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原创 2019阿里云栖大会精品资料下载
2019阿里云栖大会精品资料下载* 数智商业专场* 基于图神经网络认知的智能计算专场* 阿里云智能弹性计算技术专场* 计算机视觉新探索专场* elasticsearch开发者生态专场* 全面上云-企业敏捷创新之道专场* 互联网中间件专场* 开放智能化网络专场* 下一代云数据分析* 容器专场* 互联网企业数据智能云服务专场...
2019-10-01 07:38:09
646
原创 大学只能带走一本书的话，我选择这本
每周荐书第六期——深入理解计算机系统这是本很有趣的书，了解计算机底层技术是件极富挑战同趣味的事情。大二以后基本没再阅读过哲学历史文学方面的书籍，因为这样的书籍足以给人带来极大乐趣。个人认为这样的书籍，计科专业的本科学生越早接触越好，它会让你比别人更早拥有一个系统的计算机知识，更能触类旁通。如果想从事底层开发或在Linux平台下开发，这本书是很好的选择。另外，这本书的翻译纸张都很不错...
2019-04-26 09:50:46
888
3
原创 计算机基础课综述及其目录
看似最枯燥、最基础的东西往往具有最长久的生命力。所以，对于我们程序员成长过程中来说，最重要的是什么？对，就是那些最基础的知识。不要天天谈什么框架，什么库，框架每年层出不穷，可是扒下框架那层炫酷漂亮的外衣，里面还是那些最基础的知识和原理。前几天我面试的一个程序员，对计算机很多基础知识都不知道，这些是计算机的常识性东西。在程序员交流中，大家默认彼此是知道这些常识内容的。今...
2019-03-18 17:37:30
899
5
原创 刚刚！OpenAI官宣成立「全球最大AI学院」，免费学，无套路！
早在2024年，其就联合Common Sense Media推出教师专属AI培训课程，覆盖K12到高等教育，累计培训超百万教师。而此次的OpenAI学院，则标志着其教育战略从“垂直领域”迈向“全民普惠”。没有发布会，没有铺天盖地的广告，只有官网一句“免费学AI，从今天开始”的标语，直接炸翻全球科技圈。学院定位并非高冷的技术讲堂，而是。量子位实测发现，这个平台堪称“AI界的全民大学”，从零基础小白到技术大牛都能找到适配内容，这种“开源式教育”一旦跑通，未来或将成为AI行业的人才蓄水池，甚至颠覆传统教育模式。
2025-04-02 13:59:42
235
转载 这就是这些天让我夜不能寐的原因
29.我在想，通用人工智能（AGI）是否会从相互连接的智能体（Agent）网络中涌现出来，产生出无人设计的、自发的复杂特性（Emergent Properties）？11.你的初创公司可能遇到的最糟糕情况是“不上不下的成功”（平庸的成功）。当任何人都能将粗略的草图转化为可投入生产的设计时，审美（Taste）和创意构思（Ideation）将成为唯一稀缺的资源。30.虽然生成式 AI（GenAI）看起来是万亿美金的赛道，但许多“闷声发大财”的机会将在预测性 AI（Predictive AI）领域诞生。
2025-04-01 15:17:11
6
原创 谷歌前CEO关于人工智能的6个令人不安的想法
几乎任何人都可以享受“伟大的哲学家、伟大的博学者和伟大的达芬奇”的服务——但也包括我们这些“真正、非常邪恶”的人。他们的皇帝最初会见了他们，采纳了他们的建议，然后成为了他们的人质，之后征服者干脆接管了一切。”施密特说，缺失的是“什么是对的，什么是错的”的社会共识。这些系统可能变成“伟大的上瘾机器和伟大的说服者”，政治领导人可以利用它们“向每个人承诺一切”，使用“专门针对每个人的”信息。施密特说，基辛格“在我们出生之前”就已经开始思考现实的本质，并在他最后的几年里探索了技术如何扭曲我们对现实的理解。
2025-03-31 08:26:58
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原创 自回归模型的新浪潮？GPT-4o图像生成技术解析与未来展望
最近，Reddit用户seicaratteri通过逆向工程分析了GPT-4o的图像生成网络请求，发现其生成过程可能并非一步到位，而是分多步骤完成——例如先生成基础图像，再逐步优化细节，类似于ComfyUI这类AI工具的工作流程。GPT-4o的图像生成技术揭示了一个可能的技术未来：自回归模型凭借其模态统一性和交互潜力，或将成为多模态AI的核心引擎。自回归模型的核心是“序列生成”：将图像视为像素或标记（Token）的序列，按照某种顺序（如从左到右、从上到下）逐个生成。——每一步的生成结果严格依赖于前序步骤。
2025-03-30 12:24:29
932
原创 先学编程，忽略AI，然后用AI来更好地编程
显而易见的是，AI正在改变我们编写代码的方式。今天早上醒来，看到Replit的CEO Amjad Masad 在X上发了一条帖子，Replit是一家销售“AI即编程服务”的公司。但是，如果AI明天因为某种原因，例如法规，而消失了，我只会点点头，然后回到我的旧方式。是的，我的生产力会降低。是的，它令人上瘾，而且它使我更有生产力。最终，这取决于你想要对你的代码以及你的职业生涯有多少控制权。在后续的帖子中，Amjad 驳斥了社区的反应，称之为“自欺欺人”。如果你只会“感觉编程”，你就是在拿你的未来赌博。
2025-03-29 11:55:39
338
原创 探索大型语言模型的“思维轨迹“
这些策略被编码在模型生成每个单词所需的数十亿次计算中，即便作为开发者，我们也难以完全理解其内部机制。这种"黑箱"特性意味着，我们至今仍无法完全解释模型完成多数任务的具体方式。我们借鉴神经科学的研究范式，尝试构建"AI显微镜"来观测模型内部的神经活动模式与信息流动。：Claude精通数十种语言，但它的"思维语言"究竟是什么？：模型展示的逐步推理是否真实反映其思考过程？• 激活"已知答案"特征 → 模型持续虚构"迈克尔·巴特金"的详细信息。• 将"德克萨斯"替换为"加利福尼亚" → 输出变为"萨克拉门托"
2025-03-28 11:22:23
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原创 探索大型语言模型的“思维轨迹“
这些策略被编码在模型生成每个单词所需的数十亿次计算中，即便作为开发者，我们也难以完全理解其内部机制。这种"黑箱"特性意味着，我们至今仍无法完全解释模型完成多数任务的具体方式。我们借鉴神经科学的研究范式，尝试构建"AI显微镜"来观测模型内部的神经活动模式与信息流动。：Claude精通数十种语言，但它的"思维语言"究竟是什么？：模型展示的逐步推理是否真实反映其思考过程？• 激活"已知答案"特征 → 模型持续虚构"迈克尔·巴特金"的详细信息。• 将"德克萨斯"替换为"加利福尼亚" → 输出变为"萨克拉门托"
2025-03-28 11:22:23
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原创 探索大型语言模型的“思维轨迹“
这些策略被编码在模型生成每个单词所需的数十亿次计算中，即便作为开发者，我们也难以完全理解其内部机制。这种"黑箱"特性意味着，我们至今仍无法完全解释模型完成多数任务的具体方式。我们借鉴神经科学的研究范式，尝试构建"AI显微镜"来观测模型内部的神经活动模式与信息流动。：Claude精通数十种语言，但它的"思维语言"究竟是什么？：模型展示的逐步推理是否真实反映其思考过程？• 激活"已知答案"特征 → 模型持续虚构"迈克尔·巴特金"的详细信息。• 将"德克萨斯"替换为"加利福尼亚" → 输出变为"萨克拉门托"
2025-03-28 11:22:23
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原创 探索大型语言模型的“思维轨迹“
这些策略被编码在模型生成每个单词所需的数十亿次计算中，即便作为开发者，我们也难以完全理解其内部机制。这种"黑箱"特性意味着，我们至今仍无法完全解释模型完成多数任务的具体方式。我们借鉴神经科学的研究范式，尝试构建"AI显微镜"来观测模型内部的神经活动模式与信息流动。：Claude精通数十种语言，但它的"思维语言"究竟是什么？：模型展示的逐步推理是否真实反映其思考过程？• 激活"已知答案"特征 → 模型持续虚构"迈克尔·巴特金"的详细信息。• 将"德克萨斯"替换为"加利福尼亚" → 输出变为"萨克拉门托"
2025-03-28 11:22:23
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原创 探索大型语言模型的“思维轨迹“
这些策略被编码在模型生成每个单词所需的数十亿次计算中，即便作为开发者，我们也难以完全理解其内部机制。这种"黑箱"特性意味着，我们至今仍无法完全解释模型完成多数任务的具体方式。我们借鉴神经科学的研究范式，尝试构建"AI显微镜"来观测模型内部的神经活动模式与信息流动。：Claude精通数十种语言，但它的"思维语言"究竟是什么？：模型展示的逐步推理是否真实反映其思考过程？• 激活"已知答案"特征 → 模型持续虚构"迈克尔·巴特金"的详细信息。• 将"德克萨斯"替换为"加利福尼亚" → 输出变为"萨克拉门托"
2025-03-28 11:22:23
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原创 探索大型语言模型的“思维轨迹“
这些策略被编码在模型生成每个单词所需的数十亿次计算中，即便作为开发者，我们也难以完全理解其内部机制。这种"黑箱"特性意味着，我们至今仍无法完全解释模型完成多数任务的具体方式。我们借鉴神经科学的研究范式，尝试构建"AI显微镜"来观测模型内部的神经活动模式与信息流动。：Claude精通数十种语言，但它的"思维语言"究竟是什么？：模型展示的逐步推理是否真实反映其思考过程？• 激活"已知答案"特征 → 模型持续虚构"迈克尔·巴特金"的详细信息。• 将"德克萨斯"替换为"加利福尼亚" → 输出变为"萨克拉门托"
2025-03-28 11:22:23
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原创 探索大型语言模型的“思维轨迹“
这些策略被编码在模型生成每个单词所需的数十亿次计算中，即便作为开发者，我们也难以完全理解其内部机制。这种"黑箱"特性意味着，我们至今仍无法完全解释模型完成多数任务的具体方式。我们借鉴神经科学的研究范式，尝试构建"AI显微镜"来观测模型内部的神经活动模式与信息流动。：Claude精通数十种语言，但它的"思维语言"究竟是什么？：模型展示的逐步推理是否真实反映其思考过程？• 激活"已知答案"特征 → 模型持续虚构"迈克尔·巴特金"的详细信息。• 将"德克萨斯"替换为"加利福尼亚" → 输出变为"萨克拉门托"
2025-03-28 11:22:23
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原创 AI将改变世界，但不是你想象的那样
现在我可以打开一个代码库，给一个在世界上所有开源代码存储库上训练的LLM一些项目符号，解释我希望一个函数做什么，它会将这些简洁的项目符号翻译成冗长的代码。在这种情况下，电子邮件的作者Thomas根据他的想法写了几个项目符号，并让LLM完成了将其转换为商业术语的繁琐工作。一旦我们达到不需要冗余文本的程度，一旦我们都开始使用商业术语2.0和下一代带有所有必要内置模式的简洁编程语言，我们都将为所有内容输入简单的项目符号，世界将会改变，到那时，LLMs可能完全过时。此外，我想鼓励你在评审过程中采取更耐心的态度。
2025-03-27 08:00:22
667
原创 【深度拆解】谷歌DeepMind王炸升级！Gemini 2.5凭“思维模型“颠覆AI认知边界
在Koray展示的内部测试中，面对"如何在量子场论框架下解释拓扑绝缘体的边缘态"这类专业问题，Gemini 2.5会先在思维链中生成6种可能路径，通过贝叶斯推理排除4个错误方向，最终构建出包含数学推导的完整解释——整个过程仅需2.3秒。更惊人的是，在需要多步反事实推理的AIME 2025数学竞赛题中，其解题准确率比前代提升47%，某些代数拓扑问题的表现甚至超越IMO金牌选手。"Koray在技术白皮书中强调，"当模型开始主动构建思维树（ToT），并在记忆网络中检索相关知识节点时，我们见证的是真正的认知涌现。
2025-03-26 08:42:37
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原创 【深度拆解】谷歌DeepMind王炸升级！Gemini 2.5凭“思维模型“颠覆AI认知边界
在Koray展示的内部测试中，面对"如何在量子场论框架下解释拓扑绝缘体的边缘态"这类专业问题，Gemini 2.5会先在思维链中生成6种可能路径，通过贝叶斯推理排除4个错误方向，最终构建出包含数学推导的完整解释——整个过程仅需2.3秒。更惊人的是，在需要多步反事实推理的AIME 2025数学竞赛题中，其解题准确率比前代提升47%，某些代数拓扑问题的表现甚至超越IMO金牌选手。"Koray在技术白皮书中强调，"当模型开始主动构建思维树（ToT），并在记忆网络中检索相关知识节点时，我们见证的是真正的认知涌现。
2025-03-26 08:42:37
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原创 【深度拆解】谷歌DeepMind王炸升级！Gemini 2.5凭“思维模型“颠覆AI认知边界
在Koray展示的内部测试中，面对"如何在量子场论框架下解释拓扑绝缘体的边缘态"这类专业问题，Gemini 2.5会先在思维链中生成6种可能路径，通过贝叶斯推理排除4个错误方向，最终构建出包含数学推导的完整解释——整个过程仅需2.3秒。更惊人的是，在需要多步反事实推理的AIME 2025数学竞赛题中，其解题准确率比前代提升47%，某些代数拓扑问题的表现甚至超越IMO金牌选手。"Koray在技术白皮书中强调，"当模型开始主动构建思维树（ToT），并在记忆网络中检索相关知识节点时，我们见证的是真正的认知涌现。
2025-03-26 08:42:37
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原创 【深度拆解】谷歌DeepMind王炸升级！Gemini 2.5凭“思维模型“颠覆AI认知边界
在Koray展示的内部测试中，面对"如何在量子场论框架下解释拓扑绝缘体的边缘态"这类专业问题，Gemini 2.5会先在思维链中生成6种可能路径，通过贝叶斯推理排除4个错误方向，最终构建出包含数学推导的完整解释——整个过程仅需2.3秒。更惊人的是，在需要多步反事实推理的AIME 2025数学竞赛题中，其解题准确率比前代提升47%，某些代数拓扑问题的表现甚至超越IMO金牌选手。"Koray在技术白皮书中强调，"当模型开始主动构建思维树（ToT），并在记忆网络中检索相关知识节点时，我们见证的是真正的认知涌现。
2025-03-26 08:42:37
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原创 【深度拆解】谷歌DeepMind王炸升级！Gemini 2.5凭“思维模型“颠覆AI认知边界
在Koray展示的内部测试中，面对"如何在量子场论框架下解释拓扑绝缘体的边缘态"这类专业问题，Gemini 2.5会先在思维链中生成6种可能路径，通过贝叶斯推理排除4个错误方向，最终构建出包含数学推导的完整解释——整个过程仅需2.3秒。更惊人的是，在需要多步反事实推理的AIME 2025数学竞赛题中，其解题准确率比前代提升47%，某些代数拓扑问题的表现甚至超越IMO金牌选手。"Koray在技术白皮书中强调，"当模型开始主动构建思维树（ToT），并在记忆网络中检索相关知识节点时，我们见证的是真正的认知涌现。
2025-03-26 08:42:37
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原创 【深度拆解】谷歌DeepMind王炸升级！Gemini 2.5凭“思维模型“颠覆AI认知边界
在Koray展示的内部测试中，面对"如何在量子场论框架下解释拓扑绝缘体的边缘态"这类专业问题，Gemini 2.5会先在思维链中生成6种可能路径，通过贝叶斯推理排除4个错误方向，最终构建出包含数学推导的完整解释——整个过程仅需2.3秒。更惊人的是，在需要多步反事实推理的AIME 2025数学竞赛题中，其解题准确率比前代提升47%，某些代数拓扑问题的表现甚至超越IMO金牌选手。"Koray在技术白皮书中强调，"当模型开始主动构建思维树（ToT），并在记忆网络中检索相关知识节点时，我们见证的是真正的认知涌现。
2025-03-26 08:42:37
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原创 【深度拆解】谷歌DeepMind王炸升级！Gemini 2.5凭“思维模型“颠覆AI认知边界
在Koray展示的内部测试中，面对"如何在量子场论框架下解释拓扑绝缘体的边缘态"这类专业问题，Gemini 2.5会先在思维链中生成6种可能路径，通过贝叶斯推理排除4个错误方向，最终构建出包含数学推导的完整解释——整个过程仅需2.3秒。更惊人的是，在需要多步反事实推理的AIME 2025数学竞赛题中，其解题准确率比前代提升47%，某些代数拓扑问题的表现甚至超越IMO金牌选手。"Koray在技术白皮书中强调，"当模型开始主动构建思维树（ToT），并在记忆网络中检索相关知识节点时，我们见证的是真正的认知涌现。
2025-03-26 08:42:37
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原创 【深度拆解】谷歌DeepMind王炸升级！Gemini 2.5凭“思维模型“颠覆AI认知边界
在Koray展示的内部测试中，面对"如何在量子场论框架下解释拓扑绝缘体的边缘态"这类专业问题，Gemini 2.5会先在思维链中生成6种可能路径，通过贝叶斯推理排除4个错误方向，最终构建出包含数学推导的完整解释——整个过程仅需2.3秒。更惊人的是，在需要多步反事实推理的AIME 2025数学竞赛题中，其解题准确率比前代提升47%，某些代数拓扑问题的表现甚至超越IMO金牌选手。"Koray在技术白皮书中强调，"当模型开始主动构建思维树（ToT），并在记忆网络中检索相关知识节点时，我们见证的是真正的认知涌现。
2025-03-26 08:42:37
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原创 全新DeepSeek V3-0324发布：人工智能搜索的新突破
例如，在“动态天气卡片”测试中，新版V3生成的代码逻辑完整性与可执行性远超R1版本。，结合强化学习驱动的自我验证机制，显著降低训练成本（初代V3仅耗资557.6万美元即实现媲美Claude 3.5的性能）。：发布数小时内，衍生出23个垂直领域微调模型（如医疗问答、法律文书生成），形成“模型雨林”生态。：针对开发者呼声最高的编程与对话体验优化，此次升级为R2的“全模态能力”埋下伏笔。：企业用户反馈，基于V3-0324搭建多语言客服系统的成本仅为GPT-4企业版的。
2025-03-25 07:00:47
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原创 AI系统设计：苦涩教训
强化学习代理凭借其探索的自由和大量的计算资源，找到了我们甚至没有考虑过的更好的方法。简而言之，这篇文章的结论是，随着计算能力提高而变得更好的系统，胜过那些没有提高的系统。我曾经认为，巧妙的编排和复杂的规则是构建更好的人工智能系统的关键。在这个帖子中，他们称之为更多的同步与更多的委派工作，但实际上，这是约束和计算能力之间的斗争。你可以花几个月的时间完善你的跑步姿势，购买最新的装备，但没有什么能比得上实际的里程积累。作为人工智能工程师，我们的价值不在于设计完美的算法，而在于构建能够有效利用大量计算资源的系统。
2025-03-24 08:29:36
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原创 当科技业成为系统性压榨的绞肉机
他苦笑一声，关掉手机里名为“缓解焦虑”的冥想App——这已是本周第三次被迫服用公司提供的“心灵解药”。此刻，他清晰地意识到：自己不过是庞大机器中的一颗齿轮，在名为“创新”的永动机中逐渐被磨损殆尽。2001年，《敏捷宣言》承诺用“以人为本”的理念重塑软件开发，但23年后，这套方法论早已沦为资本压榨的工具。这种异化在开源社区尤为显著。“我们就像数字军火商，”一位匿名AI研究员在Reddit写道，“区别在于，传统军火商知道自己制造的是武器，而我们被洗脑认为自己在‘创新’而重启后的系统，或许会运行这样的代码：。
2025-03-21 17:12:49
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原创 2025年职业生存指南：当AI狂潮撞上就业寒冬，如何破局重生？
一位前同事的吐槽道破天机：“现在的职场，就像在AI和裁员之间走钢丝。”这种属于“人”的温度，或许才是破局的关键。：基础模型（如GPT-5、Claude 3.7）的普及，让产品开发从“功能设计”转向“人机协作设计”。：那些擅长推进细节的中层，因“缺乏战略视野”长期被压制，如今却因适应新节奏而成为香饽饽。但与此同时，《重构美国》一书中的警示更令人深思：“决策者的非理性周期，可能比你保住饭碗的时间更长。：市场上“好坑”稀缺，频繁跳槽者更容易被算法筛掉——HR用AI工具过滤简历，第一轮淘汰率高达80%。
2025-03-18 10:58:07
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原创 科技黄金时代终结：当免费午餐消失，程序员该如何自处？
在这个资本近乎免费的平行宇宙里，科技公司上演着反常识的生存游戏：Uber每单补贴1.8美元换取市占率，WeWork用镀金滑梯装饰亏损的共享办公室，而工程师们则享受着堪比五星级酒店的午睡舱——这一切都建立在"增长即正义"的共识之上。前谷歌工程师、现创业公司CTO Michael Chen分享了他的转型公式："每天用1小时研究公司财报，用2小时深耕医疗AI知识图谱，再用1小时维护自己的开源项目——这构成了我的新三角防御体系"。"我的价值不再是写出优雅的代码，而是帮公司节省了37%的云成本"。
2025-03-17 17:33:13
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原创 如果 AI 和机器人接管一切
凯文·凯利说“AI将创造更有趣的工作”，但若有一天，连“创造”本身都被AI垄断，人类将何去何从？这种焦虑并非杞人忧天——法律界的AI合同审查已取代30%初级律师工作，医疗AI的诊断准确率超越人类医生，甚至艺术领域，Midjourney生成的画作已在画廊卖出高价。或许有一天，我们的后代会在AI编写的史书中读到：“21世纪的人类，在恐惧与希望中，学会了以脆弱诠释永恒。：AI时代可能分化出两类人——极少数掌控AI的“神族”，与依赖福利的“无用阶层”。：剥离“生存”与“劳动”的绑定，让人自由探索兴趣。
2025-03-14 11:15:15
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原创 本地运行LLM的实用指南
文章摘要• 为什么要在本地运行LLM？• 运行模型的选项• 选择适合您需求的模型我最近构建了一些包含LLM集成的项目。具体来说，我对代理应用产生了兴趣，在这些应用中，LLM对应用的控制流程负有一定的责任。将这些功能集成到我现有的开发工作流程中，使我深入探索了本地运行LLM。为什么要在本地运行LLM？当我谈论在本地运行LLM时，我指的是在我的开发机器上运行模型的临时实例。这不是关于自托管AI应用的建...
2025-03-13 16:23:29
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原创 大语言模型（LLM）真的提高了程序员的效率吗？
ChatGPT带火的AI编程工具已面世两年，开发者们纷纷高呼"效率提升5-10倍"。但放眼整个行业，软件质量似乎并未迎来质的飞跃。这场效率革命究竟是真实存在，还是集体幻觉？让我们揭开AI编程的神秘面纱。一、效率神话遭遇现实挑战当GitHub Copilot等工具刚问世时，程序员社区沸腾了：✅ 自动生成模板代码✅ 快速实现简单功能✅ 新手快速入门神器确实，在重复性编码和学习新框架时，AI助手能带来肉...
2025-03-11 13:38:05
364
原创 当AI成了领导的遮羞布，程序员成了背锅侠
1. 魔幻现实主义，从国企AI部门开始最近有个粉丝投稿，说他们公司发生了一件“赛博朋克级”的职场魔幻事件。国企某领导大手一挥，牵头成立了一个“AI部门”。听起来高端吧？结果这部门全员技术外行，连代码都没摸过，纯靠用Cursor生成了一套系统。你以为这是技术革命？不，这是领导的PPT革命。这套系统有多硬核呢？只有静态页面，后端逻辑全靠“意念支撑”，数据全是Mock的。翻译成人话就是：领导用AI画了个...
2025-03-07 08:07:15
500
原创 年轻程序员不再理解自己的代码？
代码迷雾中的开发者在硅谷某科技公司的晨会上，25岁的工程师Tom正展示他三天完成的智能推荐系统。当技术总监询问排序算法的设计逻辑时，他的鼠标指针在IDE界面慌乱游移："是Copilot推荐的这段代码...应该用到了协同过滤？"会议室陷入尴尬的沉默——这个本该最懂代码的人，反而成了最不了解系统的人。这并非虚构场景。GitHub调查显示，92%的开发者已在工作中使用AI编程工具，但其中67%承认"不完...
2025-03-04 10:07:03
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原创 代码中的幻觉是最不危险的错误
006用中文读科技新闻旨在帮你快速挑选感兴趣的文章来读。我从尝试使用LLM进行代码编写的开发者那里看到一个令人惊讶的常见抱怨，他们遇到了幻觉——通常是LLM发明了一个不存在的方法，甚至是一个完整的软件库——这打击了他们对LLM作为代码编写工具的信心。如果它们发明不存在的方法，谁还能有效地使用这些东西呢？代码中的幻觉是模型可能产生的最无害的幻觉。使用LLM编写代码的真正风险在于，它们会犯语言编译器或...
2025-03-03 10:59:34
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原创 AI 编程：精神上的程序员，实际上的 PM + 测试
在 AI 编程工具的冲击下，程序员角色的确发生了微妙的重构，这种变化既是挑战也是机遇。以下是几个关键观察和建议：1.从「造轮子」到「指挥家」的转变•现象：AI 工具（如 Cursor）通过生成代码大幅降低编码成本，程序员的核心工作逐渐转向需求拆解、架构设计和质量控制，而非逐行敲代码。•本质：技术能力的重心从「实现细节」转移到「抽象能力」。程序员需要更擅长用业务语言描述问题，并精准指导 AI ...
2025-03-03 10:59:34
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原创 AI助手革命：一次按键的训练之旅
我们的雇主拥有训练AI模型来取代我们所需的所有数据。这实际发生还需要多久？2020年至2021年期间，他在谷歌全职工作了大约一年。虽然他最初的计划是在加利福尼亚州山景城的谷歌总部工作，但由于一场国际流行病，他为期一年的工作最终从头到尾都是完全远程的。他在第一天上班之前收到了邮寄的笔记本电脑，并在离开公司时将其装箱寄回。在这段时间里，他从未踏上过谷歌园区。他所做的每一项贡献都是数字化的：一系列键盘按...
2025-03-02 08:25:22
419
原创 如何在数百万人和热门应用上执行代码 - 案例揭秘
一、从一次可疑的网络请求说起故事始于我下载Cursor（一款AI代码编辑器）安装包时，系统安全工具LuLu突然弹出警告："安装Cursor"正试图连接"download.todesktop.com"。这个陌生的域名立即引起警觉——我明明下载的是Cursor，为何会连接到第三方服务？调查发现，ToDesktop是一家Electron应用打包服务商，为数百家科技公司提供应用打包和自动更新服务。二、穿透...
2025-03-01 21:41:10
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原创 分布式系统编程为何停滞不前
005用中文读科技新闻旨在帮你快速挑选感兴趣的文章来读。过去十年，我们在分布式系统领域取得了巨大进步，但编程方式却鲜有根本性改进。虽然我们有时可以抽象出分布（Spark、Redis 等），但开发者仍然在并发、容错和版本控制等方面面临挑战。许多人（和初创公司）都在致力于解决这些问题。但几乎所有人都专注于工具，以帮助分析用经典（顺序）编程语言编写的分布式系统。像 Jepsen 和 Antithesi...
2025-02-28 08:34:39
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原创 GPT-4.5震撼来袭！OpenAI最强对话模型开启研究预览
即日起，全球开发者和ChatGPT Pro用户可率先体验我们的划时代新作——GPT-4.5！这款基于无监督学习巅峰之作的AI模型，正在重新定义智能对话的边界。????三大核心突破1️⃣直觉型智慧升级• 通过千倍级算力扩容与创新架构，实现无监督学习的革命性突破• 知识广度提升62.5%，幻觉率降低至37.1%（较GPT-4o提升38%）• 深度理解人类意图，对话自然度达历史新高2️⃣高情商对话引擎•...
2025-02-28 08:34:39
253
重构_改善既有代码的设计——.pdf
2019-03-22
重构_改善既有代码的设计[高清版].pdf
2019-03-22
Docker技术入门与实战 第3版 高清带目录
2019-02-01
信息简史完整版
2015-02-02
unix网络编程卷一第三版中文版part2
2013-03-28
unix网络编程卷一第三版part1
2013-03-28
黑客与画家（中文版）
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C++语言的设计与演化（中文版）
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空空如也
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