Karan Brar

大叔还研究这呢？Anthropic 的这个 blog 有一个和我有关的故事，我可以分享一下： Anthropic 这篇文章里面提到的一个 case study Python interpreter 背后用的一个工具（Appendix里面），是 Brown PLT group 在2013年做的一个叫 lambda py 的语意，一个非常小，适合验证语意的语言，然后把 Python 的语意通过 “desugar” 的形式，“无损”转为 lambda py。后续操作只需要通过 lambda py 进行就行。 如果你知道这个 lambda py 是怎么来的，你一定会惊讶。2013 年，Brown CS 开了一门讲 Programming language 的网课。我那个时候人还在北京刚毕业 gap 了一年，因为很喜欢 compiler，OS等等，不管有用没用，每天下班之后跟他们上网课做作业，网课刚开始一千多人来自全球各地上。大作业之后除了Brown的学生，网课就只有几个人了（论持久战）。而这个网课的后续就是 lambda py。当时的助教带着我们几个人一起把剩下的 Python 语意（module system，metaclass 等等）全部转成 lambda py，写了论文发表，之后大家就散了。而我也机缘巧合从北京小跑到了 Brown 读书，讲课的老师做了我的导师，而我坐在了只在网课上见过的助教旁边。那个时候有点魔幻的感觉。他们今天也给我们发了邮件提起了这篇 blog。lambda py 在13年后的今天被重新用起来。旧事重提，很多事情就又想起来了。 现在的感觉是，过去只是人类力所不及，现在在 LLM 的助攻下，人类可以把过去的砖头全部用上。盖个楼，看这个楼有多高。