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AI 生成社交媒体内容易被识别,情感表达仍待提升

来自苏黎世大学、阿姆斯特丹大学、杜克大学和纽约大学的研究团队近日发布了一项最新研究,揭示了大语言模型生成的社交媒体帖子在内容识别方面的不足。研究表明,这些 AI 生成的帖子在各大社交平台上容易被人类识别,识别准确率达到70% 至 80%,远高于随机猜测的结果。 研究人员测试了九个不同的大语言模型,包括 Apertus、DeepSeek、Gemma、Llama、Mistral、Qwen 等,分析了它们在 Bluesky、Reddit 和 X 平台上的表现。 结果显示,这些 AI 生成的内容在 “毒性评分” 上具有显著差异,这成为区分 AI 与人类帖子的重要因素。换句话说,如果在某个帖子下出现特别尖锐或搞笑的评论,那么这很可能是人类用户所写。 研究指出,虽然大语言模型可以模仿在线对话的形式,但在捕捉情感表达方面却显得捉襟见肘。自发和富有感情的表达是人类社交互动的特点,而 AI 在这方面的表现远不如人类。此外,研究还发现,在特定情况下,例如在马斯克的 X 平台上发表积极情感或在 Reddit 上讨论政治,AI 模型的表现尤为不佳。 从整体来看,参与测试的 AI 模型在模仿 X 平台的帖子时表...

Meta 产品经理正在通过“Vibe Coding”快速制作原型

根据 Bussiness Insider 的报道,在 Meta 内部,其产品经理不再依赖工程师构建产品原型,而是利用所谓的 “vibe coding” 来快速自主设计应用原型并直接向 Mark Zuckerberg 等高层展示。 所谓 “vibe coding” 是一种依赖自然语言指令与 AI 编码助手快速搭建应用的方式,正在硅谷流行。Meta 内部主要使用两套系统: Metamate:类似 ChatGPT 的对话式工具,基于 Meta 内部数据训练。 Devmate:AI 编码助手,可调用多家大型模型(包括竞争对手如 Anthropic 的模型)。 Meta 在 2025 年成立 Superintelligence Labs(MSL) 来推动更快的 AI 驱动开发流程。报道指出,Meta 认为传统面向数十亿用户的大型工程体系“部署变更太慢”,无法满足快速实验需求。 这一趋势也正在整个行业扩散。例如 Google 曾披露其超过四分之一的代码已由 AI 生成。随着 AI 自动化能力增强,“vibe coding” 正成为企业招聘时愈发看重的技能,使产品经理、设计师等非工程人员也能快速实现...

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Spring

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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