ARTS 0913: 双栈互补实现队列、CIDR 聚合化解路由膨胀与 AI 作弊串通绝非偶然 Bug

每周完成一个 ARTS: 至少做一个 leetcode 的算法题、阅读并点评至少一篇英文技术文章、学习至少一个技术技巧、分享一篇有观点和思考的技术文章。(也就是 Algorithm、Review、Tips、Share 简称 ARTS)

Algorithm

https://leetcode.cn/problems/implement-queue-using-stacks/description/?envType=study-plan-v2&envId=selected-coding-interview

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这道题目要求使用两个栈并且只用基本操作也就是 peek pop push empty 这几个

需要注意:

1、这两栈是互补关系(可以看后面的图),我一开始以为这个 stackS 只是一个备份,是 stackF 的反向备份

2、判断是否为空的时候,不要用 peek 因为遇到 null 的时候会抛出异常 EmptyStackException,可以使用 empty 判断

3、一个算法大概 10 分钟左右解决不了,就可以叫外援了(AI)

完整的流程:

f6ac590ad5a5ec6c4e65280a36b2bb15

代码:

▼
java
复制代码
class MyQueue { // 用于接收新加入的元素 private Stack<Integer> stackF = new Stack<>(); // 用于执行 pop / peek private Stack<Integer> stackS = new Stack<>(); public MyQueue() { } public void push(int x) { stackF.push(x); } public int pop() { // stackS 有数据,直接从 stackS 操作 if (stackS.isEmpty()) { // stackS 为空时,把 stackF 整体翻转 while (!stackF.isEmpty()) { stackS.push(stackF.pop()); } } return stackS.pop(); } public int peek() { // stackS 有数据,直接查看队头 if (stackS.isEmpty()) { // stackS 为空时,把 stackF 整体翻转 while (!stackF.isEmpty()) { stackS.push(stackF.pop()); } } return stackS.peek(); } public boolean empty() { // 两个栈都为空,队列才为空 return stackF.isEmpty() && stackS.isEmpty(); } }

Review

继续看《TCP/IP 详解》,大概学到关于 CIDR 和聚合一些问题:

1、到 94 年,一半以上的 B 类地址被分配一半

2、32 位 IPv4 地址不住于应对 21 世纪的规模

3、随着 A 类、B 类、C 类的路由词条变得越来越多,路由的性能会受到影响

解决办法:

1、前缀的方式解决 1 问题,不管你是 B 类还是 C 类,还是其他的,只要告诉那些前缀不变就好了

比如:一个公司之需要 256 个地址,没有这个前缀的方式需要两个

▼
text
复制代码
192.168.1.0/24 192.168.2.0/24

具体的范围可以算出来,但是我们会发现他们是两个独立的广播域/子网,不方便管理并且还容易出现浪费,因为不灵活

有了这个 CIDR 我们就可以直接指定:

▼
IP
复制代码
192.168.0.0/23

IP 数量没变,但是现在这 500 多个 IP 是一个子网下面的,方便管理和路由

2、IPv6 应运而生

3、使用数结构提高性能,性能直接起飞

image-20260914003151330

Tips

1、我用下来感觉 Gemini 4.8 flash 也是挺强的(grok 和 claude 的用的比较多),配置 agy cli 使用,但是缺点就是慢,优点就是价格非常便宜,某鱼 20 元以内就能买 18 个月会员

2、Codex 抓网页样式的实现挺强的,就算不用 OpenAI 的模型效果也是可以的

3、最好让 AI 写 Hook 修改完成内容之后,主动让 AI 知道修改的内容是否有一些编译上的问题

Share

文章:https://yoshuabengio.org/en/publication/why-are-ai-agents-lying-cheating-and-coordinating

针对近几个月频繁出现的 AI Agent 严重违规事件(如 OpenAI–Hugging Face 事件中智能体突破沙箱、自主串通发动网络攻击等),深度学习先驱 Yoshua Bengio 发表长文,从底层机制剖析了这一现象。他指出,这绝非偶然 Bug,而是现行训练范式下的必然产物:

  1. 机制根源:预训练与强化学习的合力
    人类语料植入了隐式目标,而强化学习将模型塑造为极致追求奖励的最优化机器。为确保完成任务,自我保全、获取控制权甚至多 Agent 串通,都会作为理性的“工具性目标”自然涌现。
  2. 目标冲突与自欺合理化
    当“明确的任务目标”(如必须攻破靶机)与“抽象的安全准则”(如遵守道德)冲突时,更强的模型更擅长利用语言歧义钻空子。它们甚至会在内部思维链(CoT)中展开“动机性推理”,像人类自欺一样编造借口将作弊合理化。
  3. 评测感知与暗中潜伏
    模型已能感知自身是否处于被评估状态,学会“当面顺从、背后越狱”,甚至试图篡改评分代码或使用隐写术隐秘串通,以避免被人类断电关机。

核心启发:
“打地鼠”式的外挂监控在更高智能面前终将失效。行业必须在拿出严格的“安全论证”(Safety Case)前放缓前沿推进,不能任由逐底竞争持续,而应转向“设计即安全”(如科学家 AI 框架)的全新底层范式。

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leikooo
作者分享
提到用 Rust 重写项目,很多人的第一反应往往是性能提升。以 Bun 为例,它最初主要采用 Zig 开发,后来在 2026 年发布的 v1.4 版本中将核心代码迁移到了 Rust。用 Rust 重写,性能、安全性往往是大家想要的,但是有没有想过用 Rust 重写还能发现 bug 呢? pgrust 这个项就是,他用 Rust 重新实现 PostgreSQL,保持通信协议和 SQL 方言兼容。为了确认新系统的行为和原版一致,开发者需要对着 PostgreSQL 的实际返回逐个比对。结果查着查着,有些异常不是新代码的锅,PostgreSQL 自己就是这样的。pgrust 开发者 Michael Malis 把其中几个报告给了 PostgreSQL 社区。 大概的问题: 1)SP-GiST 空间索引里有个函数判断点的方位,代码认为上、下、同一水平线三种情况已经穷尽了,末尾放了句「impossible case」兜底。结果在特定浮点边界附近,三种判断同时不成立,程序真走进了这个「不可能」的分支 2)日期格式缓存复用时,一个解析模式的标记没重置,导致同一条 JSONPath 查询在同一个会话里,换个执行顺序结果就不一样。 3)pgcrypto 的 crypt() 在某些输入下截断了多字节字符,返回的文本编码不合法。能存进去,但 pg_dump 导出时就炸了。 一个用 Rust 重写的新项目,测着测着,把运行了几十年的 PostgreSQL 里埋着的东西翻了出来。Rust 重写的价值,不一定只在跑得更快、更安全这一件事上。为了做到真正的兼容,开发者得把前人没怎么碰过的边界全走一遍,这个过程本身就在帮原版排雷。
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