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CODA-BENCH 是一个新的基准测试，用于评估代码智能体在数据密集型任务上的表现，弥合了以代码为中心和以数据为中心的评估之间的差距。它包含来自31个社区的超过1000个任务，具有真实的数据规模和噪声，结果显示即使是最顶尖的智能体也仅能达到61.1%的成功率。
Martin Kleppmann 在其著作《Designing Data-Intensive Applications》第二版更新发布之际，探讨了过去十年构建大型分布式系统的底层逻辑如何演进。