讽刺的是，这些抱怨背后的激烈情绪，恰恰印证了Copilot迄今获得的巨大关注度与普及程度。

中国开源LLM的全球份额从2024年末的1.2%低位起步，今年短短数月内已攀升至近30%。

我长达30年的编程生涯已成历史文物。如今从事人工智能工作让我确信，短短数年后，人类回望过去时，定会觉得当年人们居然真的在给机器编程这件事多么可笑。

本研究聚焦于狭义后门(生成无意义文本)，此类漏洞在前沿模型中尚不构成重大威胁。但我们仍公开这些发现，旨在揭示数据投毒攻击可能比预期更具可行性，并推动该领域防御机制的深入研究。

我是一名程序员。一名编码者。一名键盘牛仔。一名黑客。我的日常就是敲击键盘；催化代码。这很有趣；这就是我的身份。

如今，AI已承担起编写大部分代码的任务。我们思考，它们书写。这种转变非但未削弱我们的价值，反而强化了我们作为思考者的价值——尤其对热爱架构设计者而言。

当以 Meta(占人工智能搜索机器人流量的 52%)、谷歌(23%)和 OpenAI(20%)为首的人工智能搜索机器人在一次激增中以高达 30 太比特的速度攻击网站时，它们甚至会损害最大公司的网站性能。

斯坦福大学三位研究人员**周二发布的研究报告**显示，越来越多的证据表明生成式人工智能的广泛应用正影响美国劳动者的就业前景。

看一张猫的照片，你瞬间就能认出它是猫。但若要编程让计算机识别猫咪照片，你很快会发现这绝非易事。你需要编写代码，精准捕捉无数猫咪照片中跨越独特背景与不同拍摄角度的核心特征。该从何入手？

大语言模型(LLMs)会不断感到困惑：它们认为自己编写的代码实际上是有效的；当测试失败时，它们会猜测是修复代码还是测试；当感到沮丧时，它们会直接删除所有内容，然后重新开始。

伦敦国王学院最近发表的一篇论文揭示，大语言模型(LLMs)在 90% 至 97% 的基准编程任务中使用了 Python，即使其他语言可能更适合。对于某些Python并非最佳选择的项目类型，模型仍以58%的概率选择Python。更令人惊讶的是，Rust语言一次未被采用。

人工智能热潮究竟是什么？它是如何发生的？用于构建人工智能的资金从何而来？谁在使用这项技术？它是否让人们更加高效？今天，我将尝试以图表形式梳理一个常见问题解答，为这个问题提供可视化指南：

由三位作者针对Anthropic的人工智能训练提出的单一诉讼，若最终有高达700万名原告加入诉讼并迫使和解，将可能导致整个人工智能行业“面临财务崩溃”。

在过去的两周里，我收集了很多笔记，因此我决定将它们分为一系列帖子。。这第一篇将涵盖模型的关键特性、定价方式以及我们可以从GPT-5系统卡片中学习的内容。

从照片级写实场景到印象派绘画，从动漫风格到极简设计，该模型能够灵活响应各种创意提示，成为艺术家、设计师和故事创作者的多功能工具，这些我们在技术报告中会详细描述。

Claude Code 极大地改变了我对编写和维护大规模代码的关系。我仍然以同样的质量编写代码，但我感觉自己拥有了一种难以完全表达的新表达自由。

某种程度上，这一未来可能已然到来。ChatGPT Agent的演示展示了该工具处理视觉上下文并完成通常需要人类判断的多步骤流程的能力

论文提出：即使添加无关文本（如“猫一生大部分时间在睡觉”），也可能导致模型错误率显著上升。

人工智能概述已与谷歌的搜索结果整合在一起，并不断出现在更多的搜索中。

我想向大家介绍两种关于人工智能的说法。这两个故事都是关于使用这项技术实现计算机编程自动化的，但它们却指向两个截然不同的结论。

每次讨论关于真实AI增强图像时，我都会想起这张图片并感到绝望。

截至6月的过去一年中，全球搜索流量(由人类产生)下降了约15%。科学和教育网站的访问量下降了10%。参考类网站流失了15%的访问量。健康类网站流失了31%的访问量。

Cursor 可能会对上下文进行压缩或优化(猜测)，而 Claude 则可以以普通的方式读取行。我还觉得 CC 可能更有效地使用了标记

我直到最近才认真对待它，就在我想要构建人工智能应用程序(RAG、代理、生成式人工智能工具等) 等)时，我才意识到，无论你喜不喜欢，Python都是这些领域的首选语言。

我想要分享我的思考，因为关于OpenAI所做的事情，外界有太多猜测和噪音，但很少有人能真正描述在那里工作的文化究竟是怎样的。

这篇报告研究了2025年初AI工具对经验丰富的开源开发者的生产力影响，通过随机对照试验（RCT）得出了一些出人意料的结论。

更有趣的是，苹果的模型是基于阿里巴巴的开源基础模型 Qwen2.5‑7B 构建的。阿里巴巴首先对该模型进行了微调，以实现更好的代码生成(作为 Qwen2.5‑Coder‑7B)，然后苹果将其拿来进行了自己的调整。

对人工智能的大部分批评似乎来自那些尚未完全理解 MCP、工具等当前发展状况的开发人员，他们只是简单地调用大语言模型(LLM)的 API 调用，而没有进行更深入的思考

云计算公司Cloudflare于周二宣布，已推出一项基于权限的新设置，允许客户自动阻止人工智能公司收集其数字数据，此举对出版商及人工智能技术竞赛产生深远影响。

R2是DeepSeek广受欢迎的R1推理模型的继任者，原计划于5月发布，目标是提升编码和在英语以外语言中的推理能力， 今年早些时候曾报道。

启用此功能即表示用户同意Meta AI条款，允许其AI分析这些未发布照片的“媒体内容和面部特征”，以及照片拍摄日期，以及照片中是否存在其他人员或物体。您进一步授予Meta保留和使用该个人信息的权利。

不要仅仅依赖人工智能生成的可运行代码——其中可能隐藏着重大隐患！

人们越来越多地使用基于 JavaScript 的“工作证明”系统来应对激进的大语言模型 (LLM) 和其他网络抓取器的问题，在这种系统中，您的网络服务器要求访问客户端运行一些 JavaScript 来解决挑战

先进人工智能的出现与之并行，但它并未导致崩溃，只是揭示了社区早已失去活力的程度。人工智能将继续重塑技术格局，其影响将持续展现在我们眼前。Stack Overflow的教训在即将到来的新世界中更为重要：人类是意义与目标的驱动力。若忽视这一人类要素，后果自负。

如果人工智能让编写代码变得更快更便宜，其实它只是让创造负债变得更容易。当你能够以史无前例的速度生成负债时，能够战略性地管理和最小化这些负债的能力将变得指数级地更加 valuable。