最近看到一篇有趣的文章，一副名为《太空歌剧院》（如下图）的艺术品在某美术比赛上，获得了第一名的成绩， 有意思的是这件作品是通过AI来实现的画作， 顿时觉得非常神奇。结合近期科技媒体频频报道的AI作画爆火现象，深入了解了下，发现市面上有一些AI作画的小程序， 是通过输入一段文字给AI， 然后输出一副和文字意思相近的图片。这个感觉非常有意思，某种程度上会给绘画行业带来新的发展契机。 那如果自己想实现一个类似的小程序，该如何做呢？下面详细分享下我的思考实践过程。
近日，自然语言处理领域的国际顶级会议EMNLP 2022录用结果出炉，达摩院Conversational AI团队10篇论文被EMNLP 2022录用，围绕着任务型对话、表格型对话、文档型对话、多模态对话、以及对话终身学习和对话表示学习等前沿方向全面开花。本文对这10篇论文的内容进行系统介绍，以此来总结达摩院Conversational AI团队面向对话智能前沿研究的思考和进展。
前端新技术一如既往的更新迭代快：前几天 Next.js 大会，邀请了 vercel 的 CEO 来讲 vercel 的认知。顺带推出了 turbopack，号称比 webpack 快 700 倍，比vite 快 10 倍。又有很多前端同学在问，我们要学 Rust 了吗？新的内容更新迭代太快了，我们跟不上？今年的终端 D2 会有哪些内容？会不会讲 Rust ？
圈复杂度(Cyclomatic complexity)[1]是一种代码复杂度的衡量标准，在1976年由Thomas J. McCabe, Sr. 提出。条件分支越多，圈复杂度越高，测试越难覆盖，也越难维护。随着业务的不断演进，代码的不断新增与调整，如果只在原逻辑下加入自己的新逻辑，就会长出一个超高嵌套的“气功波”代码。 在我们的祖传代码中，“气功波”式代码不占少数。新增一个条件分支成本是相对低的，它可以让你在不了解原逻辑情况下，完成自己的逻辑。但会持续对系统产生负债，直到有一天，我们真的完全不知道修改的这一行代码，到底影响到了哪些~
