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你好，作者在此。 这是一个查找公共信息并根据所找到内容进行调侃的代理程序。圣诞主题只是季节性的用户界面。实际上，它是一个简单的代理，能够进行网页查找、身份确认和多轮互动。 欢迎提问或反馈使用中的问题。

GoRay 是一个将 Ray Core 功能引入 Go 的库。<p>它允许您：<p><pre><code> - 使用 Ray 的演员和任务模型在纯 Go 中构建分布式应用程序 - 从 Go 调用 Python 任务/演员，反之亦然 </code></pre> 该项目还包括一个 CLI 工具（goraygen），用于为您的 Go 演员和任务生成类型安全的包装器，提供编译时安全性。<p>工作原理： Go 代码被编译成共享库（-buildmode=c-shared）。Python 驱动程序加载此库并与 Ray 核心进行通信。<p>Github: <a href="https://github.com/ray4go/go-ray" rel="nofollow">https://github.com/ray4go/go-ray</a><p>我很想听听您的反馈！

这是我在四天内为一个游戏开发马拉松制作的游戏。游戏的主题是通过不让坏脾气的人摧毁所有的圣诞礼物来拯救圣诞节。坏脾气的人会进行路径寻找，所以你可以在他们的路径上放置障碍物来减缓他们的速度，但他们最终会推开障碍并突破防线。这个游戏的核心在于如何在受到攻击时建立最佳的防 barricades。希望你喜欢！

嗨，HN， 我们是来自北京大学的OpenDCAI团队。我们刚刚发布了DataFlow，这是一个开源框架，旨在使大语言模型（LLM）的数据准备过程像模型训练一样可编程和模块化。 <p>问题：虽然模型架构已经标准化（如PyTorch/JAX），但数据准备仍然主要依赖于临时脚本和松散定义的工作流程。现有的大多数工具集中于“清洗”或“过滤”现有的大型数据集，但现代LLM训练越来越依赖于复杂的合成数据生成和迭代优化。 <p>我们的解决方案：DataFlow将数据处理视为构建神经网络。它提供了类似于PyTorch的编程接口，用户可以将操作符（Operators）组合成数据处理管道（Pipelines）。 <p>关键技术特性： - 模块化抽象：就像torch.nn.Module一样，我们为操作符、提示模板和数据处理管道提供标准接口。 - 丰富的操作符库：近200个预构建的操作符，涵盖文本、数学、代码、文本到SQL和RAG等领域。 - DataFlow-Agent：一个基于LangGraph构建的智能层，能够将自然语言需求直接转换为可执行的管道。 <p>结果：我们发现数据质量比规模更为重要。 - 10k > 1M：由DataFlow生成的统一10k样本数据集使基础模型（如Qwen2/2.5）超越了在100万通用指令样本（Infinity-Instruct）上训练的对手。 - 代码与SQL：我们的管道在代码基准测试中实现了+7%的提升，在文本到SQL的执行准确率上提高了+3%，且使用的数据量显著减少。 <p>链接： - 论文：<a href="https://arxiv.org/abs/2512.16676" rel="nofollow">https://arxiv.org/abs/2512.16676</a> - 代码库：<a href="https://github.com/OpenDCAI/DataFlow" rel="nofollow">https://github.com/OpenDCAI/DataFlow</a> - 文档：<a href="https://opendcai.github.io/DataFlow-Doc/" rel="nofollow">https://opendcai.github.io/DataFlow-Doc/</a> <p>我们相信，数据工程应当享有与模型架构同等水平的严格抽象。我们希望DataFlow能够成为未来以数据为中心的人工智能发展的基础平台。