AI编程的未来在哪？氛围编码vs.代理编码，一文读懂
AI编程的未来在哪？氛围编码vs.代理编码，一文读懂二者存在着根本的差异。
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8143 点击 2025-06-03 10:52
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二者存在着根本的差异。
“新物种”爆发前夜。
杯子在我的左边还是右边？
在多智能体AI系统中，一旦任务失败，开发者常陷入「谁错了、错在哪」的谜团。PSU、杜克大学与谷歌DeepMind等机构首次提出「自动化失败归因」，发布Who&When数据集，探索三种归因方法，揭示该问题的复杂性与挑战性。
生成式AGI已经颠覆了人们的生活，但AI工具并没有随着用户使用场景的融合而整合。各个赛道的头部玩家依靠独家的数据库发展模型，现有算力和数据量难以支撑多模态和跨业务领域拓展，急需形成用户粘性的市场竞争也使得AI的生成稳定性被优先考虑。
AI时代的护城河究竟在哪里？这个问题一直是这波AI浪潮中被大家广泛讨论的一个点。两年前，我没有找到这个问题的答案，所以在探索了半年AI创业后（可以看我23年的总结文章），我选择了做Advisor，接触更多的产品和创始人，试图从中找到这个问题的答案。
推理模型常常表现出类似自我反思的行为，但问题是——这些行为是否真的能有效探索新策略呢？
近年来，大语言模型（LLMs）的能力突飞猛进，但随之而来的隐私风险也逐渐浮出水面。
几天前，没有预热，没有发布会，DeepSeek 低调上传了 DeepSeek R1（0528）的更新。
不久前，GPT-4o 的最新图像风格化与编辑能力横空出世，用吉卜力等风格生成的效果令人惊艳，也让我们清晰看到了开源社区与商业 API 在图像风格化一致性上的巨大差距。