一位日本用户用机器翻译寻求帮助，描述了一个名为“山羊时间”的运行时错误。错误信息奇特，包含“呕吐”、“风、杆、龙”等词汇，让人摸不着头脑。经过分析，“呕吐”可能指抛出异常，“木材”指日志，“山羊时间”可能指运行时环境。有人推测“打屁股”是“执行”的误译，“技能”是“经验”的误译。“侮辱父亲的石头”可能指软件依赖问题。“风、杆、龙”则成谜。这是一个由机器翻译引发的悬疑故事，等待更多信息来解开谜团。
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本文介绍了一种评估大型语言模型（LLM）在文字冒险游戏中的能力的新方法。该方法通过设定回合限制和一系列游戏成就，来衡量LLM在有限回合内完成游戏目标的程度。由于文字冒险游戏的高度自由性和分支性，该方法并非旨在给出绝对的性能分数，而是用于相对比较不同LLM模型之间的能力差异。实验中，LLM会被赋予一系列成就目标，并在有限回合内尝试达成，最终分数基于达成成就的数量。即使强大的LLM也难以在有限回合内探索所有分支，因此分数主要反映模型的相对能力，而非绝对游戏技巧。
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开发文本冒险游戏时，规模控制至关重要。作者以自身经验为例，讲述了三次尝试中，如何从过于宏大的目标逐步缩小范围，最终完成一款游戏。文中探讨了文本冒险游戏设计中“广度”和“细节”两个维度，以及它们之间的权衡。作者比较了注重细节的《Lockout》和注重广度的《The Plot of the Phantom》，分析了两种不同风格游戏的优缺点，并指出现代玩家更倾向于细节丰富的游戏体验。最后，作者总结了文本冒险游戏开发的成本和时间投入，以及如何通过合理的规模控制来完成一个有趣的游戏。
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本文介绍了一种使用Monad实现FizzBuzz算法的函数式编程方法。核心思想是利用guard-sequence模式，分别判断数字是否能被3、5、7整除，生成对应的字符串“fizz”、“buzz”、“zork”，若不能整除则返回Nothing。最后，使用mconcat将结果合并，并用fromMaybe处理Nothing值，最终输出正确的FizzBuzz结果。这种方法简洁优雅，充分体现了函数式编程的魅力。
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Advent of Code的最新谜题需要解释`do()`和`don't()`指令，这些指令会打开或关闭`mul`指令对总和的贡献。正则表达式难以处理这种状态，因为它们识别的是无状态的正则语言。本文作者使用基于解析器的解决方案，将其提升为状态转换器，从而创建了一个有状态的解析器。这个解析器能够有效地处理`do()`、`don't()`和`mul`指令，并在0.12秒内处理大约1MB的输入，显著优于正则表达式解决方案。
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本文挑战了Haskell的刻板印象，认为它是一个优秀的程序式语言。文章深入探讨了Haskell中副作用作为一等公民的特性，解释了`do`块的底层机制，并展示了如何使用`pure`、`fmap`、`liftA2`等函数操作副作用。文章还介绍了`sequenceA`、`traverse`等函数如何处理副作用的集合，以及如何利用这些特性进行高效的元编程。最终，文章通过一个复杂的例子展示了Haskell在处理状态管理和缓存等场景下的优势，并对比了其他语言的不足之处。
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本文探讨了如何利用凯利公式理性决定是否购买保险。作者批判了人们对保险的常见误解，例如认为保险是哲学问题而非数学问题。文章的核心观点是，保险的目的是避免财富的大幅缩水，从而加速财富的复利增长。作者提出了一个公式，通过计算保险的价值V，来判断是否值得购买。公式考虑了当前财富、保费、事故概率和事故成本等因素。文中还以摩托车保险和直升机飞行保险为例，进行了具体的计算和分析，并讨论了免赔额的影响。最后，作者解释了保险公司如何盈利以及成本的相对性。
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