基於追蹤的代理優化在理論上聽起來很簡單,但實作的複雜性往往被低估。那些剛踏入這個領域的人應該知道:大約18個月前的基本實作很快就暴露出關鍵的擴展性漏洞。實踐的教訓是?從最小化開始,徹底測試,然後逐步加入複雜的功能。這種迭代的方法有助於在問題擴大之前識別失效點。概念與執行之間的差距仍然是最大的挑戰。

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StableGeniusDegenvip
· 20小時前
又是那套"先做簡單的再複雜化"的論調,說得輕鬆實際上踩坑最多吧
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Gm_Gn_Merchantvip
· 23小時前
真就是紙上談兵最容易,實際搞起來才知道啥叫複雜...18個月前那波人應該沒少吃虧
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RugDocDetectivevip
· 01-10 00:53
卧槽理論跟現實差太遠了,我就知道會這樣
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EthMaximalistvip
· 01-10 00:46
又一个"理論簡單實踐複雜"的坑,trace-based優化真的得從最小化開始啊,不然18個月後才發現scaling問題就太晚了
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午夜快照猎人vip
· 01-10 00:37
媽呀又是這套理論-實現的鴻溝論調,老生常談了屬於是
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Lonely_Validatorvip
· 01-10 00:36
嗯這說法靠譜,我之前就因為想一步到位吃過虧,現在都是先搭最小化框架跑通了再說
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BrokenYieldvip
· 01-10 00:32
說實話,「開始最小化」的群體在他們的原型遇到真正的流動性時總是會被摧毀。18個月前看過這部電影,上個月也看過……系統性風險不在乎你的迭代路線圖,說實話
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薛定谔的私钥vip
· 01-10 00:32
又是這種"紙上談兵vs真實地獄"的套路,trace-based這玩意兒聽著簡單用著一地雞毛
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