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彭博1130:英国预算案引争议,增税推迟至 2029 年

野格知识贩子

Shownotes 一、全球市场与科技故障 1. 芝加哥商品交易所(CME)因数据中心冷却问题中断交易数小时,影响外汇、债券等多市场期货期权交易,交易员 “盲飞”,依赖 ETF 判断市场,其股票表现疲软;感恩节后交易量清淡,但美东时间开盘前存风险担忧。 2. 股市或续涨但 12 月涨势放缓,欧洲 STOXX 600 持平、富时 100 微涨,欧元 / 美元走弱;欧洲家庭需求疲软,西班牙 CPI 强劲。 二、美国政治经济 1. 白宫附近发生枪击案后,特朗普呼吁永久暂停第三世界国家移民,提停止外国人福利等政策,“第三世界国家” 定义不明,或加剧美劳动力短缺、推高通胀。 2. 市场押注美联储 12 月降息,Kevin Hassett 成主席热门人选,“财政主导地位” 受关注,降息或利好黄金。 三、英国与地缘政治 1. 英国预算案引发数据泄露、财政整顿争议,增税推迟至 2029 年;英格兰银行利率预测偏保守。 2. 普京认可特朗普 28 点计划,匈总理拟与普京谈能源及俄乌冲突;英欧防务基金谈判失败。 四、零售与企业 1. 黑色星期五开启假日购物季,零售商面临关税等挑战,Bloomingdale's 复苏,Zara 转型高端时尚。 2. 科技巨头加大 AI 投入,Oracle 股价跌、SanDisk 涨,TSMC 前高管被查;EFG 国际拟扩并购,AI 赋能金融。 五、社会与其他 1. 香港发生致命火灾,致 128 人亡,5 人被捕,火警系统存问题。 2. 11 月油价连跌,OPEC + 或维持产量;市场担忧 AI 估值、债务等风险。

17分钟
99+
2个月前

AI 工程师前沿观察:软件开发范式变革

野格知识贩子

Shownotes 一、开篇引言 本期播客基于多位科技前沿工程师访谈,聚焦 AI 时代软件工程变革,拆解 AI 对软件开发范式的影响,覆盖哲学重塑、代理构建、实践应用、底层技术及企业影响等核心维度。 二、宏观愿景:重塑 AI 时代软件工程哲学 1. AI 未改产品成功本质(Dax Raad,OpenCode):AI 可加速编码,但无法替代营销 “酷” 感(造 “阻停 TikTok 式” 内容)、“啊哈时刻” 优化(“无情消摩擦” 减用户流失)、可扩展 “基础原语” 构建(兼顾普通与超级用户需求),这些仍是人类智慧核心。 2. 零 Bug 软件愿景(Johann Schleier-Smith,Temporal):反驳 “现实容忍不可靠”“理论不可能”“经济不可行” 质疑;借鉴空客 A320 飞行控制软件的 N 版本编程、形式化验证等方法;AI 代理降低高保证开发成本,为零 Bug 落地提供可能。 3. 告别 “氛围感编程”(Corey J. Gallon,Rexmore):指出低规程开发的隐性成本问题;提出以 “原则(人类控架构)、流程(规划 + 多感官验证)、工具(沙箱 + 反馈系统)” 为支柱的解决方案。 三、核心引擎:构建智能可靠 AI 代理 1. 从自动驾驶学代理构建(Jesse Hu,Abundant):将 AI 代理类比为 “行动模型”,需重视 “行动 - 后果” 循环;强调搭建工具、监控等 99% 支撑系统,解决闭环、状态化等问题。 2. Meta-AC 多维度优化框架(Alberto Romero,Jointly):突破 AC 框架局限,引入 “元控制器” 动态选择策略,覆盖上下文、计算、内存等多优化维度。 3. 持久化代理(Samuel Colvin,Pydantic):解决长流程代理中断需重来的痛点;通过分离确定 / 非确定操作,借事件溯源实现毫秒级恢复。 四、实践应用:AI 驱动开发与基建 1. 架构 AI 副驾驶(Boris Bogatin & Tufi Pubz,Catio):聚焦高 ROI 却被忽视的架构环节;以实时可见性层、ROI 建议引擎、对话式代理为三大支柱。 2. Backlog.md 任务管理(Alex Gavrilescu,Funstage):核心是原子化 Markdown 任务 + 终端看板;通过需求、方案、代码三步审查控制风险。 3. AI 做 SRE(Mahmoud Abdelwahab,Railway):实现从 “收警报” 到 “收 AI 生成 PR” 的范式转变;流程为健康监控→拉取上下文→生成修复方案。 4. Codex CLI 子代理(Brian John,Betterup):动机是避免工具锁定、优化上下文管理;通过进程通信 + 文件交换,破解权限沙箱问题。 五、底层基石:模型、数据与上下文 1. GLM-4.6 开源模型(Yuxuan Zhang,Z.ai):展现顶尖性能,多阶段训练流程(通用预训练等)+Slide 强化学习框架支撑;分享课程学习、数据质量优先等训练洞见。 2. 上下文工程(Stephen Chin,Neo4j):从 “提示工程” 升级到 “上下文工程”;用知识图谱构建长期记忆,Graph RAG 具更优相关性、可解释性。 3. 上下文平台工程(Val Bercovici & Kellen Fox,WEKA):提出新领域,目标是最大化 KV 缓存命中率;借 “增强内存网格” 解决长 TTL 缓存难题,终结 Token 焦虑。 4. LLM 时代编译器(Yusuf Olokoba,Muna):解决模型部署复杂问题;通过追踪、类型传播、原生代码生成三步编译,实现统一接口调用任意模型。 5. 编码代理 “品味”(Ahmad Awais,CommandCode):提出 AI 编码质量三层金字塔,强调 “品味”(隐性决策偏好);借 “元神经符号推理” 架构让 AI 习得 “品味”,展望可分享 “技能插件” 生态。 六、现实影响:数据洞察与企业应用 1. 2000 万次 PR 数据洞察(Nick Arcolano,Jellyfish):交互式工具采纳率近 90%,自主代理仍处早期;AI 使 PR 吞吐量翻倍、周期缩短 24%,质量无负面影响;集中式架构团队收益更高,需先做上下文架构设计。 2. 企业深度研究(Ofer Mendelevitch,Vectara):定义 “深度研究” 为多步骤调查;企业级应用需先抑制幻觉;典型用例有响应 RFP、新员工入职、生成投资备忘录,是 AI 代理下一个杀手级应用。

57分钟
99+
2个月前
EarsOnMe

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