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42%的代码是AI写的，可96%的开发者不信它：谁敢拍板说“上线”？这成了2026年最大挑战
Sonar《开发者代码现状调查报告》显示，72%开发者每天用AI编码，42%代码由AI生成或辅助完成，但96%开发者不信任。AI虽加快代码生成，却拖慢审核等后续流程，还带来新的低效工作。企业需建立审核体系，正视代码信任危机。
Anthropic更新了Skill Creator，评测框架上线
Anthropic更新Skill Creator，上线评测框架。该框架无需写代码，能处理两类技能测试需求，可测试和改进技能，有捕获质量回归等用途。还增加基准模式、多Agent支持等，能让技能触发更可靠，更新已在Claude.ai等可用。
扩散语言模型写代码！速度比自回归快10倍
Inception Labs推出基于扩散技术的大语言模型Mercury，它突破自回归模型限制，生成速度快，还解决了难以回头调整的问题。实测显示其代码生成速度比传统工具最多快10倍，且有强大纠错能力，但面临与当前CI能力不匹配问题。
陶哲轩用GPT-5解决数学难题：仅29行Python代码
陶哲轩最新发帖称，GPT - 5帮他解决MathOverflow上的问题，证明序列lcm(1,2,…,n)并非高度丰数的子集。他与GPT - 5沟通生成参数，并用其生成的29行Python脚本验证，且未遇AI幻觉问题。这不是他首次用AI解题。
Claude时代终结？LMArena实测DeepSeek R1编程得分超Opus 4，但月暗称其新模型更胜一筹
在闭源模型主导的AI环境下，开源的DeepSeek - R1（0528）在LMArena测试中表现亮眼，编程得分超Claude Opus 4，引发社区关注与讨论。不过LMArena曾被指责偏袒，其联合创始人反驳。此外，月之暗面新模型Kimi - Dev - 72B编程成绩超R1。
150%训练效率提升：感知检测小模型训练优化方法
文章基于业务实践，总结感知检测小模型在不同算力卡上的训练方法，为智能驾驶场景提供借鉴。介绍测试环境、技术架构，分析环境依赖冲突、源代码适配等问题并给出解决方法，还提及性能优化及测试结果。此外还介绍用 RAGFlow 构建私有知识问答应用。
谷歌Nano Banana Pro炸了！硅谷AI半壁江山同框，网友：PS已死
谷歌推出基于Gemini 3 Pro的图像生成模型Nano Banana Pro，在图像编辑和生成上实现史诗级进化，有更广知识储备、超强文字渲染和精准细节把控。它支持4K原生，知识推理强还能直连搜索，玩法多样但也有改进空间。
为什么说多模态是推荐系统破局的关键？来自饿了么一线的实战复盘
文章围绕多模态推荐展开，从传统推荐算法演进到多模态表征技术，结合饿了么场景实践，还探索生成式推荐。介绍多模态推荐挑战与代表性工作，梳理表征技术发展，详述饿了么系统设计与训练，分析生成式推荐方案及业界路线。
谈一谈TP推理场景下MoE Group GEMM的优化思路
作者在使用H20测试SGLang CUTLASS MoE时，发现其在中小Batch Size场景下性能不佳。为此设计Expert Specialization方案，启动多个不同配置Kernel，依Expert计算特性选合适的。还介绍了该方案在H20和Hx00上的实现细节及性能测试结果。
创始人强塞AI代码，致开源社区分裂！核心开发集体出走：“你这种强权压制，让人恶心！”
近期，GZDoom 背后的开源社区因创始人兼维护者 Graf Zahl 在代码库中加入未经测试的 AI 生成代码而分裂，抗议者创建了分支 UZDoom。Graf 称只是用 AI 生成样板代码，不影响核心功能，但社区成员认为开源项目不该用 AI 工具。