「代码风险」共找到 2075 篇相关文章
Python 2还能走多远？
自2020年Python 2停止维护，虽仍有项目在用，但企业和社区都在向Python 3迈进。文章介绍了Python 2的发展历程、存在的问题，阐述Python 3的优势，并给出了从Python 2切换到Python 3的方法。
AI 编码圈新卷王 Magic Path 来了，Claude Engineer 团队出品，号称UI设计的 Cursor 时刻。
Magic Path是Claude Engineer团队推出的AI驱动UI设计工具，非开源但有免费额度。它AI先行，能按提示词生成组件和React代码，亮点诸多，上手体验佳，生成UI可用，还有页面串联等功能，虽有不足但潜力大。
MongoBleed 漏洞允许攻击者从 MongoDB 的堆内存中读取数据
MongoDB 修补 CVE - 2025 - 14847（MongoBleed）漏洞，该漏洞 CVSS 得分 8.7，可被未认证攻击者远程利用致敏感数据外泄。此漏洞由 zlib 压缩网络流量处理不当触发，影响 2017 年后版本，部分云环境和服务器有风险。
AI 编码让资深程序员“掉速”19%！OpenAI 前研究员实锤：别再交“AI 工具智商税”了，谷歌大佬力挺！
METR研究显示，AI编码工具让开发者效率降19%，与主观感受及专家预估相反。此结果引发热议，谷歌技术大佬支持，指出AI工具生成代码难达标准，未来或改进，目前更适合小规模项目。
首个GUI多模态大模型智能体可信评测框架+基准：MLA-Trust
MLA-Trust 是首个针对 GUI 环境下多模态大模型智能体的可信度评测框架，构建了涵盖四核心维度的评估体系，对 13 个模型深度评估，揭示可信度风险，还提供评估工具箱，推动其可靠部署。
AI 编程越来越厉害了，我要怎么提升自己的系统架构能力？
文章指出 AI 写代码能力提升，对程序员系统架构能力要求更高且难被替代。介绍系统设计概念，分析做系统设计的难点，给出新人提升系统设计能力的方法，还说明 AI 可辅助提升该能力。
现实版“盗梦空间”？欧洲极客论文全网爆火，一战戳破三大巨头安全神话，35万机密在公网裸奔
欧洲两位安全研究员的论文《从专有 LLM API 中窃取推理轨迹》爆火。他们揭示 OpenAI、Anthropic 和 Google 用的“无状态架构”有漏洞，能利用小模型解码大模型推理轨迹，导致隐私泄露等风险。
刚刚，Claude Sonnet 4.5重磅发布，编程新王降临！
北京时间今天凌晨，Anthropic发布Claude Sonnet 4.5，被定义为全球最强代码模型。它在多方面有显著突破，Anthropic还对全线产品更新，其在多项测试表现出色，且对齐性更好、更安全。
上下文工程比提示词工程好 10 倍，比 vibe 编码好 100 倍！Karpathy 站台，堪称「全新的氛围编码」。
Andrej Karpathy 提出「上下文工程」概念，Shopify CEO 更青睐它。研究显示开发者因 AI 幻觉和错误多，不信任其生成代码。上下文工程可成 AI 辅助开发核心技能，文中还介绍了相关开源项目及使用方法。
【CUDA博客】关于TensorCore和Inline PTX Assembly的一个超简短笔记
文章围绕TensorCore和Inline PTX Assembly展开，介绍利用PTX指令发挥TensorCore潜力。讲述矩阵乘法和累加操作，给出半精度及替代浮点指令形式，有代码示例并分析，还提到不同数据类型用法及SASS指令。