代码大模型

27届大模型面试准备（四十五）：代码大模型与仓库级软件工程理解——从行级补全到仓库级智能本系列走到（四十五），我们已经把大模型的能力版图铺得很开：从 RAG、长上下文、后训练，到多模态训练对齐（A40）、工具调用训练（A42）、生成式世界模型（A44）。今天把镜头拉回到一个最容易被工程化、也最考模型"工程智力"的垂直场景——代码。

【LLM】Claude Code使用指北Claude Code 的核心不是"回答"，而是一个反复循环的代理过程：把 Claude Code 拆成六层来看，如下图。只强化其中一层，系统就会失衡，CLAUDE.md 写太长，上下文先污染自己了；工具堆太多了，选择就搞不清楚了；subagents 开得到处都是，状态就漂移了；验证这步跳过了，出了问题根本不知道是哪里挂的。

【代码大模型】Compressing Pre-trained Models of Code into 3 MB论文阅读Compressing Pre-trained Models of Code into 3 MB key word: code PLM, compression, GA算法

【代码大模型】Is Your Code Generated by ChatGPT Really Correct?论文阅读key word: evaluation framework, LLM-synthesized code, benchmark

Python算法实战

用通俗易懂的方式讲解大模型：使用 Docker 部署大模型的训练环境之前给大家介绍了主机安装方式——如何在 Ubuntu 操作系统下安装部署 AI 环境，但随着容器化技术的普及，越来越多的程序以容器的形式进行部署，通过容器的方式不仅可以简化部署流程，还可以随时切换不同的环境。

我是有底线的