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Cursor CEO 警告“氛围编程”风险:盲目依赖 AI 正在构建不稳固的代码地基

随着生成式 AI 的普及,“氛围编程”(Vibe Coding)这一概念在开发者圈内走红,但热门 AI 编程助手Cursor的首席执行官 Michael Truell 对此发出了严肃警告。他指出,过度依赖 AI 自动化而不审视底层代码的行为,正在为软件工程埋下隐患。 在近日举行的 Fortune Brainstorm AI 会议上,Truell 详细阐述了他的担忧。所谓“氛围编程”,通常指用户闭上眼睛完全交给 AI 构建端到端的任务,而不去关注具体的实现逻辑。 Truell 将这种行为比作建造房屋:“如果你不看底层代码,就像在没有检查地基和布线的情况下盖起四壁和屋顶。随着层数越盖越高,由于地基不稳,整个系统最终会崩塌”。 作为估值已达293亿美元的Cursor负责人,Truell 强调,虽然 Cursor 的目标是帮助程序员更高效地编码,但它提倡的是一种“深度嵌入”式的协作,而非盲目外包。 他认为,真正的开发者应当利用 AI 的上下文预测和调试功能来深入细节,而不是彻底放弃对代码的掌控。随着 AI 编程门槛的降低,如何在效率与工程严谨性之间取得平衡,已成为行业亟待面对的课题。

刘知远:2030—2035 年可实现 AGI

据腾讯科技报道,清华大学计算机系副教授刘知远及其团队的研究登上《自然 · 机器智能》封面,正式提出用于量化大模型「能力密度」的「密度法则」(Densing Law)。 基于对 51 个主流大模型的回测,该研究指出 2023 年至 2025 年间,大模型的智能密度以每 3.5 个月翻倍的速度加速演进,意味着每 100 天即可用一半参数量达到当前最优模型的相当性能,成本也随之减半。 刘知远直言,若一家模型公司发布新品后「3 至 6 个月无法收回成本」,商业模式将难以为继,因为后来者很快能以四分之一的资源实现同等能力。 「用AI制造 AI」被其视为 AI 时代生产力的标志与产业突围方向。 刘知远将「密度法则」与「规模法则」(Scaling Law)视为「硬币的两面」: 前者强调通过架构、数据治理与学习方法的持续创新,用更小的参数承载更强能力; 后者则刻画参数规模扩张带来的能力持续上升。 他指出,在 ChatGPT 引发全球投入后,密度翻倍周期由约 5 个月收缩至约 3.5 个月,速度远快于摩尔定律的 18 个月节奏。这一趋势使云端 API 服务竞争极度激烈,最终可能只剩拥有海量用户与强大技术...

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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

Rocky Linux

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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