你正在参加OpenAI的研究科学家面试。 面试官问： “你将如何将LLM的上下文长度从2K扩展到128K个标记？” 你：“我将对模型进行微调，以适应128K上下文的更长文档。” 面试结束。 你错过了以下内容：

Docker 在 2 分钟内解释！ 大多数开发者每天都在使用 Docker，却不理解其背后的运作原理。以下是您需要了解的所有内容。 Docker 有 3 个主要组件： 1️⃣ Docker 客户端：您在这里输入命令，通过 API 与 Docker 守护进程进行通信。 2️⃣ Docker 主机：守护进程在这里运行，处理所有繁重的工作（构建镜像、运行容器和管理资源） 3️⃣ Docker 注册表：存储 Docker 镜像。Docker Hub 是公共的，但公司会运行私有注册表。 当您运行 "docker run" 时会发生以下情况： • Docker 从注册表中拉取镜像（如果本地没有可用的） • Docker 从该镜像创建一个新容器 • Docker 为容器分配一个可读写的文件系统 • Docker 创建一个网络接口以连接容器 • Docker 启动容器 就是这样。 客户端、主机和注册表可以在不同的机器上运行。这就是 Docker 扩展性如此优秀的原因。 理解这个架构使得调试容器问题变得更加容易。当出现故障时，您将确切知道该去哪里查看。 ____ 如果您觉得这很有启发性，请与您的网络分享。 找到我 → @_avichawla 获取更多关于机器学习和 AI 工程的见解和教程！

一个实时检测生产级代码质量问题的 MCP 服务器！ 尽管 AI 现在以光速生成代码，但工程瓶颈已经从编写转移到了审查，现在开发者在调试 AI 生成的代码时花费了 90% 的时间。 AI 审查员也不太可靠，因为它们与 AI 生成器有相同的基本盲点： - 它们进行模式匹配，而不是证明检查。 - 它们验证语法，而不是系统行为。 - 它们审查代码，而不是后果。 我一直在使用 SonarQube MCP 服务器（由 @SonarSource 提供）来解决这个问题。它提供企业级代码分析，并在您工作的地方即时反馈错误、漏洞和代码异味（Claude Code、Cursor 等）。 它的能力源于 SonarQube 每天处理的 750B+ 行代码，因此它见过所有存在的错误模式。 这包括： - 安全漏洞（SQL 注入、XSS、硬编码秘密） - 代码异味和技术债务 - 测试覆盖率缺口 - 可维护性问题 设置很简单： - 安装 SonarQube MCP 服务器 - 将其添加到您的 AI 助手配置中 完成！ SonarQube 现在是您 AI 编码工作流程的一部分。 我已经在回复中分享了 GitHub 仓库！ P.S. 感谢 Sonar 今天与我合作。