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出于兴趣优化大数运算库 (austinhenley.com)

本文介绍了作者出于兴趣对大数运算库进行优化的过程。作者首先将存储数字的基数从10改为30位，显著提高了加法和乘法的运算速度。随后，作者实现了Karatsuba乘法算法，进一步提升了大数乘法的效率。作者通过基准测试比较了不同优化策略的性能差异，并计划在未来添加更多功能，例如负数支持、减法、除法、位运算等，并完善代码测试。

ChatGPT 能否胜任数据科学工作？ (austinhenley.com)

本文探讨了ChatGPT在数据科学领域的应用挑战。研究发现，数据科学家在使用ChatGPT时，面临着上下文共享困难、ChatGPT做出不透明假设、期望与结果不符等挑战。同时，ChatGPT生成的代码也存在重复、不符合数据科学家代码规范等问题。研究建议设计更智能的数据科学工具，提供前瞻性和流畅的上下文交互、提供询问式反馈循环和验证感知操作，以及提高上下文共享和领域专业知识解决方案的透明度。

用 C 语言实现大数运算库 (austinhenley.com)

本文介绍了如何使用 C 语言创建一个大数运算库，用于处理超出计算机整数类型表示范围的超大整数。文章首先解释了大数运算库的必要性，然后详细讲解了如何使用字符串存储数字、进行比较、加法和乘法运算等核心操作的实现方法，并提供了代码示例。

CodeAid：平衡学生和教育者需求的课堂LLM编程助手 (austinhenley.com)

本文介绍了CodeAid，一个在课堂上部署的基于LLM的编程助手。CodeAid旨在为学生提供帮助，同时避免直接给出代码答案，以解决教育工作者对学术诚信和学生过度依赖AI的担忧。研究人员在一个700名学生的C语言编程课程中部署了CodeAid，并收集了学生使用数据、调查和访谈。结果显示，CodeAid在提供编程帮助方面取得了成功，学生们赞赏它的全天候可用性和个性化帮助。研究人员还提出了未来教育AI助手的四个主要设计注意事项：利用AI的独特优势、设计AI查询界面、平衡AI响应的直接性以及支持信任、透明度和控制。