原文：LLMs and Programming in the first days of 2024首先我要明确，这篇文章并不旨在回顾大语言模型。显而易见，2023 年对人工智能来说是不平凡的一年，再去强调这一点似乎没有多大必要。这篇文章更多是作为一位程序员的个人体验分享。自从 ChatGPT 出现，再到使用本地运行的大语言模型，我就开始广泛应用这项新技术。我的目标不仅仅是提高编码效率，更重要的是，

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欢迎来到 2024 年人工智能指数报告欢迎来到人工智能指数报告的第七版。2024 年的指数是我们迄今为止最全面的一次，它出现在一个重要的时刻，当 AI 对社会的影响从未如此明显。今年，我们扩大了范围，更广泛地覆盖了诸如 AI 技术进步、公众对技术的看法以及围绕其发展的地缘政治动态等基本趋势。这一版包含了比以往任何时候都多的原始数据，引入了关于 AI 培训成本的新估计、负责任的 AI 领域的详细分析

想直接听作者们讨论这个话题，请报名参加 6 月 20 日的即将举行的虚拟活动（链接在文末），并了解更多 6 月 12 日的生成式 AI 成功案例超级流（链接在文末，后续本公众号会翻译提供）。本系列的第二部分和第三部分即将推出，敬请期待。现在是使用大语言模型 (LLMs) 构建产品的激动人心的时刻。在过去的一年中，LLMs 的表现已经“足够好”可以应用于现实世界。LLMs 改进的速度，加上社交媒..

启用/禁用文件编辑、终端命令、语言服务器等权限，甚至创建专属“工具配置文件”！：深度调试器上线、人-AI协作模式升级、Windows稳定版发布！将AI深度集成到代码编辑器中，开源可控、速度极致、隐私无忧！：AI代理工作时，你可继续编码，完成后通过通知查看差异文件。在这里，速度、掌控感与创造力融为一体——而这，只是开始。中输入指令，AI瞬间定位代码库并完成修改，无需等待索引！，让AI连接数据库、自动

代码永动机的「中年危机」与「技术赎身」之路当杭州某大厂架构师李明在深夜提交完最后一个PR时，IDE突然弹出GitHub年度报告——「您今年敲击了1,027,341次键盘，相当于绕地球敲击0.3圈」。这个黑色幽默的瞬间，揭开了程序员群体集体焦虑的冰山一角。我们调研了237位资深开发者，绘制出这份残酷的「代码生命周期」图谱：✅ 78%程序员经历过「技术栈过时」恐慌✅ 65%的离职原因与「技术债过载」相

上周，我描述了 AI 代理工作流程的四种设计模式，我相信它们将在今年推动重大进展：反思、工具使用、规划和多智能体协作。代理工作流不是直接LLM生成最终输出，而是多次提示，LLM使其有机会逐步构建更高质量的输出。在这封信中，我想讨论一下反思。对于实现速度相对较快的设计模式，我已经看到它带来了令人惊讶的性能提升。你可能有过这样的经历：提示 ChatGPT/Claude/Gemini，收到不满意的输出，

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熔岩羊驼LLaVA来了：像GPT-4一样可以看图聊天，无需邀请码，在线可玩链接：https://news.miracleplus.com/share_link/7263 该模型展示出了一些接近多模态 GPT-4 的图文理解能力：相对于 GPT-4 获得了 85.1% 的相对得分。当在科学问答 (Science QA）上进行微调时，LLaVA 和GPT-4 的协同作用实现了92.53% 准确率的新

摘要我们构建了一个新的框架，这个框架可以帮助我们更好地理解通用人工智能（AGI）及其早期版本的能力和表现。这个框架详细划分了 AGI 的性能、适用范围和自我控制能力的不同层次。我们希望，这个框架能够像划分自动驾驶技术等级一样，为人们提供一种通用的语言，以便比较不同的 AGI 模型，评估它们可能带来的风险，并跟踪我们在实现 AGI 这一目标道路上的每一步进展。为了建立这个框架，我们审视了 AGI 的