LLM 软件修复综述：66 个系统的四大范式分类法与评估协议审计
本文精读arXiv:2506.23749v3（ACM TOSEM）综述，系统梳理66个LLM软件修复系统，首创“主落点规则”将其分为微调/提示/流程/智能体四类范式，并开展评估协议级可比性审计——2145对系统配对中仅1对真正可比，直指当前“范式优劣”结论缺乏证据支撑。（239字）
AI时代，神话并未消失：人类正在创造新的“数字神明”
AI时代，神话真的消失了吗？本文从人类文明与技术演进的视角出发，提出“算法神谕、数据神学、数字永生”三大结构，并引入“最小认知主干”概念，探讨AI如何重塑人类的知识权威、认知边界与生命延续的想象。当越来越多人开始向AI寻求答案，我们是否正在亲手创造一种新的神话？
【赵渝强老师】国产崖山数据库的行号：ROWNUM
YashanDB的ROWNUM伪列行为类似Oracle，仅支持单机/主备及共享集群，分布式集群不可用。其按查询顺序动态分配行号（1起递增），且“先编号后过滤”，故ROWNUM>1等条件恒为空。推荐使用ROW_NUMBER()窗口函数或原生FETCH/OFFSET语法实现稳定分页。
Jev火起来以后，测试团队真能不写Judge Prompt了吗？
Jev作为LangSmith新推的决策模型评测器，可自动输出概率/选项，减少Judge Prompt编写负担。但它不替代确定性规则（如金额、权限），仅适用于语义清晰的判断类问题。测试团队需聚焦问题设计、校准集构建、阈值设定与多维反馈，实现AI评测从文本到结构化决策的升级。
