「代码理解」共找到 2335 篇相关文章
未来两年软件工程展望:从写代码到管 AI,程序员正分化成两种职业
软件行业处在转折点,AI 推动编程变革,企业更重效率。文章围绕五个关键问题展望 2026 年软件工程,分析初级开发者、技能、角色、专家与通才、教育等问题的不同情景,还给出应对建议。
码农只剩6个月?Anthropic CEO断言AI接管一切代码,爆冲诺奖级智能!
达沃斯论坛上,Anthropic的Dario Amodei和谷歌DeepMind的Demis Hassabis就AGI未来展开对话。Dario预测AI 6 - 12个月接管软件工程师工作,2026 - 2027年模型达“诺奖级”;Demis认为2030年前有50%概率实现AGI。
中学生就能看懂:从零开始理解LLM内部原理【十二】|位置嵌入 - 给模型装上"GPS"
文章指出Transformer对词顺序不敏感,引出位置嵌入概念。介绍经典的函数编码、可学习位置嵌入法及新主流RoPE,还提及为让模型处理长文本,在RoPE基础上用PI和YaRN等扩窗技巧。
AI4S又一瓶颈被攻克:两个AI「吵架」,让科研代码部署成功率突破95%
科学软件大多难直接运行,制约AI4S与Agentic Science发展。Deploy - Master应运而生,是一站式自动化工作流。Search Agent筛选工具,Build Agent用双模型辩论机制使部署成功率超95%,为科学智能体交互打基础。
一文读懂 RAG 与 KAG:原理、工程落地与开源实战(含代码与链接)
文章介绍RAG与KAG,RAG从文档找证据回答,适合开放域、时效更新快场景;KAG将结构化知识融进生成过程,实体关系与事实一致性更稳。还给出实战建议、工作流要点、最小可跑示例、开源组件及项目等。
全球首个人形机器人通用视觉感知系统,Humanoid Occupancy建立多模态环境理解新范式
北京人形机器人创新中心推出 Humanoid Occupancy 感知系统,创新性融合多模态传感器信息,构建通用感知框架。它以语义占用表征为核心,有全编码和适配融合优势,经实验验证性能优,推动机器人迈向通用感知时代。
附部署代码|云数据库RDS 全托管 Supabase服务:小白轻松搞定开发AI应用!
本文展示借助 RDS Supabase 搭建 AI 应用的全流程,对比传统开发,其在效率、成本、扩展性上优势显著。介绍 Supabase 特性、适用场景、核心能力,还给出基于它开发简易 Agentic RAG 应用的步骤。
因为不用AI写代码,我在终面挂了 | 一个程序员的奇葩面试经历
外国小哥面试终面时,因表示工作不优先用AI,5分钟后收到拒信。此经历在网上引发讨论,网友看法不一,有人支招面试别贬低AI,也有人探讨AI在编程中的利弊,还提到AI辅助面试应用。
对话 Ruby on Rails 之父:发自内心恨透 Copilot,手凿代码才是程序员的乐趣
传奇程序员 DHH 做客播客,深入探讨世界观。他虽用 AI 学习,但担忧 AI 编程助手致技能退化,‘恨透’它。还谈及编程经历、语言看法、架构偏好、商业哲学等,观点鲜明,引发关注。
用AI写代码效率反降19%!246项任务实测,16位资深程序员参与
研究者让16位经验丰富开发人员完成246项开源代码任务,随机分配是否用AI。结果显示,用AI时完成任务平均时间增加19%,与开发者预测的效率提升24%相反。