资深程序员antirez分享了他一年半来使用Gemini 2.5 PRO和Claude Opus等大型语言模型辅助编程的经验。他认为，目前的LLM更适合作为程序员的强大助手，而非独立完成项目的工具。通过清晰地描述问题，并进行有效的沟通和迭代，LLM可以帮助程序员消除bug，快速探索想法，进行结对设计，甚至学习掌握超出自身专业领域的技术。然而，antirez强调，要充分发挥LLM的潜力，需要提供足够的上下文信息，选择合适的模型，并始终保持对代码的控制，避免依赖自动化代理。只有这样，才能保证代码质量，并最大限度地提高效率。
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Redis开发者antirez在修复Redis向量集(HNSW)中的一个复杂bug时，与Gemini 2.5 PRO大模型展开了一场智力较量。bug源于数据损坏导致的节点链接不一致，直接修复的O(N²)复杂度方案效率太低。antirez先尝试了大模型建议的二分查找法，但效果不佳。随后，他独立构思出一种巧妙的基于异或累加器的方案，并进一步优化为使用MurmurHash128和随机种子，有效解决了bug，并提升了性能。整个过程展现了人类创造性思维在解决复杂问题上的优势，虽然大模型提供了辅助，但最终的突破性方案仍来自于人类的灵感。
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Redis 的核心开发者 antirez 回忆了 Redis 切换回 AGPLv3 开源许可证的历程。他个人强烈主张采用 AGPL，认为 SSPL 未被社区广泛接受。最终，Redis 8 正式发布，采用了 AGPLv3 许可证，antirez 对此感到欣慰，并表示将继续努力改进 Redis，特别是新推出的 Vector Sets 数据类型。
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作者Antirez受到三年前Hacker News一篇关于使用余弦相似度检测相似账号的文章启发，利用Redis 8 RC1中新加入的向量集功能，重现了这一实验。他下载了10GB的Hacker News评论数据，经过数据清洗和预处理，生成了包含用户和其词频向量的JSONL文件。随后，他利用Burrows-Delta方法，将词频向量标准化，并将其插入Redis向量集。最终，通过VSIM命令，可以快速查找具有相似写作风格的用户账号。该项目代码已开源，并提供了一个在线演示网站。
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互联网正在逐渐遗忘：每年都有大量网页永久消失。互联网档案馆（IA）成为守护互联网记忆的关键，但其生存却面临越来越大的挑战。文章作者认为，虽然保存所有信息在经济上不可行，但大型语言模型（LLM）强大的信息压缩能力，即使存在不精确性，也比彻底丢失信息要好。DeepSeek V3等模型已提供互联网的压缩视图。我们应支持IA等机构，并确保公开发布的LLM权重不会丢失，且IA成为LLM预训练数据集的一部分。
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资深开发者antirez发出警告：我们正在摧毁软件！过度追求新技术、忽视复杂性、依赖庞大臃肿的构建系统和依赖链，以及轻视代码可维护性、兼容性等问题，正在让软件变得越来越脆弱。他指出，盲目避免“重复造轮子”阻碍了学习和创新，而过早重写、频繁更换语言和框架，以及对现有库的依赖，都加剧了软件的复杂性。我们需要重新重视代码简洁性、可扩展性和可维护性，才能找回编程的乐趣。
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Redis创建者antirez在离开四年多后宣布回归Redis生态系统。他解释了离开的原因是为了写作和陪伴家人，但期间仍保持对编程的热爱，并通过各种项目保持技术敏感度。回归的契机源于女儿的纽约之行，以及与Redis新任CEO的交流，他将担任类似“布道者”的角色，负责连接公司和社区，并参与Redis未来发展方向的规划。antirez也回应了Redis许可证变更问题，表示理解公司立场，并认为新许可证对社区和Redis核心发展有益。他还表达了对AI和向量索引技术的热情，并提出了一种新的Redis数据类型“向量集”的构想，用于支持AI编程和向量搜索。
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