-总体">【Agentic RL / 强化学习框架】Miles 项目技术分析---(1)--- 总体

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面上涌现出了一批又一批 skills,但良莠不齐。想必针对总体的工作流、方法论,许多人已经找到了自己喜欢的 skill;但细化到每一个具体的应用场景,我们又是否能有耐心去翻找、筛选?

所以,总有许多 SKILL 是需要我们和 AI 协作的踩坑过程中去经历、积累、沉淀的。核心问题来了:

深耕AI开发与算力领域多年,接触过数百位企业技术负责人与独立开发者。结合身边同行的真实反馈来看,当下中小团队落地AI项目,无非两大核心难题:底层算力成本居高不下、大模型应用落地门槛过高。

早前多数团队的重心都聚焦在算力租赁、硬件配置层面,想方设法压缩算力成本。但结合近期行业现状以及实测多款平台后的体验,我发现相较于算力资源短缺,繁琐的模型部署、复杂的接口适配、

Flask概念

flask是一个轻量级别的python web程序,主要的特点就是简单灵活,能够快速的上手构建一个web应用,同时具备扩展到复杂项目的能力

Flask 是基于 Python 开发的微型 Web 框架,被称作微框架,核心原因是本身不绑定任何专用工具与依赖库,原生不内置数据库抽象层、表单验证等通用 Web 组件。

     前段时间看了贾冰的电影《末路狂花钱》,其被误诊的情节,想起自己几年前被误诊的情况,这还是2015年的事情,到现在已经10年多,光阴很快,都没什么感觉,以前写过那次误诊右下腹痛的文章,这次就写一下以前的全部经历:

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在 Codex 系列第一篇(上篇),我们用一个很小的本地脚本,跑通了 Codex CLI 的基本流程:进入项目目录,启动 Codex,然后让它读文件、写代码、跑命令。

在这第二篇「让 Codex 读懂项目」,我们来让 Codex 先读懂一个开源项目,看它是做什么的,代码放在哪里,测试放在哪里,如果要改一点东西,应该从哪里开始看。

过去一年,很多开发者都开始使用 AI 辅助开发。

从写接口、补单元测试、生成 SQL,到解释老代码、改前端样式、生成文档,AI 确实能帮开发者节省不少时间。我们内部也做过一些评估,整体效率有提升,但并没有外界宣传中那么夸张。更真实的情况是:AI 在一些明确、局部、重复性强的任务上非常有效;但在复杂业务、系统架构、长期维护和质量控制上,仍然需要人来把关。

更重要