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#note 总结昨天 2 小时内将 2W 行 Swift 转换成 JavaScript 的经验:
1. 第一次尝试,使用 Spec 驱动,写文档,让 CC 和 Codex 按照任务进行转换。用时整整 5 小时,但转换结果很糟糕,后端逻辑漏了一大坨。
继续让 Codex 继续转换,也于事无补,陷入逻辑极度混乱,代码左右打架,你都能明显感觉到随着任务的执行 Codex 的反应越来越缓慢,就好像老爷车的引擎开始冒烟了。总之,5 小时下来,身心疲惫,比连续打 2 小时羽毛球还累。
2. 第二次尝试,不再使用 Spec 文档驱动,改为让 Codex,将所有文件一比一地翻译成文档。比如,modal.swift 这个文件,翻译后输出 modal.swift.md。文档里注明,函数名,作用,范围,相关,这份代码的运作逻辑。
然后,再输出 Spec 文档,生成任务。此时,Codex 转换变得简单许多,它不再不断阅读源文件,浪费大量的 token。结果是,2小时左右,所有的 Swift 文件都转换完毕,后端逻辑得到比较完整地保留(有一点小问题,但不大),前端细节丢失较多,但基本框架得到了保留。
不管怎么样,新方法完成了这个转换的任务。我觉得这是一个有益的经验,跟大家一起探讨。
1. 第一次尝试,使用 Spec 驱动,写文档,让 CC 和 Codex 按照任务进行转换。用时整整 5 小时,但转换结果很糟糕,后端逻辑漏了一大坨。
继续让 Codex 继续转换,也于事无补,陷入逻辑极度混乱,代码左右打架,你都能明显感觉到随着任务的执行 Codex 的反应越来越缓慢,就好像老爷车的引擎开始冒烟了。总之,5 小时下来,身心疲惫,比连续打 2 小时羽毛球还累。
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罗福莉已经给我的文章亲手点过赞了。
就在刚刚,95后AI“天才少女”、前DeepSeek研究员、小米MiMo大模型负责人罗福莉再度发表重磅论文。
3月16日,罗福莉领导的小米MiMo大模型团队,与北京大学联合研发出统一的资源管理系统ARL-Tangram。
ARL-Tangram采用统一的动作级公式和弹性调度算法,不仅满足异构资源约束,而且最大限度地缩短动作完成时间(ACT),以及实现定制化异构资源管理器。
在真实世界的智能体强化学习任务上的评估表明,ARL-Tangram可以将平均ACT提高高达4.3 分。可将强化学习训练的步骤持续时间缩短至多1.5倍,并节省高达71.2%的外部资源。
这是罗福莉在小米发表的第二份突破性技术成果论文。
就在发布不久,罗福莉就在后台给我点赞了。