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摘要： 前两篇完成了判题系统集成和 agent-service 的基础架构搭建。这套 AI 辅助系统跑起来之后，很快暴露了三个层面的问题：知识图谱的可视化展示过于扁平，agent-service 的固定编排流程过于僵硬，以及 RAG 检索质量不稳定。本篇记录这三个问题的解决过程。 一、知识图谱：从数据库驱动 阅读全文

摘要： （一）中完成了 OJ 后端与 remote_judge 的系统集成，并借助 MIMO 搭建了 agent-service 的基础架构，扩展了 5 个核心 AI 功能。这篇继续深入，重点展开 agent-service 的架构设计思路、关键模块的实现细节，以及用 MIMO 做 vibe-coding 阅读全文

摘要： 前面完成了判题结果标准化、安全加固和Compose部署。本周的工作集中在两个方向：一是判题性能优化——将单次判题延迟从\(~240ms\)降至\(~100ms\)，同时修复内存测量始终为0KB的问题；二是在编译前引入AC自动机代码黑名单检测，在沙箱隔离之外增加一道防线。 从ACM参赛者的角度看，判题 阅读全文

摘要： 首先非常感谢小米官方的“百万亿 Token 创造者激励计划”给的token-plan，我申请的理由写了要写数据可视化课设，发了一个月价值100刀乐的Max plan，量大管饱。 前几周完成了 remote_judge 远端判题子系统的完整开发——Docker 沙箱执行、容器池复用、熔断降级、Secc 阅读全文

摘要： 本次的核心工作是将判题子系统从"开发环境可运行"升级为"一键部署可验证"的完整系统。具体包括Docker Compose四服务部署编排、Compose环境下的Bug修复以及项目的全面总结。 一、Docker Compose四服务部署 1.1 部署架构 flowchart LR A["mysql:33 阅读全文

摘要： 前面完成了HTTP API、沙箱引擎、Worker并发、判题标准化和安全加固的全部开发。本次的核心工作是系统级的集成测试和Remote模式的端到端验证，并开发了配套的测试工具。 一、测试全景 项目的测试覆盖多个层次，形成从单元到端到端的完整验证体系： E2E Tests: Compose四服务端到端 阅读全文

摘要： 前几周已经实现了Worker并发控制和系统可观测性。本周的工作集中在判题结果的标准化——补全全部判题状态、完善MLE和OLE的判定逻辑——以及安全加固层面的seccomp正式集成。 从ACM参赛者的角度看，判题结果的准确性是OJ系统最基础也最重要的要求。如果一次Runtime Error被误判为Wr 阅读全文

摘要： 前几周完成了HTTP API和沙箱核心的开发，系统已能串行处理判题请求。但在实际使用场景中——比如ACM比赛开场时的集中提交——串行处理会导致后续提交在队列中长时间等待。本周的核心工作是实现受控并发判题，并建立系统可观测性体系。 一、并发方案设计：Worker令牌池模式 1.1 方案评估 Go语言中 阅读全文

摘要： 很久之前就想复刻一下 vLLM 中的 paged Attention，相关的文章还有论文也基本上都看过一遍，苦于本人很懒，一直处于想做，但又没那么想做的状态，直至上周才下定决心把这个玩意弄完，遂去看了 nano-vLLM 的源码，仔细学习一下相关的架构和设计，然后编写了适配个人推理引擎项目的 cpp 阅读全文

摘要： 本周的工作围绕两个重点：将沙箱从单一C++支持扩展为C++17、Go 1.22、Python 3.11三语言判题，以及实现完整的HTTP API接口。作为ACM参赛者，对OJ系统的接口设计和判题状态模型有直接的使用经验，这些经验在本周的设计中提供了明确的参考。 一、多语言配置化设计 1.1 设计思路 阅读全文