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2024 年至今，Coding Agent 经历了从「概念验证」到「生产力工具」的跃迁。Gemini CLI 起步，Claude Code 探索，再到 Codex、OpenCode、PI、Qoder 等百花齐放，Agent 不再是 LLM 的附属品，而是模型能力的放大器，成为 AI 工程化的关键载体。
现在用 Codex、Claude Code、GitHub Copilot，以及接入豆包 Seed、GLM、MiniMax、Kimi 等国内模型的 Coding Agent 写代码，已经不是什么新鲜事了。它并不阻止旧代码被修改，只要求修改者回答几个具体问题：过去为什么这样做，过去的前提是否还成立，这次为什么要改变，以及新的决定由谁确认。Coding Agent 的问题往往不是完全忘记前文，而是没有区
DeepSeek推出的DSpark是一种高效的大模型投机解码（Speculative Decoding）推理加速框架，旨在解决自回归生成推理效率低下的问题。传统投机解码方案存在生成质量瓶颈（如并行草稿器的多模态冲突）和系统效率瓶颈（固定验证长度导致算力浪费）。DSpark通过半自回归生成架构（并行骨干+轻量串行校正头）提升草稿质量，结合置信度调度验证机制动态调整验证长度，优化GPU资源分配。
广义线性模型（GLM）是线性回归的扩展，突破了输出必须连续且服从正态分布的限制。GLM通过链接函数将线性预测结果与不同分布类型的输出变量关联，适用于概率预测、计数问题等场景。其核心由随机成分（响应变量的指数分布族）、系统成分（自变量的线性组合）和链接函数三部分组成。GLM通过极大似然估计求解参数，采用迭代加权最小二乘法（IRLS）进行数值逼近。典型应用包括逻辑回归（二分类）和泊松回归（计数预测）。
刚刚，Claude 把 Canva、Figma、Asana 塞进了对话框！
长期以来，为了 “跑得通”，我们不得不接受 Pre-Norm 对有效深度的牺牲；而 Post-Norm 虽然更具表达潜力，却又常因不稳定而难以进入大规模预训练的主流配置。SiameseNorm 给出了一个优雅的答案：不再做选择题。它以近乎不增加成本的方式，把 Pre-Norm 的优化鲁棒性与 Post-Norm 的表征潜力统一在同一个框架内。
