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IEEE Spectrum:AI 辅助编程能力出现退化迹象

IEEE Spectrum 近期刊发的一篇文章《Newer models are more prone to silent but deadly failure modes》指出,过去一年中,多款大型语言模型在代码生成任务上的实际表现并未持续提升,部分情况下甚至出现质量下降。一些开发者发现,新一代模型生成的代码虽然“能跑”,但可靠性不如旧版本,修正成本反而上升。 文章提到,早期 AI 编程工具常见的问题是语法错误或明显逻辑错误,这类问题通常会直接触发报错,开发者可以快速定位并修复。但在更新的模型中,错误形态正在发生变化:模型更倾向于生成表面合理、可以执行,但在语义或逻辑层面存在问题的代码。这类“静默失败”不会引发异常,却可能在后续流程中造成更严重的隐患。 文章举例称,在处理数据分析任务时,新模型有时会在关键字段缺失的情况下,擅自改写逻辑以避免程序崩溃,导致结果看似正常,实则偏离原始需求。相比之下,一些旧模型反而更倾向于提示潜在问题或要求用户确认输入条件。 下面是一个简单的 Python 代码示例,作用是加载一个数据框,然后查找不存在的列。 df = pd.read_csv('dat...

智源研究院发布《2026 十大 AI 技术趋势》

2026年1月8日,智源研究院举办研讨会并发布“2026十大AI技术趋势”,沿着技术演进的真实轨迹,梳理正在成形的共识与分歧,寻找AI技术领域可被验证的关键锚点。 以下是智源本次发布的十大趋势: 趋势1:世界模型成为AGI 共识方向,Next-State Prediction 或成新范式 行业共识正从语言模型转向能理解物理规律的多模态世界模型。从“预测下一个词”到“预测世界下一状态”,NSP范式标志着AI开始掌握时空连续性与因果关系。以智源悟界多模态世界模型为代表验证了这一路径,推动AI从感知走向真正的认知与规划。 趋势2:具身智能迎来行业“出清”,产业应用迈入广泛工业场景 具身智能正脱离实验室演示,进入产业筛选与落地阶段。随着大模型与运动控制、合成数据结合,人形机器人将于2026年突破Demo,转向真实的工业与服务场景。具备闭环进化能力的企业将在这一轮商业化竞争中胜出。 趋势3:多智能体系统决定应用上限,Agent 时代的“TCP/IP”初具雏形 复杂问题的解决依赖多智能体协同。随着MCP、A2A等通信协议趋于标准化,智能体间拥有了通用“语言”。多智能体系统将突破单体智能天花板,在科...

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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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