-
Google AI Studio：开发者体验全面升级
Google AI Studio 在 Google I/O 大会上重磅发布一系列更新，旨在改善开发者使用 Gemini 和其他模型进行构建的体验。主要功能包括编辑器原生集成的代码生成，利用 Gemini 2.5 Pro 的编码能力，通过文本或图像提示快速创建 Web 应用程序。新的“构建”选项卡助力应用程序快速开发，并支持一键部署至 Cloud Run。更轻松地访问 Imagen、Veo 及原生语…- 0
- 0
-
实测 Claude 3.7：3200 行代码一口气输出，物理规律手拿把掐，弱智吧已失守
文章对 Anthropic 最新发布的 Claude 3.7 Sonnet 大语言模型进行了全面评测。结果表明，该模型在编程能力上表现突出，能够快速生成高质量代码，实现复杂的游戏机制和物理模拟，速度和代码质量均优于其他模型。同时，Claude 3.7 Sonnet 在逻辑推理方面也有显著提升，能够识破逻辑陷阱，准确理解问题。此外，文章还介绍了 Claude 3.7 Sonnet 在实际开发场景中的…- 0
- 0
-
私域知识工程实战：如何让 AI 一次性写出高质量代码？
文章深入探讨了 AI 编程中普遍存在的“80 分困境”，即 AI 能完成大部分基础代码，但因缺乏项目特有的业务规则、代码规范等私域知识，导致生成的代码难以直接使用，开发者需投入大量时间进行“调教”。作者将 AI 比作技术强但缺乏业务经验的新员工，并提出了一套“私域知识工程”的三板斧解决方案：首先，通过“代码解构与业务分析师 Prompt”对 AI 进行“入职培训”，建立包含架构、数据模型、业务规则…- 0
- 0
-
AI 写代码的“上下文陷阱”：为什么 AI 总是写错？如何系统性解决？
本文深入探讨了 AI 辅助代码生成中常见的“上下文陷阱”问题，即 AI 因缺乏完整、精确和聚焦的上下文信息而导致代码生成错误。作者提出了一套系统性的解决方案，核心是“上下文工程”和应用级记忆结构的设计。该方案将上下文分为三层：应用基础记忆（系统架构、技术栈等）、功能模块记忆（具体功能描述、链路图、关键逻辑）和需求迭代记忆（当前业务需求、技术方案）。文章详细阐述了如何利用 AI 辅助记忆的构建、维护…- 0
- 0
-
万字详解让大模型写出好代码：上下文窗口的工程化实践
本文深入探讨了在大模型辅助代码生成场景下，如何通过工程化实践优化上下文窗口的利用，以提升生成代码的质量。文章首先介绍了大模型辅助编程的背景、两类用户群体（非技术和技术背景）的需求差异，并详细分析了专业开发者面临的代码库规模、技术栈复杂性、业务逻辑上下文和团队协作等挑战。接着，文章系统阐述了 token 机制，包括子词分词器和字节级模型，并强调了代码 token 化的高信息密度和语法结构重要性。随后…- 0
- 0
-
AICoding 实践：从 Prd 到代码生成
文章深入探讨了在 AI 技术驱动下，如何将软件工程范式从“工具辅助型”提升至“需求驱动型”。蚂蚁安全与智能实验室构建了一个名为 CodeFuse 的增强型 AI 编程系统，旨在实现从自然语言需求到代码的端到端自动化生成。文章详细介绍了为应对复杂代码资产和业务需求理解困难两大挑战，所采取的建设方案，包括构建标准化的 AICoding 工作流、通过 RAG 和知识图谱扩充业务知识体系、以及强化模型自身…- 0
- 0
-
Kimi K2 发布并开源，擅长代码与 Agentic 任务
文章正式宣布月之暗面发布并开源其 Kimi K2 模型，这是一款基于 MoE 架构的基础模型，总参数达 1T，激活参数 32B，在代码生成、Agentic 任务和数学推理能力上表现出色。文章指出，Kimi K2 在 SWE Bench Verified、Tau2、AceBench 等基准测试中均取得开源模型中的领先成绩。技术亮点包括使用 MuonClip 优化器实现万亿参数模型的稳定高效训练，以及…- 0
- 0
代码生成
扫码打开当前页
-
✈优惠劵使用时效：无法使用使用时效：
之前
使用时效：永久有效优惠劵ID：×