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老黄唱衰编程，GitHub CEO硬刚：放弃写代码等于放弃智能体未来话语权
GitHub CEO托马斯·多姆克在采访中反驳“编程无用论”，认为2025年是编程智能体之年，但未来仍属人类程序员。公司推出多个SWE智能体产品，Copilot用户增长显著，还将评估商业模式，专注打造最佳产品。
硅谷深夜不写一行代码！放羊大叔Ralph引爆奇点，睡一觉AI全跑通
放羊大叔Ralph Loop掀起生产力革命，无需手写代码，AI就能搞定软件开发。它把任务拆到最小颗粒度解决普通AI崩溃痛点。还介绍融入工作流的方法、运行方式及成本，强调掌握此技能的重要性。
POF | 西北工业大学宋家豪、张伟伟等：一种基于伴随方法的物理信息神经网络预处理框架
物理信息神经网络（PINNs）在正问题中的病态是其应用于复杂工程问题的局限。该研究设计针对损失函数的预处理框架，通过降低PDE系统条件数缓解PINNs病态，还引入伴随方法解决网络参数梯度缺失问题。
AI 编程工具在大型企业“遇冷”？网易 CodeWave 升级研发模式，不只关注“代码生成”
近些年，自然语言编程成 AI 编程产品主流。C 端通用 AI coding 工具表现出色，但国内企业级市场 AI 技术渗透率低。网易 CodeWave 专注企业级场景，指出通用工具痛点，提出‘可控的 AI coding’定位并升级能力，未来还将推新开发模式。
用AI写代码的真实体验：聪明却“不靠谱”的顾问，你敢用吗？
作者Luke Kanies曾是AI与LLM怀疑者，试用Vibe Coding后，认为要把AI当不太靠谱的外部顾问。用AI学Swift编程，发现它是糟糕架构师，但找语法错误快，相处中可让其做琐碎工作，不能全信它。
对话上交大程远：AI的终局不在云端，而在“感算一体”的物理世界
文章围绕端侧 AI 展开，以上海交通大学程远研究为例，探讨其技术方向“感算一体”，还提及 Agentic AI 热潮，对比其与大模型热区别，阐述端侧与云端关系，及光计算等底层硬件创新对智能设备的影响。
吴恩达：自动化测试在 AI 编程时代将变得极其重要
吴恩达分享团队用AI编程助手的经历，如Agent删代码。他认为AI辅助编程时代，自动化测试愈发重要，智能体测试能发挥作用，还强调优先测试基础设施代码，后端测试更关键。
MCP 或将成弃子
Anthropic工程师发博客‘背刺’自家MCP，提出新方案让token消耗大减。新方案把MCP服务器转成代码文件运行，Skills或成MCP替代品，虽MCP还有价值场景，但多数情况下代码+Skills更优。
MCP上下文爆炸怎么办？Anthropic给出了新答案（图文示例）
文章结合Anthropic和Cloudflare关于MCP的文章，指出MCP上下文过长存在工具定义预加载和数据反复流经AI两个核心问题，提出让AI写代码调用工具的解决方案，包括按需加载工具和代码在沙箱执行。
GPT之父把AI扔回1930年：没见过一行代码，却「发明」了Python！
GPT之父Alec Radford带队发布总参数130亿的大模型「talkie」，其训练数据冻结在1930年，没学过编程却能写Python代码，证明LLM可用旧知识推理。团队后续还有升级计划。