章中的实现方式，如果没有 [[Hetzner]] API，会非常痛苦。痛苦的点在于：
● 需要适配大量的服务器品牌（国内和国外是两套生态）
● 需要适配同一个服务器 BMC 的不同版本 ● 看似存在 Redfish 这样的通用协议，但是落地下来各有不同
● 需要支持多种引导方式：ISO、PXE、PXE with DHCP
● 很多操作需要重启才可生效，涉及到上层的业务交互
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生活
来美国的两年后 - GeekPlux
最近也在想，是否“需要”换一个城市生活，还没有想法。
我发现我越来越喜欢用年为单位去描述事情，可能这就是时间加速感的体现。希望自己能在未来的日子里：
● 保持好奇，保持谦逊，保持怀疑精神
● 接受随机，接受老化，接受自我平庸
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GitHub - jlevy/og-equity-compensation: Stock options, RSUs, taxes — read the latest edition: www.holloway.com/ec
[[股权]]激励指南。 有需要的朋友可以看看，避免发生 zhihu 惨案。
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2025 清明凤凰经重装徒步 | Xigou Blog
看着确实太苦了，平时我都不徒步，重装徒步就更不可能了。
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我们高估了智力的重要性 | Randy’s Blog
在知识获取越来越“容易”的时候，其他方面的影响被放大了。
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I’m Leaving Sentry | Armin Ronacher’s Thoughts and Writings
十年。
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书影
《火锅艺术家》，一部典型的东北喜剧人电影。
《饥饿站台 2》，和朋友聊到才发现《饥饿站台》出了第二部，能够感受到创作团队想要表达的内容很多，但是最终呈现出来的效果不好。
碎碎念
● 发现自己之前写的单测完全没生效。。
● 买了水月雨的 pill 耳机，第一次用耳夹式耳机，使用感觉上还不错，跑步也没有要掉的感觉。耳机壳是败笔，很多人吹有多好“耍”，可以作为解压玩具，但是平时放在包里和裤兜中，经常自己就打开了，缺少固定锁。
● 吃早饭！不管如何，要吃早饭！
via Yiran's Blog
NetCup复活节促销AMD4核8G内存512G NVMe盘8.24欧元月
NetCup的服务器性能一直不错，硬盘给的也比较高，这次促销的配置最低是4核8G512GnVME固态的服务器。 […]
via 柴郡猫
NetCup的服务器性能一直不错，硬盘给的也比较高，这次促销的配置最低是4核8G512GnVME固态的服务器。 […]
via 柴郡猫
DMA拼接
涉及到DMA应用的场景中，往往一方（比如FPGA）以固定Packet大小向DMA写入数据，另一方（比如CPU）也以固定Packet大小读出（或直接在DMA上操作）数据。一般情况下，为了提高DMA利用率，CPU处理的数据结构不一定正好是Packet大小的因子（packed模式），在这种场景下会涉及到数据的拼接问题。
via Bing's Blog (author: 作者)
涉及到DMA应用的场景中，往往一方（比如FPGA）以固定Packet大小向DMA写入数据，另一方（比如CPU）也以固定Packet大小读出（或直接在DMA上操作）数据。一般情况下，为了提高DMA利用率，CPU处理的数据结构不一定正好是Packet大小的因子（packed模式），在这种场景下会涉及到数据的拼接问题。
via Bing's Blog (author: 作者)
请求为什么超时了？
小明是一名网络工程师，有一天，同事报告问题说：自己的程序发送 HTTP 请求在测试环境好好的，但是在线上环境就总是超时，而且很容易复现，需要网络工程师的帮助。
这里的场景是，在线上运行环境，去用 HTTP 请求一个第三方（在这个例子中，是
首先，小明和同事一起复现了问题，确定超时确实存在，然后他们在请求发送方进行抓包，在抓包的同时又复现了一次超时的情况。拿到抓包文件，小明一看，立即就发现问题了所在了……
timeout-issue.pcap下载
请下载这个文件并分析超时问题的根因。（如果没有头绪，可以打开这个提示）
==计算机网络实用技术 目录==
这篇文章是计算机网络实用技术系列文章中的一篇，这个系列正在连载中，我计划用这个系列的文章来分享一些网络抓包分析的实用技术。这些文章都是总结了我的工作经历中遇到的问题，经过精心构造和编写，每个文件附带抓包文件，通过实战来学习网路分析。
如果本文对您有帮助，欢迎扫博客右侧二维码打赏支持，正是订阅者的支持，让我公开写这个系列成为可能，感谢！
没有链接的目录还没有写完，敬请期待……
1. 序章
2. 抓包技术以及技巧
3. 理解网络的分层模型
4. 数据是如何路由的
5. 网络问题排查的思路和技巧
6. 不可以用路由器？
7. 网工闯了什么祸？
8. 网络中的环路和防环技术
9. 延迟增加了多少？
10. TCP 延迟分析
11. 压测的时候 QPS 为什么上不去？
12. 压测的时候 QPS 为什么上不去？答案和解析
13. 重新认识 TCP 的握手和挥手
14. 重新认识 TCP 的握手和挥手：答案和解析
15. TCP 下载速度为什么这么慢？
16. TCP 长肥管道性能分析
17. 请求为什么超时了？
18. 请求为什么超时了？答案和解析
19. 后记：学习网络的一点经验分享
via 卡瓦邦噶！ (author: laixintao)
小明是一名网络工程师，有一天，同事报告问题说：自己的程序发送 HTTP 请求在测试环境好好的，但是在线上环境就总是超时，而且很容易复现，需要网络工程师的帮助。
这里的场景是，在线上运行环境，去用 HTTP 请求一个第三方（在这个例子中，是
example.com 提供的服务）。首先，小明和同事一起复现了问题，确定超时确实存在，然后他们在请求发送方进行抓包，在抓包的同时又复现了一次超时的情况。拿到抓包文件，小明一看，立即就发现问题了所在了……
timeout-issue.pcap下载
请下载这个文件并分析超时问题的根因。（如果没有头绪，可以打开这个提示）
==计算机网络实用技术 目录==
这篇文章是计算机网络实用技术系列文章中的一篇，这个系列正在连载中，我计划用这个系列的文章来分享一些网络抓包分析的实用技术。这些文章都是总结了我的工作经历中遇到的问题，经过精心构造和编写，每个文件附带抓包文件，通过实战来学习网路分析。
如果本文对您有帮助，欢迎扫博客右侧二维码打赏支持，正是订阅者的支持，让我公开写这个系列成为可能，感谢！
没有链接的目录还没有写完，敬请期待……
1. 序章
2. 抓包技术以及技巧
3. 理解网络的分层模型
4. 数据是如何路由的
5. 网络问题排查的思路和技巧
6. 不可以用路由器？
7. 网工闯了什么祸？
8. 网络中的环路和防环技术
9. 延迟增加了多少？
10. TCP 延迟分析
11. 压测的时候 QPS 为什么上不去？
12. 压测的时候 QPS 为什么上不去？答案和解析
13. 重新认识 TCP 的握手和挥手
14. 重新认识 TCP 的握手和挥手：答案和解析
15. TCP 下载速度为什么这么慢？
16. TCP 长肥管道性能分析
17. 请求为什么超时了？
18. 请求为什么超时了？答案和解析
19. 后记：学习网络的一点经验分享
与本博客的其他页面不同，本页面使用 署名-非商业性使用-禁止演绎 4.0 国际 协议。
via 卡瓦邦噶！ (author: laixintao)
TVbox配置及使用指南，新手必看！
配置数据源
1. 确保设备已安装 TVBox 打开应用如图操作
2. 配置接口源，重要！大部分人使用不了就是因为这里出错 手机扫码配置指南，确保扫码设备和安装应用的设备连接同一WiFi
3. 配置完毕，返回首页会自动加载数据
使用指南
1. 点击主页可以快捷切换首页数据源
2. 通过搜索页面可以搜索影视剧、动漫、综艺等内容
3. 首页点击直播，可以观看电视直播内容。如央视、卫视等内容
常用设置说明
1. 首页推荐，有豆瓣推荐，站点推荐，观看历史等，根据自己喜欢可以选择一下。
2. 首页多行，修改是，搜索展示，选择缩略图，这样界面更美观，图标形式展现，而不是文字。
3. 聚合搜索：可开启可关闭，搜索展示不太一样。去广告推荐开启，有些广告不能屏蔽，数据来源网络，使用时要找一下好的源。下次进入：默认打开软件进入影视点播还是电视直播
4. 渲染方式推荐SU的这个，缓存推荐开启，加载速度会快一些，后期如果播放卡顿，可以清理一下缓存。
5. 播放器，tvbox默认ijk，推荐EXO画质更好一些，有些设备如果选择系统播放会出现黑屏没有画面，修改一下播放器就行，自己可以测试一下。
6. 播放界面，遥控可以直接调出菜单，有些遥控按三横键，有些不一样，自己测试一下。一些选项，设置跳过片头，片尾，倍数播放，刷新等。
常见问题
Q：点播和直播有什么区别？
A：点播是说例如电影、电视剧、综艺动漫等内容，直播是原来那种卫视、央视电视直播内容。
Q：使用什么软件扫配置二维码？为什么扫了没反应？
A：使用微信扫码即可，没反应或者访问不了要确保手机和电视连接的同一个WIFI。
Q：为什么有的资源只有画面没有声音？
A：请换一下软硬解和播放器（Exo那个选项）试试。
Q：为什么看搜索结果里的4K资源会弹出输出框？
A：这些4K高清资源需要调用你的网盘。原理是把资源下载到你的云盘里进行播放。请按弹出界面的提示用UC浏览器或夸克App等对应软件扫码即可。
via 游魂博客
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TVbox 全解析,配置教程轻松上手,保姆级教程。
配置数据源
1. 确保设备已安装 TVBox 打开应用如图操作
2. 配置接口源，重要！大部分人使用不了就是因为这里出错 手机扫码配置指南，确保扫码设备和安装应用的设备连接同一WiFi
3. 配置完毕，返回首页会自动加载数据
使用指南
1. 点击主页可以快捷切换首页数据源
2. 通过搜索页面可以搜索影视剧、动漫、综艺等内容
3. 首页点击直播，可以观看电视直播内容。如央视、卫视等内容
常用设置说明
1. 首页推荐，有豆瓣推荐，站点推荐，观看历史等，根据自己喜欢可以选择一下。
2. 首页多行，修改是，搜索展示，选择缩略图，这样界面更美观，图标形式展现，而不是文字。
3. 聚合搜索：可开启可关闭，搜索展示不太一样。去广告推荐开启，有些广告不能屏蔽，数据来源网络，使用时要找一下好的源。下次进入：默认打开软件进入影视点播还是电视直播
4. 渲染方式推荐SU的这个，缓存推荐开启，加载速度会快一些，后期如果播放卡顿，可以清理一下缓存。
5. 播放器，tvbox默认ijk，推荐EXO画质更好一些，有些设备如果选择系统播放会出现黑屏没有画面，修改一下播放器就行，自己可以测试一下。
6. 播放界面，遥控可以直接调出菜单，有些遥控按三横键，有些不一样，自己测试一下。一些选项，设置跳过片头，片尾，倍数播放，刷新等。
常见问题
Q：点播和直播有什么区别？
A：点播是说例如电影、电视剧、综艺动漫等内容，直播是原来那种卫视、央视电视直播内容。
Q：使用什么软件扫配置二维码？为什么扫了没反应？
A：使用微信扫码即可，没反应或者访问不了要确保手机和电视连接的同一个WIFI。
Q：为什么有的资源只有画面没有声音？
A：请换一下软硬解和播放器（Exo那个选项）试试。
Q：为什么看搜索结果里的4K资源会弹出输出框？
A：这些4K高清资源需要调用你的网盘。原理是把资源下载到你的云盘里进行播放。请按弹出界面的提示用UC浏览器或夸克App等对应软件扫码即可。
via 游魂博客
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又到了流鼻涕流眼泪的季节了
哎呀，每年春暖花开的时候，别人踏春享受春天快乐时光的时候，就是我的最「悲伤」的季节，那个痛苦也只有经历过的才会懂，鼻涕眼泪流的那个伤心啊！
via 碎言 - SuiYan Blog (author: J.sky)
哎呀，每年春暖花开的时候，别人踏春享受春天快乐时光的时候，就是我的最「悲伤」的季节，那个痛苦也只有经历过的才会懂，鼻涕眼泪流的那个伤心啊！
via 碎言 - SuiYan Blog (author: J.sky)
Four Years into PhD
I just submitted another paper to SOSP 2025, and it’s hard to believe it’s been nearly four years since I started my PhD. A lot has changed since my last post about my PhD journey—looking back, I seemed pretty desperate then.
So here I am, reflecting on the past few years. I feel far more confident now—not just in my research decisions but in navigating the space of SysML in general.
When I started, I wasn’t sure about pretty much anything. But one thing I was certain about was ML inference. Admittedly, I didn’t grasp its full complexity or what compelling research directions existed, if at all. But I remembered reading in INFaaS that inference workloads account for 90% of ML infrastructure costs in AWS. That fact alone gave me hope—if inference drives such high traffic, it must be, or will become, important in the future.
Yet I kept wondering: Is there anything I can do at the model level? Many systems ML papers treated models as fixed-sized black boxes with deterministic execution latency and resource consumption. This assumption felt limiting.
That period was rough. Tons of methods for dynamic DNNs had already been proposed—early exit strategies, Mixture of Experts (MoE), model ensembles—but there just wasn’t a clear justification for designing systems specifically to optimize these approaches.
Honestly, I’m not sure how I made it through besides furiously searching ‘‘dynamic neural network’’, hoping to find something worth pursuing. Of course, the rise of ChatGPT changed everything, but that’s another story.
Everything shifted after my first paper was accepted to EMNLP. That was the moment I realized publishing isn’t as impossible as it seemed. Before, I kept trying to build an end-to-end system, a process that consumed far too much time.
Instead, I learned that starting with a clear motivation and simply writing it down first is a much better approach. Writing helps untangle confusion—it forces clarity.
The next few projects moved at a much faster pace. What changed? Honestly, the biggest shift was that I stopped fixating on the future. The long-term uncertainty used to kill my productivity—it felt overwhelming. But I realized that instead of worrying about whether a proposed method might fail, it’s far more productive to just write the next paragraph in Overleaf and move forward. After, if you write a paper, there exists a conference that is willing to accept it.
I’ll stop here and revisit this topic once I fully recover from the SOSP grind. For now, time to rest.
via std::bodun::blog
I just submitted another paper to SOSP 2025, and it’s hard to believe it’s been nearly four years since I started my PhD. A lot has changed since my last post about my PhD journey—looking back, I seemed pretty desperate then.
So here I am, reflecting on the past few years. I feel far more confident now—not just in my research decisions but in navigating the space of SysML in general.
When I started, I wasn’t sure about pretty much anything. But one thing I was certain about was ML inference. Admittedly, I didn’t grasp its full complexity or what compelling research directions existed, if at all. But I remembered reading in INFaaS that inference workloads account for 90% of ML infrastructure costs in AWS. That fact alone gave me hope—if inference drives such high traffic, it must be, or will become, important in the future.
Yet I kept wondering: Is there anything I can do at the model level? Many systems ML papers treated models as fixed-sized black boxes with deterministic execution latency and resource consumption. This assumption felt limiting.
That period was rough. Tons of methods for dynamic DNNs had already been proposed—early exit strategies, Mixture of Experts (MoE), model ensembles—but there just wasn’t a clear justification for designing systems specifically to optimize these approaches.
Honestly, I’m not sure how I made it through besides furiously searching ‘‘dynamic neural network’’, hoping to find something worth pursuing. Of course, the rise of ChatGPT changed everything, but that’s another story.
Everything shifted after my first paper was accepted to EMNLP. That was the moment I realized publishing isn’t as impossible as it seemed. Before, I kept trying to build an end-to-end system, a process that consumed far too much time.
Instead, I learned that starting with a clear motivation and simply writing it down first is a much better approach. Writing helps untangle confusion—it forces clarity.
The next few projects moved at a much faster pace. What changed? Honestly, the biggest shift was that I stopped fixating on the future. The long-term uncertainty used to kill my productivity—it felt overwhelming. But I realized that instead of worrying about whether a proposed method might fail, it’s far more productive to just write the next paragraph in Overleaf and move forward. After, if you write a paper, there exists a conference that is willing to accept it.
I’ll stop here and revisit this topic once I fully recover from the SOSP grind. For now, time to rest.
via std::bodun::blog
Macin
The monitoring task had failed 100 consecutive times. Your subscription to the RSS feed has been deactivated.
To reactivate it, please use the /activate_subs command.
ERROR: Network error (ClientConnectorCertificateError)
The monitoring task had failed 100 consecutive times. Your subscription to the RSS feed has been deactivated.
To reactivate it, please use the /activate_subs command.
ERROR: Network error (ClientConnectorCertificateError)
别再自称“内容创作者”！找回社交媒体时代的创作初心与价值（译）
厌倦了社交媒体的噪音和“内容创作者”的空洞标签？本文深入剖析平台如何扼杀真实创作，鼓励你摆脱流量陷阱与AI内容诱惑，专注于带来真正价值和快乐的创作。
via 莫尔索随笔
厌倦了社交媒体的噪音和“内容创作者”的空洞标签？本文深入剖析平台如何扼杀真实创作，鼓励你摆脱流量陷阱与AI内容诱惑，专注于带来真正价值和快乐的创作。
via 莫尔索随笔
AI 的下半场：评估超越训练，效用定义未来（译）
探讨 AI 发展进入“下半场”的核心转变。随着 RL 泛化“配方”成熟，研究重心需从模型方法创新转向问题定义与真实世界效用评估，以解决 AI 的“效用问题”。
via 莫尔索随笔
探讨 AI 发展进入“下半场”的核心转变。随着 RL 泛化“配方”成熟，研究重心需从模型方法创新转向问题定义与真实世界效用评估，以解决 AI 的“效用问题”。
via 莫尔索随笔
Vol.48：AI 发展开始进入下半场
本期涉及论文、工程、产品和市场等多个方面的应用和发展。论文部分提到了多个研究成果，包括 LocAgent 用于代码错误定位、CrackSQL 用于 SQL 翻译、Seed-Thinking-v1.5 深度思考模型、以及关于大语言模型学习新知识时可能出现的 “启动效应” 等。这些研究成果都在不同程度上展现了 AI 技术在代码分析、SQL 翻译、模型训练和知识应用等方面的进步和挑战。MCP 安全检查清单、PocketFlow、cursor-rules、智谱开源的 GLM 模型、GPT-4.1 提示指南等工程项目和工具被提及，它们涉及了 AI 安全性、大型软件项目的代码本地化、LLM 应用的精简主义开发等多个方面。产品部分介绍了 Claude 高级 Research 功能、OpenAI 新发布的模型（GPT-4.1 系列）、PocketFlow 和 xAI Grok Studio 的新功能，以及微软 Edge 浏览器即将上线的 Copilot Vision 等产品的最新动态和发能。
via 莫尔索随笔
本期涉及论文、工程、产品和市场等多个方面的应用和发展。论文部分提到了多个研究成果，包括 LocAgent 用于代码错误定位、CrackSQL 用于 SQL 翻译、Seed-Thinking-v1.5 深度思考模型、以及关于大语言模型学习新知识时可能出现的 “启动效应” 等。这些研究成果都在不同程度上展现了 AI 技术在代码分析、SQL 翻译、模型训练和知识应用等方面的进步和挑战。MCP 安全检查清单、PocketFlow、cursor-rules、智谱开源的 GLM 模型、GPT-4.1 提示指南等工程项目和工具被提及，它们涉及了 AI 安全性、大型软件项目的代码本地化、LLM 应用的精简主义开发等多个方面。产品部分介绍了 Claude 高级 Research 功能、OpenAI 新发布的模型（GPT-4.1 系列）、PocketFlow 和 xAI Grok Studio 的新功能，以及微软 Edge 浏览器即将上线的 Copilot Vision 等产品的最新动态和发能。
via 莫尔索随笔