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当团队 90% 以上的代码由 AI 生成，31 万行的复杂业务系统还在高速膨胀，你会发现一个反直觉的事实：AI Coding 不会自动收敛复杂度 —— 没有统一规范的约束，不同人用 AI 写出的代码风格各异，系统反而会加速腐化。 本文记录了我们如何在不停止业务交付的前提下，完成这场重构。在这个过程中，我们积累了三个关键经验，希望这篇实战经验能提供一些可复用的思路。 经验一：用Agent评测思路管理AI Coding。我们团队负责 Agent 评测业务，在实践中沉淀出一套核心标准对齐理念：“人人对齐→人机对齐”。我们发现管理 AI Coding 的底层逻辑一模一样 —— 先让团队形成统一共识（人人对齐），再将共识固化为 AI 可执行的约束（人机对齐）。本质上，就是同一套方法论在两个领域的复用。 经验二：AI 正在重新定义“经验”的价值边界。利用 AI 工具，工程师短时间内就发现了 10 个性能隐患——过去需要长期积累才能建立的代码全局感，现在借助 AI，团队中的每个人都能快速具备。经验的价值正在从“能看全”转移到“能判断什么重要”。 经验三：技术债可以像业务需求一样被迭代消化。 行业谈重构，要么推倒重来，要么申请专项。我们给出了第三条路：把技术债拆解为业务需求的“顺带动作”，借着迭代渐进式消化。 一、背景 Agent评测系统长期承载多个核心业务场景，它同时承担了数据生产、流程编排、质量控制与多人协作等复杂能力，业务复杂度和工程复杂度都很高。具体来看，我们面对的复杂性主要体现在三个维度： 业务仍处于探索期，导致需求高度模糊：全行业都在探索 Agent 评测，用户也不了解应该如何评测。这个大背景导致评测的需求又急又模糊。急，希望快速试错；模糊，业务方也不确定这条路是否真的有价值。 庞大且高频的迭代体量：系统从 2025 年 6 月约不足 5 万行代码快速扩展至 31 万行，保持着月均 16 个需求（80% 业务需求 + 20% 技术需求）的高负荷运转。 “笛卡尔积”级别的业务场景矩阵：系统底层支持 6…

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如果你看过今年春晚武术节目《武BOT》，一定会对那群与人类武者同台对打的机器人印象深刻。但在流畅的武术动作背后，是一个工程师团队连续数周针对特定舞台、特定灯光反复调试后才可能达到的动作丝滑。 为什么机器人在固定场景下表现良好，但换一个环境、任务，泛化能力就会明显下降？ 究其根源，是具身行业缺少带动作标注的训练数据进行泛化学习，而互联网上大规模人类数据是极具潜力的数据来源。为了指引具身智能走向GPT时刻，像大模型一样走通大规模数据学习范式，通过人类视频数据学习通用的、跨本体的隐式动作表征是关键。 为此，我们提出了 LARYBench （Latent Action Representation Yielding Benchmark） ，一个指引从大规模的视觉数据学习到通用的隐式动作表征的系统化评测基准。实验结果表明：在动作泛化和控制精度上，通用视觉模型的表现均显著优于专门为具身智能设计的动作专家模型，具身动作表征可以从大规模人类视频数据中涌现。 01 背景：缺一把从视频到动作的标尺 当前主流的 Vision-Language-Action（VLA）模型，其泛化能力受限于一个核心矛盾：互联网上存在海量的人类视频，视觉信号极其丰富，但如何将这些视觉信息转化为机器人可用的动作表征，始终缺少高效的路径。具体表现为三个层面： 数据瓶颈：带精确动作标注的机器人数据依赖遥操作采集，成本高、规模小；而人类视频虽体量庞大，却天然缺失机器人可执行的动作标签，画面与动作之间存在模态断层。 表征瓶颈：即便从人类视频中提取信息，传统做法输出的本体动作数据高度绑定特定硬件，难以跨形态迁移。隐式动作表征通过学习“帧与帧之间的变化”来抽象与本体无关的动作语义，为打通从视觉到动作的链路提供了更具泛化潜力的中间表示。 范式瓶颈：长期依赖人工标注使得具身智能局限于“固定场景精调”，无法像大语言模型那样从规模化数据中涌现能力。隐式动作表征路线的本质，正是试图以无标注的人类视频驱动规模化预训练，让从视觉到动作的学习也能走上数据驱动的扩展轨道。 自 2024 年 LAPA 等早期工作提出以来，基于隐式动作表征的研究已陆续展开。然而，现有评测大多只看端到端任务成功率，始终缺少一个能独立衡量中间表征质量的标准基准——动作表征领域，还没有自己的 ImageNet。具体表现为：表征与下游策略难以解耦、跨本体泛化能力无法检验、训练策略的系统性分析缺失。 02 LARYBench ：如何构建动作表征的标准化评测 为填补这一空白，我们提出了 LARYBench ，一个从本体动作和语义动作两个粒度出发，系统评估隐式动作表征质量的基准。如图1所示，评测数据集涵盖超过一百万段精心标注的视频（总时长超过1000小时），涉及151种不同类型的动作，同时包含62万对图像和59.5万条运动轨迹，覆盖了多样化的机器人形态与操作环境。 2.1 任务定义与评测流程 评测的核心逻辑如图2所示：输入一段视频或图像序列，通过待测的隐式动作模型（Latent Action Model, LAM）提取出动作表征 z ，随后通过浅层探测头（probing）来验证 z 的质量。 动作的定义由细到粗分为三个层级： 本体动作：机器人操作的控制信号，主流使用末端位姿，包括腕部3D坐标、3D旋转角及夹爪开闭等。 原子语义动作：本体动作聚合为可用自然语言描述的原子操作，如上下左右前后移动、夹爪开闭。 复合语义动作：原子动作进一步聚合为有完整语义的行为，如拿起、放下、擦拭等。 针对不同粒度的动作，评测采用不同的验证方式： 语义动作分类：对提取的表征 z 接入 Attentive Probing 结构，进行动作类别分类，以准确率衡量表征对高层动作语义的捕捉能力。 本体动作回归：对表征 z 接入 Action…

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如题，有人月超过 5000+u 的 Claude.现在被要求 z 参与 token 节省培训。

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回帖自取，仅限新用户兑换，每人限领一个，重复使用封号。领了麻烦回帖告知用了哪个，方便别人。 🎁 兑换码（以下共 7 个，四选一即可，先到先得） ZYW6-BRND-APBF RVGX-XFTQ-SUNL L838-6ZHY-JDY7 823C-FNPH-5SPV PCMH-2C4M-JCEM ZAR8-6H6G-GL9V KAVS-ZL5T-W87C ⚠️ 注意：每个兑换码仅能使用一次，如输入时提示无效，说明已被其他用户领走，请尝试其他码。 🔗 怎么用 注册 👉 辣椒 HTTP （新用户） 登录后台 → 「用户中心」→「 CDK 兑换」 输入上方任意一个码，动态住宅流量到账 注册时填邀请码 ff8888 还能叠加流量包。 💡 关于辣椒 HTTP 住宅 IP 动态住宅 IP：5 元/GB ，支持 1-120 分钟会话粘性（数据采集、价格监控） 静态长效 IP：9.9 元/个/7 天，IP 固定（多店铺、社媒账号） 9000 万+ 真实住宅 IP ，190+ 国家，城市级定位 99.9% 连通率，响应 <…

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手机上定位无法使用，无法添加城市，更新没反应。是不是停止服务了？

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昨天 Codex 被强制下线了 登录需要验证码 刚刚经群友提醒 又登录了一次不需要验证码了 大家可以试试

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各位 V 友好。 我们做了个 AI 调研工具叫 问卷派（https://wj.pro），简单讲就是想把”出问卷 → 找样本 → 跑分析”这一整套从专业工具搬到一段对话里。具体能干嘛： 跟 AI 说一句话，它帮你出问卷，NPS 、四象限矩阵这种复杂题型也支持 找不到用户跑调研？用自然语言描述目标人群（比如”一线城市 25-35 岁 iOS 用户”），系统匹配真实样本投放 数据回收后 AI 直接出分析报告，省掉自己拼 PPT 的功夫 随机题、条件逻辑、皮肤更换这些常规需求都有 可能适合的场景： 独立开发者验 PMF / 做用户访谈前的筛选 ToC 产品同学做产品调研 学生写论文要发问卷 设计师 / PM 做用户研究 地址：https://wj.pro 欢迎拍砖，尤其想听： 题型够不够用 AI 生成的问卷质量到底行不行 调研，样本库，数据分析等功能是否符合预期 前 100 位通过本帖注册的用户，送一个月专业版的会员。 ，注册之后可以在个人中心复制 id ，或站内信发我昵称 or id 都行。24h 内会手动开通，谢谢各位。

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需求 2c 2g 40g ，亚太地区最好，其他地区也行 价格能稍微低一点更好，主要是搭建一些个人的服务，偶尔做一下应急代理

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大佬们，刚下载 loon 。用的可莉的那些配置。用 Vmess 的话可以正常的使用。但是用 wireguard 的话是无法代理的，节点是没有问题的，小火箭可以正常代理，且配置完成后，UDP 测试也是通过的，但是科学上网的时候无法使用的。是哪里配置有问题么？请各位大佬指教下

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目前几大热门图标库都还有电话听筒的图标📞，用来表示通话，联系方式之类的。但是现实是现在除了一些办公室和一些特定的场景，很少用到这样拿起听筒，按下机械号码然后通话的模式了，也就是年轻人从接触远程通话就是手机，或者视频通话。比如现在的小朋友，他们意识里面的通话就是拿着一块屏幕说话。同样的，还有购物付款也是，小孩说，拿手机去照一下就可以了，基本没有 80 ，90 后一代拿着现金钞票去买东西找钱的体验了。之前还听说年轻大学生，不会用电脑，不会解压文件，现在想想，确实是那样。时代变化太快了。看单位里老专家早年写的技术报告，一笔一划全是手写，真是厉害，有些还用美工笔写一些艺术字，加粗字做标题，可谓艺术品。配图之类的，都是手画。现在打开文字处理图片处理软件无限制擦除重写的工作模式和上一辈人都概念也完全不一样了。

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