让AI 实现一个红黑树 (colobu.com)

【简介】

文章探讨了使用AI帮助实现红黑树数据结构的过程。作者尝试使用多种AI工具模拟专家（如Rob Pike）实现红黑树，并进行了代码优化、单元测试和Fuzz测试。过程中发现AI生成的代码存在问题，但通过不断调整和AI协作，最终实现了功能完善的红黑树实现。文章强调AI在代码生成、测试和优化方面的潜力与不足。

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由 @技术头条 2024-08-06 07:52 / 原作者微博：@colobu / 0个评论
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Agent是如何工作的：概念及LangChain实现 (it.deepinmind.com)
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理解这些应用的基本原理并不复杂，因为大多数工具的工作流程大致相同。
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基于 LLaMA 和 LangChain 实践本地 AI 知识库 (blog.yuanpei.me)
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为 log 实现的无锁 Ringbuffer (blog.codingnow.com)
这两天在改 log 模块。我们需要一个并发写 log 的模块，它有多个 log 生产者一个消费者，这个唯一的消费者在 log 线程中把 log 数据持久化。

大多数 log 生产者是在第三方库的 callback 函数中调用的，比如 bgfx ，如果写 log 不够快的话，就会阻塞渲染。这个 callback 需要自己保证线程安全。因为 bgfx 支持多线程渲染，所以写 log 的 callback 可能在不同的线程触发。

过去在实现 bgfx 的 luabinding 时，我实现了一个简单的 mpsc 队列，get_log 这个函数就是那个单一消费者，它取出队列中所有的 log 信息，返回到 lua 虚拟机中。

它是用 spin_lock 实现的。这两天，我想应该可以实现一个更通用的无锁版本。

在我的需求中，log 信息是允许丢掉的。所以我开了一个固定大小的 ri
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使用 llama.cpp 在本地部署 AI 大模型的一次尝试 (blog.yuanpei.me)
本文旨在尝试使用 llama.cpp 在本地部署 AI 大模型，随着人工智能的快速发展，我们逐渐认识到私有化部署的重要性和潜力。在此背景下，llama.cpp 作为一个纯 C/C++ 实现的 LLaMA 模型推理工具，提供了在本地环境下高性能的 AI 推理能力。在这篇文章中，我们可以了解到 llama.cpp 具有在 GPU 和 CPU 环境下运行的灵活性，满足私有化部署的需求。文章详细介绍了 llama.cpp 编译和部署的过程，为读者提供了一份在本地部署 AI 大模型的教程。私有化部署的 AI 大模型，相比于 ChatGPT 这类通用大模型，更注重数据隐私和安全性，对云服务的依赖更少，可以做到更好的本地化控制。虽然编译 llama.cpp 有一定的复杂性，AI 大模型的下载、转化、量化需要一定的耐心，可当本地的 AI 应用运行起来的那一刻，博主觉得这一切完全值得。
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