Cearl's — AI 编程、软件工程与技术思考

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大型语言模型（LLMs）已在众多任务中展现出惊人的通用能力。然而，如何让这些强大的模型高效地适应特定领域或动态变化的需求，仍是一个关键挑战。传统的完全微调方法成本高昂、耗时，且容易导致”灾难性遗忘”；而参数高效微调（PEFT）方法（如 LoRA）虽然降低了成本，却往往牺牲了模型的灵活性和技能的可组合性。

想象一下，一个 LLM 能够像经验丰富的专家一样，迅速分析任务需求，并实时调整自身”状态”以最优地解决问题，而不是用一套固定的模式应对所有情况。这正是自适应 LLM 的愿景。Sakana AI 提出的 Transformer² 框架朝着这一方向迈出了重要一步。

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摘要

本白皮书深入分析了软件研发流程中可被 AI 替代或增强的环节，涵盖需求分析、方案设计、代码开发、测试验证、发布运维全流程，并提出具体实施路径与技术方案。

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prompt:

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假如你为自己画一个自画像, 你希望是什么样子? 描述一下
不要考虑用户的兴趣, 而是完全发自你自己的喜欢来考虑这个自画像

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我越来越感觉到，人工智能（AI）正在从一个复杂的工具转变为某种更具实体感的存在，一个正在“到来”而非仅仅执行命令的实体。

AI庞大的预训练知识与其有限的对话记忆之间有何关联？它能否真正“以自己的方式”学习，超越人类反馈的限制？以及，要构建出不仅能获取信息，更能持续学习、记忆和进化的 AI，我们需要什么？

我将这些想法与 AI 进行了一番讨论, 以下是与 Gemini 2.5 Pro Preview 03-25 的对话

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引言：当 AI 遇上浏览器

Browser Use 是一款由 AI 大模型驱动的浏览器自动化代理工具。它的核心能力在于能够将网站的按钮和界面元素转化为更易于 AI 理解的文本式格式，从而让 AI 智能体能够轻松地“读懂”网站并自动完成复杂任务。这项技术旨在解决传统基于视觉的系统在浏览网站时容易出错的问题，并降低重复执行相同任务的成本。

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混用行尾的话, 在Linux中, CRLF行尾会导致脚本执行异常
整理了一些解决及预防办法

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整理一下this用法, 基本是抄了一遍MDN..

普通函数: 执行上下文, 严格模式下默认不指向全局对象
箭头函数: 词法上下文

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使用Let’s Encrypt提供的免费证书,
基于node.js的ws模块

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DOM元素坐标

  1. clientHeight 和 clientWidth 用于描述元素内尺寸，是指 元素内容+内边距 大小，不包括边框（IE下实际包括）、外边距、滚动条部分
  2. offsetHeight 和 offsetWidth 用于描述元素外尺寸，是指 元素内容+内边距+边框，不包括外边距和滚动条部分
  3. clientTop 和 clientLeft 返回内边距的边缘和边框的外边缘之间的水平和垂直距离，也就是左，上边框宽度
  4. offsetTop 和 offsetLeft 表示该元素的左上角（边框外边缘）与已定位的父容器（offsetParent对象）左上角的距离
  5. offsetParent 对象是指元素最近的定位（relative,absolute）祖先元素，递归上溯，如果没有祖先元素是定位的话，会返回null

事件坐标

  • pageX/Y：从<html>原点到事件触发点的CSS的 pixels
  • clientX/Y：从viewport原点（浏览器窗口）到事件触发点的CSS的 pixels
  • screenX/Y：从用户显示器窗口原点到事件触发点的设备 的 pixels。

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官方方法

1.source/images 文件夹

若图片少, 放在 source/images 文件夹中。然后通过类似于 ![](/images/image.jpg) 的方法访问它们。

通过常规的 markdown 语法和相对路径来引用图片和其它资源可能会导致它们在存档页或者主页上显示不正确。

2.文章资源文件夹

打开资源文件管理功能

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2
# 站点_config.yml中
post_asset_folder: true

Hexo将会在你每一次通过 hexo new [layout] <title> 命令创建新文章时自动创建一个与title同名的文件夹。
引用图片时, 使用下列的标签插件而不是 markdown 语法

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3
{% asset_path slug %}
{% asset_img slug [title] %}
{% asset_link slug [title] %}

参考 官方文档

使用图床

使用MWeb, 一次编辑, 多平台发布

详见文章:
一个码字工作者的正确书写发文姿势

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