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报告:71% 的人不愿聘用不具备 AI 技能的开发人员

Infragistics 最新发布的一项《2025 年应用开发趋势报告》显示,71% 的受访者表示,他们不会聘请不具备 AI 技能的开发人员。 30% 的受访者表示,今年他们面临的最大挑战之一是招聘合格的开发人员。除了招聘 AI 领域人才外,53% 的领导者还寻求具备云计算技能的人才,35% 的领导者在寻求具备解决问题的能力的人,35% 的领导者寻求采用安全编码实践的开发人员。 Infragistics 首席运营官 Jason Beres 表示:“AI 正在迅速改变企业开发应用程序的方式——从简化工作流程到降低安全风险——但如果没有一支技术精湛的团队,单凭技术本身是不够的。随着企业寻求在业务中扩大 AI 的应用,聘请精通 AI 和机器学习的开发人员,并投资于技能提升,对于推动创新和保持竞争力至关重要。” 此外,受访者表示面临的一些其他主要挑战是网络安全威胁(45%)、实施人工智能(37%)和留住合格的开发人员(35%)。 调查发现,目前有 87% 的团队在开发过程中使用 AI,而目前尚未使用 AI 的公司中,有 45% 表示他们可能会在明年内开始使用。AI 在开发领域最大的应用场景是自...

美团开源 OIBench 与 CoreCodeBench

Meituan-M17 团队联合上海交大等机构,分别推出了 OIBench(聚焦高区分度算法题评测)与 CoreCodeBench(聚焦多场景工程级代码基准)两大数据集,旨在揭示大模型编程能力真实水平,这两大数据集已分别在GitHub和Huggingface上进行开源。 当前,大语言模型(LLMs)在编程领域的能力宣称引人瞩目——DeepMind 的 AlphaCode 曾对标人类竞技编程选手,OpenAI 顶尖模型屡被报道通过谷歌面试、挑战 LeetCode 表现不俗。然而,当深入审视这些模型在真实、复杂场景下的表现时,现有评估体系的深层局限性便暴露无遗,形成了显著的“宣传与现实的认知鸿沟”。 一方面,在算法能力评估上,尽管模型在传统基准(如 HumanEval、MBPP)上通过率高达90%,但移植到更高难度的信息学奥赛或 Codeforces Div.2 C 级题目时,顶尖模型的通过率骤降至个位数或不足15%,远逊于人类选手(如ACM校队成员平均70%),动态规划等题型错误率甚至超80%。传统评测集已“饱和”且区分度不足,新引入的高难度题目又面临数据“泄漏”风险和人机对比(Elo)...

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