@julyclyde 我们其实是基于两种假设
我的假设是，人工操作不可靠，是人就一定会出问题，信任人的技能熟练程度不如信任工具的完善程度，因为工具的更新是一证永证的
你的假设是，问题持续在变化，能用工具覆盖的问题本身就不应该出现，所有出现的问题都是未知的，只能依赖工程师抢救
我觉得你的想法挺有道理的，就不争论这个了
回到问题本身，我认为语雀这个故障和处理方法，不管是哪种假设，它都不应该出现，因为完善的架构方案和工具链实在很多

@julyclyde 小公司自己手动操作确实居多，我以前的时候，也是从手动操作->自动脚本->gui 工具，这样积累起来，但是，语雀这么大个公司

@nothingistrue 别光喷呀，有何高见

@julyclyde 这其实是我的经验之谈，你不信任精心设计和经过反复测试和验证的自动化处理，却相信凭经验和感觉的人工手动操作吗

@mazyi 一种我目测最合理的可能，运维工具把那台机器的环境搞炸了，机器又是祖传的，根本恢复不动，服务跑不起来，所以上不了线，备份也不是真的备份，就是原始数据，他们新搭了个机器，在全新的，干净的环境里，起了服务，导入了数据

@pengtdyd 别光喷呀，有何高见

@pkoukk 是容器还是直接在物理机上，在这个问题上，我认为是无关紧要的，而且这种体量，正常的思维必然是上集群来扩容，不管是加物理机器还是加容器都一样，数据库分布式的存储在不同的机器上，查询的时候也有很多便利的算法可以用，再给每个节点上个从属服务器，自动同步，在这个设计下，机器是新的是旧的，几台机器炸了，或者一两个机房被修卡军团占领了，都无关紧要的

@Mess1ah 别光喷呀，有何高见

@pengtikui 机器太老了，上不了线，这个事情本身就是有点不可思议的，你看前几楼的回复，他们都认为是跑在阿里的 ECS 上，而不是自建机房才能通过删除 ECS 实例达成上不了线这个结果，但是看他们公告，他们的说法明显是自建机房，可能我技术很菜吧，我理解不了他这句话是怎么做到的，机器都在自己手里，是下线了又不是删库了，那我只能理解成摆烂不玩了

@yhxx 你这个分析太离谱了，首先，跑在容器里的服务，绕过阿里云的账户权限管理，把容器给删了，这个事情是做不到的，那就只能是拥有后台权限的人自己操作，删库跑路了

@cherbim 正常更新时间应该是周四，这是阿里标配，我在 b 站看极海 Channel 说的，所以这个是典型的，没有走版本控制，代码审计，连自动化测试都没有，“临时工“闭着眼睛直接上生产环境的案例

@nekoharuya 看错了，3.5 回答张若虚，4.0 回答周国平，多 Regenerate response 两次，就会变成周作人，然后又会变成张爱玲

@yinmin 我问的时候又变成张若虚了，感觉 gpt4 虽然上了人类反馈学习，但是并没有自己分辨是非的能力，这问题还是蛮大的，以前微软小冰就是这么被玩坏掉的，这一点证明了 gpt4 也只是个高级一点的问答模型，原理上比起以前手动填表，人力维护问答数据的聊天机器人，并没有什么本质突破

有没有一种可能，咱就是说，社会工程学，也是信息安全的一部分（
我想起那个段子，你想象中的国家破译黑客加密过的设备，一大群专家，用一大堆专业设备，怼着机器研究个昏天黑地，实际上国家破译黑客加密过的设备，拿着枪指着他脑袋，你丫丫的自己解开，不然就把你毙了
这么看，是不是感觉这比赛特别硬核

@huskar 除了上诉的奖励机制外，世界状态通常是计算出来的，而不是可以直接查值的，例如小明有没有喜欢的人，小红和小明的性格是否合拍，也就是说，上了强化学习，也并不能减少这块的硬性计算量

@huskar 强化学习是一个方向，但是和俺这游戏设计理念不同，难点在于奖励机制不好设计，因为在这个游戏中，npc 没有一个明确的，统一的，游戏目标，npc 每个目标都是它自己顺着世界状态，推出来的，

@L1shen 这个昨天也正好刷到，这类方案其实之前考虑过，最后还是放弃了，参考我在第 8 ，18 和 20 楼的回复

@exch4nge python 的缺陷在这里，它的多线程是是在单进程中运行的，然后 cpu 在各个线程中不断切换，于是就有了一个问题，切换也是要时间的，在这种 cpu 密集的场景下，多线程将列表处理完一遍的时间，比单线程遍历完一遍，需要更多的时间，多进程的话，进程间通信的开销更加巨大，特别是在没有 fork 的 windows 上，要计算的数据还得单独传递过去，在数据体积十分庞大的情景(特指俺这游戏)，这是相当高昂的开支，另外就是沙盒游戏的通病，角色数据只能逐个迭代，不能分开算……不过，目前游戏里还是有一些多线程处理，比如 ui 的渲染在单独的线程里，也有多进程的应用，比如用子进程实现了完全不影响玩家操作的自动存档，又或者做近似对象检索的库，它建立索引的过程是多核的

@zglzy 项目大了，积重难返，其实也试过走 nuitka 之类的东西，把 python 转成 c ，再编译，但是有几个问题，一是现在项目和 python 耦合性太高了，不说那些复杂的语法糖，光是一个推导式，它都搞不定，更别提对各种 c 库的兼容，那些走 jit 的方案也是同理