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AI时代代码审查的演变与挑战 摘要:AI正在重塑代码审查流程,但并未取代其核心价值。数据显示,30%资深开发者使用AI生成大部分代码,但AI代码存在75%更高的逻辑错误率。独立开发者依赖自动化测试(覆盖率>70%)快速验证AI代码,而团队则必须保持人工审查以确保安全性和可维护性。AI审查工具可捕捉70-80%基础问题,但对安全关键代码仍需人工验证。最佳实践包括:小批量提交、明确PR合约、保持

与全球数同行一同,从行业内部的深度分析和实用指南中受益。作为全球AI算力军备竞赛的一部分,亚马逊正以前所未有的速度与规模打造AI基础设施,并在与Meta、微软、OpenAI等科技巨头的竞逐中占据战略高地。这一超级数据中心计划部署数十万颗由亚马逊旗下Annapurna Labs设计的AI专用芯片Trainium 2,与Anthropic团队合作开发,专为大规模AI模型训练优化设计。这一超级数据中心不

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虽然最近大家都在聊OpenAI的GPT-4o能生成图片,但谷歌也不甘示弱,悄悄把Imagen 3塞进了Slides、Gmail、Docs、Sheets等多个产品里。产品经理Dennis Hu表示,现在不仅可以生成细节拉满的高质图像,连带着还能自动搞定文本和真人写实风格图,妥妥的AI神器。更骚的是,用户还可以自定义图像的比例,想要19:6的宽图、16:9的标准比例,还是正方形1:1,全都搞得定。简单

在ChatGPT的设置中进入“”,可以设定模型行为。比如:“请保持语气中立,不要夸赞我,不要使用热情语气,保持客观。Reddit用户曾分享一组详细的自定义指令,例如:不透露AI身份不表达歉意或自我感受拒绝使用“棒极了”、“你真聪明”等词汇优先提供多视角回答与具体拆解回答结尾附上3个追问提示聊天机器人本质上是“模拟人类对话”的系统,因此不可避免会朝“讨人喜欢”的方向倾斜。但一旦讨好变成妨碍信息质量与

OpenAI于2025年5月12日发布了名为HealthBench的全新医疗人工智能评估基准,旨在评估大型语言模型(LLMs)在真实医疗环境中的表现。该基准通过多轮对话、临床语境和多语言支持,更贴近现实使用场景,并由医生专家参与评分,标志着医疗AI评估方法的根本性转变。HealthBench包含真实多轮对话数据集、医生撰写的理想答案与评分标准、自动评分系统与人类评分一致性验证、跨模型对比以及与医生

摘要:Martin Fowler探讨了LLM对软件开发的影响,指出当前调查存在缺陷,未能反映开发者真实工作流程。他认为LLM仍处于探索阶段,未来走向尚不明朗,AI热潮虽属泡沫但可能孕育重要企业。Fowler强调LLM的"幻觉"特性是其核心特征,使用时应多次验证,并警惕其非确定性和安全隐患。他建议开发者积极尝试LLM工具,关注工作流程,同时保持警惕。行业需更多实践才能真正理解LL

摘要:中国AI公司DeepSeek低调推出V3.1模型更新,扩大上下文窗口至128k,但移除R1推理模型引发对R2模型开发受阻的猜测。此前作为开源先锋的DeepSeek正面临竞争压力,市场份额从99%降至80%,被阿里Qwen超越。V3.1在编程能力上有所提升,但用户反馈不一。据报R2模型因使用华为芯片遇到技术问题而延迟,而竞争对手正加速多模态和编程能力发展。DeepSeek的未来取决于能否解决硬

《AI编程工具演化史:从Cursor到ClaudeCode的价值跃迁》 摘要: 本文记录了开发者从Cursor转向ClaudeCode的全过程体验。Cursor以其VSCode界面和高效补全功能一度成为开发主力,但ClaudeCode展现出更深层的问题解决能力。尽管月费高达100美元(Cursor的五倍),ClaudeCode通过终端原生支持、MCP协议扩展和系统性任务拆解,实现了更高质量的代码产








