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开发边界消失是必然,但 AI 没有替代开发者!对话 Google 全球开发者生态总监 David McLaughlin
文章是对 Google 全球开发者生态总监 David McLaughlin 的访谈。谈到 AI 会让开发边界消失,开发者应转变思维,AI 增强而非替代开发者,还探讨了谷歌工具策略、开发者出海问题、Token 管理等。
Agentic RL 后训练资源怎么分?港中文、恒生大学提出 Libra,吞吐最高提升 3 倍
大语言模型走向“完成任务”,Agentic RL 后训练让系统工作负载不稳定。港中文和恒生大学团队提出 Libra 资源管理系统,统一优化训练与 rollout,在多任务中提升吞吐,论文与代码已公开。
GLM-5.3你来定!智谱唐杰全球征集意见,评论区清一色:视觉
清华教授、智谱唐杰在𝕏征集GLM下个版本意见,浏览量达40w+。此前他有求必应,网友热情参与。这次评论区多要视觉能力,因GLM-5.2是纯文本模型,而对手多为多模态。
告别“氛围编程”:基于 Harness 治理和 SDD 的团队级 AI 研发范式演进与实践
本文作者王树新分享团队级AI研发范式演进与实践。指出AI Coding存在自由发挥、效率降低、关键信息丢失问题,分析出码率提升却未提效的原因,引入SDD与Harness解决问题,并介绍全流程自动化实践。
深度解析 Claude Code 在 Prompt / Context / Harness 的设计与实践
本文深度解析Claude Code在Prompt、Context、Harness三方面的设计与实践。介绍了Prompt动态组装过程,探讨CLAUDE.md项目说明、上下文压缩体系和记忆系统,还阐述了系统级提醒、多Agent及安全体系等内容,文末分享了项目有趣彩蛋。
AI提效20%,我们程序员加班却越来越狠:老板量生产力的尺子,歪了?
文章指出 AI 虽提升编码效率,但整体提效有限,企业衡量开发者生产力的指标易走偏。不同行业对 AI 应用态度不同,企业需合理管理 AI 成本,未来人的价值体现在复杂工作中。
Sam Altman:超级智能近在眼前!OpenAI官方13页蓝图引爆海外社区
OpenAI CEO Sam Altman 在 Axios 采访中称超级人工智能到来比预期快,社会需新契约管理。OpenAI 提出‘智能时代的产业政策’,含设公共财富基金、征机器人税等提案,还谈到下一代大模型。
黄仁勋最新访谈:我们已经实现了 AGI,领导力、心理学、生命、意识、死亡和人性
黄仁勋在 Lex Fridman 播客深度对话中,谈及 CUDA 决策、管理模式、四层 Scaling Law 等多话题。认为已实现 AGI,编程定义改变,程序员会增多,还分享对供应链、开源等看法。
陶哲轩:我差点江郎才尽,只因在普林斯顿待了一年
菲尔兹奖得主陶哲轩在与播客主理人访谈中称,在普林斯顿埋头搞学术让他灵感枯竭,数学家需生活琐事激发想法。还探讨科学研究,如开普勒定律、AI在数学研究的应用、科学评估等问题。
规模化人工判断:Dropbox 如何借助大语言模型优化 RAG 系统标注
为提升 Dropbox Dash 生成回复的相关性,工程师采用大语言模型辅助人工标注。该方案解决了纯人工标注的局限,通过人工校准大语言模型标注的方法,为 RAG 系统提供了有价值参考。