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PC Card
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程序员追溯从Logo到AI辅助编码的35年历程
作者回顾了自己数十年的编程历程，从童年时期的Logo和BASIC开始，到高中和大学时期的C和C#，再到深入研究嵌入式系统和硬件交互。他的经验涵盖了电子、网络、信号处理，最终发展到神经网络和RAG等现代AI技术。作者强调，核心技能是精确地描述一个系统供机器执行，而与所使用的具体语言无关，并指出AI现在可以方便地将详细的伪代码翻译成各种语言的可用代码。
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研究发现 Mamba 预测瓶颈未能发现因果结构
一篇新的研究论文挑战了 Mamba 等模型中的预测瓶颈能够固有地发现因果结构的观点。由 Aman Chadha 进行的一项研究发现，尽管早期实验暗示了这种能力，但更严格的伪造基准测试显示，像线性瓶颈这样的简单方法，甚至 PCMCI 和 Granger 因果关系等经典技术，表现同样好或更好。该论文强调，预测瓶颈在因果发现中的感知优势很大程度上是由于样本量混淆和非标准干预方案，而不是架构的内在属性。