我手搓了一份 AI 版网易云年度报告,快来认领你的年度模型|附教程
我手搓了一份 AI 版网易云年度报告,快来认领你的年度模型|附教程网易云的年度听歌报告出来了,你的 2025 听歌关键词是什么。
网易云的年度听歌报告出来了,你的 2025 听歌关键词是什么。
TRAE在一年里写了1000亿行代码!如果按照一个程序员每天写100行有效代码计算,这相当于300万个程序员不吃不喝、没日没夜干了一整年。而这也仅仅是《TRAE 2025年度产品报告》中的冰山一角,更多惊人的数据还包括:
我们经常在一些对比 AI 性能的测试中,看到宣称基础模型在自然语言理解、推理或编程任务等性能超人类的相关报道。
当模型学会「左右互搏」的那一刻,平庸的模仿时代结束了,真正的硅基编程奇迹刚刚开始。
在一场技术演讲中,Netflix 工程部的资深大牛 Jake Nations,开场就抛出了一个几乎所有工程师都心照不宣的“坦白”。几乎每个正在使用 Copilot、Cursor、Claude 写代码的人,都干过同一件事:让 AI 生成代码,看起来没问题,就直接交付。测试通过、功能可用、部署成功,但当系统真的在凌晨三点出问题时,没人能再说清楚它为什么还能跑。
上周我还在折腾各种图片、视频生成模型,这周又到了编程周。前天MiniMax丢出了个在编程界绝对有分量的模型:MiniMax-M2.1。然后发现就在刚才已经开源了:
真是越到年底,越是神仙打架。
在代码大模型(Code LLMs)的预训练中,行业内长期存在一种惯性思维,即把所有编程语言的代码都视为同质化的文本数据,主要关注数据总量的堆叠。然而,现代软件开发本质上是多语言混合的,不同语言的语法特性、语料规模和应用场景差异巨大。
ChatGPT 也推出了年度回顾,不过,由于各种限制,不是每个人都能打开,有网友等了一天都等不到自己的年度回顾。拜托,现在 AI 已经这么好用了,为什么不能自己做一个呢?尤其是这一年,有大量的时间正是花在这些 AI 工具里。
哈喽,大家好,我是刘小排。 GLM 4.7发布了,从客观数据看,编程方面进步很大。