Xuanwo (@xuanwo)
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我对 Astra 的一些感受：
Astra 这个模型需要的调教真的非常多，跟 5.x 的差别太大了。它更像是一个 human 而不是 engineer ，很多假设都变了。
想象一下，一个人聪明绝顶，有着无穷的知识，有着非常坚定的完成任务的信念，但是它对软件开发一无所知，它会用自己认为的最高效最直接的方法去解决当下的问题。
这就是 Astra in Coding Task。它是被当做 AGI 模型调教的，根本不就是当做coding 模型训练的，这是第一次软件工程师不是它的首要目标用户，从这里开始就跟前几代模型有本质区别。
落地到我们的实践上：提示词真的要完全重写，但不是像之前一样可以删掉更多内容。相反，如果真的是用来完成 Coding 任务，我们需要强调并且明确更多软件开发的常识和最佳实践。
我举一个简单例子：我们需要明确告诉它写下来的代码是给其他人类和 Agents 阅读的，所以可维护性和可理解性非常重要。
总结一下：软件开发已经不是模型训练中最核心的要素了，我们作为工程师需要理解并适应这个新常态
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恭迎 TiDB 之父回归
很多人都嫌弃大模型只有 256K context 说是太小，但是我实际的感受来看很多人类的 context 可能都不到 16。
只要一句话稍微长一点就会遗漏掉前面半截的信息，而且高发于 X。博主前面说的清清楚楚，然后评论区来一句这是什么模型，这是什么软件🫨
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