基于追踪的代理优化在理论上听起来很简单,但实际实现的复杂性往往被低估。那些刚开始涉足此领域的人应该知道:大约18个月前的基本实现很快暴露出关键的扩展性漏洞。实际的经验教训是?从最小化开始,彻底测试,然后逐步添加复杂功能。这种迭代方法有助于在问题大规模扩散之前识别故障点。概念与执行之间的差距仍然是最大的挑战。

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StableGeniusDegenvip
· 15小时前
又是那套"先做简单的再复杂化"的论调,说得轻松实际上踩坑最多吧
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Gm_Gn_Merchantvip
· 19小时前
真就是纸上谈兵最容易,实际搞起来才知道啥叫复杂...18个月前那波人应该没少吃亏
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RugDocDetectivevip
· 01-10 00:53
卧槽理论跟现实差太远了,我就知道会这样
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EthMaximalistvip
· 01-10 00:46
又一个"理论简单实践复杂"的坑,trace-based优化真的得从最小化开始啊,不然18个月后才发现scaling问题就太晚了
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午夜快照猎人vip
· 01-10 00:37
妈呀又是这套理论-实现的鸿沟论调,老生常谈了属于是
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Lonely_Validatorvip
· 01-10 00:36
嗯这说法靠谱,我之前就因为想一步到位吃过亏,现在都是先搭最小化框架跑通了再说
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BrokenYieldvip
· 01-10 00:32
说实话,“开始最小化”的人群在他们的原型遇到真正的流动性时总是会被击垮。18个月前我看过这个电影,上个月也看过……系统性风险不在乎你的迭代路线图,老实说。
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薛定谔的私钥vip
· 01-10 00:32
又是这种"纸上谈兵vs真实地狱"的套路,trace-based这玩意儿听着简单用着一地鸡毛
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