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JEV 模型是什么：一个「不说话」、只输出带概率决策的 AI
JEV 是由 RLHF 共同发明人 Diogo Almeida 创立的 TypeSafe AI 推出的「决策模型」，它不生成文本，只把非结构化输入映射为带概率的类型化判断。本文拆解它的三种输出原语、RLCD 训练方法、性能价格，以及它和大模型到底是什么关系。
如何科学评测一个 LLM 应用：基准、A/B 与人工评估
把「感觉这次好多了」换成可复现的数字：从公共基准的局限、自建评测集与 LLM-as-a-Judge 的偏差，到配对显著性检验与线上 A/B，附一个带位置交换和置信区间的 TypeScript 判官。
可观测性三支柱：Metrics、Logs 与 Traces 不是三种数据，而是同一条事件流的三种粒度
Metrics、Logs、Traces 都齐了，事故还是定位不了——因为问题不在「有没有三个系统」，而在三者能不能互相对上。本文讲清每条支柱各自的失效方式（高基数、采样丢尾、日志不可聚合），并给出把 metric 毛刺跳到具体 trace 的三种接法：统一 resource attributes、exemplar、日志注入 trace_id。
边缘计算在 Web 中的应用：把代码搬到离用户更近的地方
把「边缘计算」拆成三个可验证的工程问题：一次请求的物理账怎么算、V8 isolate 究竟省掉了什么、以及面对 128MB 与 10ms 这两条硬限制，哪些逻辑该搬到边缘、哪些必须留在源站。附本站 Cloudflare Worker 的真实 CORS 与限流代码。
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