技术专栏 第8页

本文重点回答：新增参数应放在深度、主干宽度还是前馈网络（FFN）？模型规模与训练 token 怎样配比？上下文长度、batch 和学习率又怎样校准？讨论以稠密、自回归 Transformer 的预训练为主，从 Kaplan 与 Chinchilla 出发，结合架构实验说明哪些选择已有依据，哪些仍需试验。

同一份调查里还有个更值得玩味的矛盾：
96% 的开发者不完全信任 AI 生成的代码，但只有 48% 的人会在提交前总是验证它。

市面上的方案基本是两条路：要么用在线 AI 绘画平台（提示词、参考图、生成结果全在别人服务器上），要么自己在本地拼工具链——但本地方案通常停留在”能出一张图”，从图到”一本漫画”中间的活全得手工干：角色每格长得都不一样、场景对不上、对白要自己在 PS 里往上加、排版一页页手动拼。

Q: 为什么需要编码器？

A: PWM 只表示给电机多少驱动力，不等于轮子真的转了多少、转得多快。编码器把轮子的实际运动交回给程序。

后台服务（比如 FastAPI、Nginx、MySQL）启动时就已经打开了日志文件，并在内存中持有该文件的 inode 和文件句柄（FD）。

.NET GC 把托管堆分成三代：
Gen 0、Gen 1、Gen 2。核心假设是——
新对象死得快，老对象活得久。

这些文本往往不是完全结构化的，或者格式五花八门，用传统的
split、
replace 处理起来很累，写一堆条件判断也不一定覆盖全。

线程是进程的一个执行实例，是程序执行的最小单元，它是比进程更小的能独立运行的基本单位。

一个进程可以创建多个线程，同一个进程中的多个线程可以并发执行，一个程序要运行的话，至少有一个进程。