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沙箱里那条 find 删掉了 3187 个文件:工具调用沙箱的三层防线怎么被逐个绕过
给内部运维 Agent 挂 shell 工具三周后,上线第 19 天出事:一条 find 把 -mtime +7 写成 -7,删掉 /data/tmp 下 3187 个文件,其中 412 个是当天还在写的。复盘发现三层防线逐个失效,白名单只认命令名不认参数、容器挂了宿主可写目录、超时只杀了父进程。改完四道闸后六周里 dry-run 阶段拦下 11 次参数级高危调用。
Linux 容器
作者小头像 yd_238528621 2026-11-04 12:11:36
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2026-11-04 12:11:36
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三个 Agent 并行做代码审查:token 涨 2.6 倍,多花的钱在哪
把代码审查从单 Agent 改成三个 Agent 并行,同一批 40 个 PR 的 token 从 26.4 万涨到 68.9 万,有效发现只多 6 条,报告出现 11 处矛盾结论。三个根因是输出 schema 不统一丢了 34% 条目、第二轮起全在互相说服、没有裁决者时冲突结论被直接拼接。收口后 token 降到 52 万,采纳 24 条到 27 条,人工裁决从 40 分钟降到 12 分钟。
作者小头像 yd_238528621 2026-11-03 12:50:33
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缓存命中率只有 12%:三个让前缀缓存白做的隐形改动
一个工单分类服务,system 提示加六条 few-shot 共 5000 token 固定前缀,缓存命中率却只有 12%。排查找到三个漏点:system 里塞了时间戳、few-shot 与用户输入拼反顺序、负载均衡把缓存打散到六个副本。改完命中率 78%,首字延迟 1.9 秒降到 0.72 秒,输入成本降 41%。
作者小头像 yd_238528621 2026-11-02 12:39:58
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只查到一行 200 OK 之后:LLM 可观测性该采的四类数据
每天 12 万次调用、一天 3000 万条 span,难点不在要不要采,在采到什么粒度还不亏钱。本文按请求层、步骤层、调用层拆 span 结构,实算 span、原文、指标、回流样本四类数据的存储成本,给出异常全留加正常 3% 采样、异步落库、prompt hash 进 span 三个取舍与最小骨架。
任务调度
作者小头像 yd_238528621 2026-11-01 12:38:35
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4bit 量化省下 11GB 显存,账单只降了 34%:一次量化的成本账
7B 服务从 FP16 迁到 4bit,显存压至 13GB,吞吐涨至 78 tok/s,单价 3.2 降至 1.7 元,账单只降 34%。两本账拆差额:对比 AWQ/GPTQ/NF4 实测差异,结论是 per-channel scale 只修溢出、KV cache 不量化收益打折。
作者小头像 yd_238528621 2026-10-31 13:11:10
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AI 编程助手在真实仓库跑了两周:补全接受率 62%,净省下来的只有 8.4 小时
一个 12.4 万行的 Java 仓库、6 个人、两周,一起统计了 2.1 万次行内补全和 61 次对话式改码。补全接受率 62%,但扣掉返工与 review 时间,净省 8.4 小时,人均一周不到 45 分钟。红利几乎全在样板代码上,业务逻辑那块是负收益。
作者小头像 yd_238528621 2026-10-30 17:12:36
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模型评测三条路实测:人工标注、规则匹配、LLM 打分的成本与一致性
同一套 500 条样本、同一组指标,把人工标注、规则匹配、LLM 打分三条路各跑一遍。一致率分别 100%、84%、86%,每轮成本 1800 元、约 0 元、1.7 元。差距不在准不准,而在哪种错误错得起。
作者小头像 yd_238528621 2026-10-29 12:11:36
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Prompt 上线后准确率从 82% 掉到 51%:七类失效症状的排查顺序
同一份 320 token 的 prompt,一夜之间准确率从 82% 掉到 51%,一个下午改了 11 版仍在原地打转。把七类失效症状按输入、输出、参数、数据、模型排成一条排查顺序,每条给出定位动作与实测数字,让"模型变笨"在半小时内落到具体某一行。
作者小头像 yd_238528621 2026-10-28 12:25:45
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多模态成本账:一张图吃掉多少 token,账单被我拆成五项
视觉链路请求量只有文本链路的 1/23,账单却占到 61%。把五天的请求日志重算一遍,从一张图占多少视觉 token 算起,摊开重试、base64、重复提示词与人工返工这四笔隐性成本,再给出把单张成本压掉七成的五条手段和不该省的三处地方。
作者小头像 yd_238528621 2026-10-27 16:36:54
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LoRA 微调实测:24GB 显卡上的三组超参和一条被忽略的清洗规则
三周七次 LoRA 微调只有两次上线,七成时间花在数据与评估口径上。记录 24GB 单卡上的显存账、三组学习率对照、验证集切分踩的坑,以及上线前的 adapter 合并、精度漂移与回归三步,附最终参数组合与单次训练成本。
机器学习 深度学习
作者小头像 yd_238528621 2026-10-26 12:45:23
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