"Same person. Different era. The difference is the tooling."
人未变，时代已改。拉开差距的，全在工具。

——Garry Tan, Y Combinator 总裁 & CEO, 2026 年

卷首语用五个人的故事画出了一幅图景：Karpathy 半年没写代码，Amodei 预言 90% 代码将由 AI 完成，Garry Tan 的产出翻了 810 倍，Boris Cherny 不再写代码只审查代码，antirez 放下了亲手雕琢每一行的执念。这些信号指向同一个结论——软件工程正在经历自 1968 年这门学科诞生以来最深刻的一次范式转换。

本章建立理解这场变革所需的概念坐标。它是怎么一步步走到今天的？新旧范式之间真正的断裂在哪里？全书贯穿的那根主线——"用结构化知识驾驭非结构化 AI 能力"——是怎么来的？

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"I don't think I've typed like a line of code probably since December, basically, which is an extremely large change."
从去年十二月起，我基本上一行代码都没写过，这是一个巨大的变化。

——Andrej Karpathy，No Priors 播客，2026 年 3 月

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Machine Learning Transformers LLM Neural Networks AI

本文带你走一遍 LLM 的工作原理。现代 LLM 大多是由 transformer 块反复堆叠而成的，因此理解了 transformer 机制，你就掌握了大部分。

我将覆盖现代基于 transformer 的 LLM 内部的核心机制，避开那些复杂的数学。别误会，你应该学数学，但本文可以作为一个入门。

大多数现代 LLM 共享同一套 transformer 家族的骨架。差异来自于各自的训练数据、规模和配置选择，以及在此之上的后训练。读完本文后，你应该能够阅读许多现代 LLM 论文或模型卡，并知道每个部分在讲架构中的哪个组件。

路线如下：

1. Token——一串文本如何变成一组整数序列
2. Embedding——这些整数如何获得含义
3. 位置编码——模型如何知道 token 的顺序
4. Attention——token 之间如何交换信息

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Go 在发布新版本时经常会附带实验性特性（experimental features）。

这些实验性特性有不同的形式：有时是标准库中全新的包，有时是编译器或运行时的改动，偶尔也可能是对 Go 行为的破坏性变更。

大多数情况下，实验性特性的目的是在某个功能正式进入 通用可用（general availability） 阶段、成为 Go 的永久组成部分之前，从用户那里获取真实世界的反馈。如果该特性导致性能退化，或收到社区的负面反馈，它可以在最终定稿前被修改——甚至被完全放弃。

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在 Go 1.17 之前，Go 编译器总是生成可由任何 64 位 x86 处理器执行的 x86 二进制文件。
Go 1.18 为 AMD64 引入了 4 个架构级别 。每个级别在编译器可以包含在生成的二进制文件中的 x86 指令集上有所不同：

• GOAMD64=v1（默认值）：基准模式。仅生成所有 64 位 x86 处理器都能执行的指令。
• GOAMD64=v2：所有 v1 指令，加上 CMPXCHG16B、LAHF、SAHF、POPCNT、SSE3、SSE4.1、SSE4.2、SSSE3。
• GOAMD64=v3：所有 v2 指令，加上 AVX、AVX2、BMI1、BMI2、F16C、FMA、LZCNT、MOVBE、OSXSAVE。
• GOAMD64=v4：所有 v3 指令，加上 AVX512F、AVX512BW、AVX512CD、AVX512DQ、AVX512VL。

例如，设置 GOAMD64=v3 将允许 Go 编译器在生成的二进制文件中使用 AVX2 指令（这在某些情况下可能会提高性能）；但是这些二进制文件将无法在不支持 AVX2 的旧 x86 处理器上运行。
Go 工具链也可能生成更新的指令，但会通过动态检查来确保它们只在支持的处理器上执行。例如，如果设置了 GOAMD64=v1，并且 CPUID 报告 POPCNT 指令可用，那么 math/bits.OnesCount 仍然会使用该指令。否则，它会回退到通用实现。
Go 工具链目前不生成任何 AVX512 指令。
不支持 SSE3 的平台不支持种族检测器。

64 位 Intel 和 AMD 处理器已经演进了几十年。当你为 64 位 Intel 或 AMD 处理器编译 Go 程序时，编译器默认面向的是一个将近 20 年前的指令集。生成的二进制文件几乎能在任何 x64 芯片上运行，但同时也放弃了自 2003 年以来添加的所有指令。

我们通常用微架构级别（microarchitecture levels）来描述这一分层。每个级别捆绑了一组可以假定存在的指令集扩展：

级别	新增内容（大致）
v1	原始 AMD64 基线（SSE2）
v2	popcnt、SSE4.2
v3	AVX2
v4	AVX-512（F/BW/DQ/VL）

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I don't talk to an agent anymore, I talk to a loop or a routine.
——Boris Cherny

先讲一个真实的 case。

6 月 10 日下午，我把一个新工具 kuiniu（夔牛） 的 PRD 丢给 Claude Code，让它生成 8 个 issue 卡到 GitHub 仓库。然后我敲了一句 /loop-it，然后离开了。

一个小时后打开仓库一看，8 个 issue 全 closed，对应的 PR 全 merge 了。main 分支上多出了 client、server、codec、bitflip 检测、丢包统计、命令行入口、Makefile/goreleaser 集成，还顺手抽出了一个 util/rotate_writer.go。

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一次几乎全自动的库开发实验：从一份 PRD 出发，15 个 issue 串成流水线，让 Agent 一路 实现 → 审查 → 记录 → 发布，最后我只在真机上验证。本文复盘整个过程，验证了Loop Engineering和实际的花费。

0. 缘起

我想要一个 Go 语言的 RDMA 库。

从去年我们做高性能网络的黑盒监控起，就开始尝试用 RDMA 做探测。但我们的技术栈是 Go，找了几个库，实现得不好也不稳定；换成 C 语言技术栈对团队同学来说成本太高；自己实现当时觉得挺有挑战，于是这件事就搁下了，最后还是退回到用普通 UDP 协议探测。

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用 Go 写 RDMA，到底能有多简单？又能有多快？这篇带你从零跑到 400 Gb/s。

开篇：一个让人又爱又怕的技术

如果你做过高性能网络，一定听过 RDMA 这个词。它是 AI 训练集群里 GPU 之间狂飙数据的底层、是分布式存储压榨延迟的杀手锏、是金融交易系统微秒必争的武器。

两种传输 & 两种操作

• RC(可靠连接，类比 TCP):有序可靠，支持双边和单边操作

• UD(不可靠数据报，类比 UDP):无连接，一对多

• 双边操作(Send/Recv):接收方要先挂好接收请求，双方 CPU 都参与

• 单边操作(RDMA Write/Read):发起方直接读写对端内存，对端 CPU 完全不参与——这是 RDMA 最"魔法"的地方

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目前顶尖的云服务商都包含百万台服务器、数十甚至上百个机房、上万台网络设备、百万级网络链路。单单一个GPU集群，就有上万卡的级别。对这些网络和服务器的监控，一个分钟级别的故障，可能就是上百万资产的损失。

这不是一个ping能解决的问题。

今天，我们将百度物理网络黑盒监控方向的工具集 nettools 开源了（https://github.com/baidu/nettools），第一批放出的是 bitflip 和 bitflip6，用于检测网络丢包和比特翻转，在百度内部跑了很长时间了。

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上一个工具 bitflip/baize 解决的是丢包和改包持续检测，在百度baize常常用在点到点之间的常态检测中，比如机房内集群间的监控，专线的检测, 新网络方案测试和灰度观察、核心网络设备的切回前检测等场景。

今天介绍的lidar工具，区别于传统的pingmesh探测方案，是我来百度后创造的第一个特殊的底层网络方案，我将其称之为lidar(激光扫描)方案，是一个很形象的比喻，我会话专门一节详细介绍它的优缺点，在这之前，我们介绍传统的赫赫有名的机房大规模的网络监控方案 pingmesh。

https://nettools.rpcx.io

pingmesh 探测以及为什么我们不用它？

PingMesh（"Pingmesh: A Large-Scale System for Data Center Network Latency Measurement and Analysis"）是微软在SIGCOMM 2015上发表的论文。作者团队来自微软研究院和Azure网络部门。

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