「软件开发成本」共找到 3258 篇相关文章
谷歌AI新里程碑:一个能「做研究」的系统诞生了,用LLM+树搜索编写专家级软件
谷歌提出能帮科研人员编写「专家级」科研软件的AI系统,融合大语言模型和树搜索,可整合重组知识构建新思路。在多领域超人类表现,但局限于可量化任务。
程序员每十年就“要被取代”一次:这件事从 1969 年开始
文章回顾软件开发史,从 COBOL 到如今的 AI 编程工具,每次新技术都承诺让编程变简单,但始终无法绕开复杂性。指出软件开发瓶颈在处理复杂性的思考能力,提醒用新工具时保持清醒。
AI Code:Cursor狂飙,Anthropic开战
生成式AI使软件开发成巨大市场,全球开发者带来每年3万亿美元经济贡献。Cursor等初创公司崛起,介绍了AI编程工作流程、代码生成审查方式、质量保证等,还探讨了软件开发的变化及发展趋势。
完全开源的7B模型,性能比肩主流LLM,训练成本仅16万美元,复现DeepSeek的强化学习!
Moxin-7B由多机构团队联合开发,遵循“开源科学”原则,公开全流程细节。它训练成本仅16万美元,评测表现亮眼,在架构、数据策略、训练过程等方面有创新,为中小企业提供可控AI方案。
AI Coding 生死局:Spec 正在蚕食人类编码,Agent 造轮子拖垮效率,Token成本失控后上下文工程成胜负手
本文为《2025 年度盘点与趋势洞察》系列之一,聚焦 AI Coding 在程序员群体的演进与落地。探讨了 Spec 驱动开发、Agent 崛起、Token 成本等问题,指出上下文工程是 AI Coding 成败关键。
一文看懂 TritonNext 2026:FlagOS 亮点详解、语言扩展新趋势、AI 生成更加“底层”、芯片软件生态或迎“新拐点”!
1月9日,「2026 TritonNext技术大会」召开,专家探讨AI编译器等最新解法。如林咏华介绍FlagOS v1.6应对生态难题;崔慧敏用“AI for Compiler”破芯片演进难题;上海人工智能实验室推出DLCompiler打破算子开发困境等。
构建会“说话”和“行动”的 AI:生成式数字人技术与 EchoMimic 实践
在 QCon 全球软件开发大会上,支付宝李宇明围绕 EchoMimic 介绍生成式数字人进展、技术、应用及研究思路。对比传统数字人,生成式数字人成本低、易控制,但也有技术新、推理成本高的问题。EchoMimic 两版本已开源,经优化推理速度可提升。
第二代PPTAgent来了!中科院软件所开源首个本地通用幻灯片智能体,9B参数打平GPT-5
中科院软件所开源第二代PPTAgent -- DeepPresenter,将幻灯片智能体模型与智能体沙箱环境一同开源。它解决了AI制作PPT的痛点,以9B参数打平GPT - 5,在消费级显卡上有出色表现。
AI产品先发优势在于用户迁移成本高,持续为用户提供价值是保持竞争优势的关键 | 对话AI智能电子衣橱工具搭搭
文章围绕AI智能电子衣橱工具搭搭展开,介绍其功能、开发逻辑与发展规划。搭搭通过AI算法筛选美图定义美,提供穿搭灵感,注重用户需求。团队投入研发,获客成本低,未来聚焦工具,解决穿搭问题,与用户共建产品。
GPT-5.2连肝7天,300万行代码造出Chrome级浏览器
Cursor的CEO让GPT - 5.2连续运行一周,产出300万行代码,从零构建Chrome级浏览器。还介绍不同模型长任务表现、多智能体协作架构,指出这将颠覆软件开发经济学。