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探索软件工程领域的最新趋势与技术,包括人工智能在编码中的应用、深度学习的可解释性以及新兴的开发工具,助力开发者提升效率与创新能力。

人工智能真的能编程吗?研究揭示自主软件工程的障碍

A team of researchers has mapped the challenges of AI in software development, and outlined a research agenda to move the field forward.

未来人工智能可能承担软件开发中的繁重任务,使人类工程师能够专注于设计与创新。麻省理工学院的研究指出,尽管已有进展,软件工程仍面临诸多挑战,如代码生成以外的任务、沟通障碍和大规模代码库的管理。研究者呼吁社区合作,以推动AI在软件工程中的应用,提升开发效率。

人工智能真的能编程吗?研究揭示自主软件工程的障碍
原文英文,约1200词,阅读约需5分钟。发表于:
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原文中文,约300字,阅读约需1分钟。发表于:
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完美技术风暴:软件工程3.0的开端

Executive Summary: The Promise of AI is No UI Key Thesis Naval Ravikant's insight, "The promise of AI is no UI", represents a fundamental shift from traditional user interface design to...

AI的无界面承诺意味着从传统用户界面转向以结果为导向的客户价值交付。企业需重视软件开发,产品经理与工程师应紧密合作,理解客户需求。技术融合使AI代理能直接实现用户目标,企业必须适应这一变化以保持竞争力。

完美技术风暴:软件工程3.0的开端
原文英文,约1300词,阅读约需5分钟。发表于:
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作为软件工程实习生我学到的5个教训(改变了我的编码方式)

Hey devs! 👋 I recently wrapped up a Software Engineering internship, and I wanted to share 5 key lessons I learned that genuinely changed the way I approach development — from writing cleaner code...

在软件工程实习中,我学到了五个重要经验:1. 可读性比聪明更重要;2. 及时提问能加速学习;3. 记录工作有助于错误追踪;4. 理解系统架构有助于技术决策;5. 手动测试需要细致和分析能力。

作为软件工程实习生我学到的5个教训(改变了我的编码方式)
原文英文,约300词,阅读约需1分钟。发表于:
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Mistral发布Devstral:一款面向软件工程代理的开源大型语言模型

Mistral AI announced the release of Devstral, a new open-source large language model designed to improve the automation of software engineering workflows, particularly in complex coding...

Mistral AI发布了开源大型语言模型Devstral,旨在提升软件工程自动化,尤其在复杂编码环境中表现出色。Devstral能够处理实际编程问题,支持跨文件修改和代码探索,在SWE-Bench Verified基准测试中得分46.8%,超越其他开源模型。该模型可在普通GPU上运行,支持长达128,000个token的上下文,适合开发者使用。

Mistral发布Devstral:一款面向软件工程代理的开源大型语言模型
原文英文,约600词,阅读约需3分钟。发表于:
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👨🏻‍💻 破解Dioxus:'Vibe Coding'如何破坏软件工程

TL;DR If you're hiring vibe coders, think again before it's too late. This post isn't about dissing Dioxus; It's about raising awareness around the fragility of modern software engineering,...

现代软件工程中的'vibe coding'可能导致安全漏洞,尤其是缺乏经验的开发者使用强大工具时。以Dioxus为例,强调雇佣经验丰富的工程师和重视安全性,避免因追求快速交付而忽视基本原则。

👨🏻‍💻 破解Dioxus:'Vibe Coding'如何破坏软件工程
原文英文,约4900词,阅读约需18分钟。发表于:
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为什么Vibe编码不会毁灭软件工程

AI is disrupting all industries at a pace not seen at any time in history. Technologies and industries that were once dominated by one or two companies or were very much “human-focused” are coming...

人工智能正在迅速改变软件工程领域。尽管AI工具加快了编程速度,但无法替代人类工程师的系统思维和判断力。优秀工程师将利用AI提升生产力并解决复杂问题,而技能不足的开发者将面临更大挑战。未来成功的工程师需掌握系统设计、安全性和API设计等关键技能。

为什么Vibe编码不会毁灭软件工程
原文英文,约2500词,阅读约需9分钟。发表于:
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深化软件工程中深度学习的因果可解释性研究

本论文探讨了在软件工程中实现深度学习的因果可解释性所面临的问题,尤其是神经代码模型(NCMs)透明度不足造成的信息缺失。论文提出了一种新的后期可解释性方法DoCode,通过因果推断为模型预测提供与编程语言关联的解释,其研究结果显示NCMs对代码语法变化敏感,并能够学习特定的编程概念,推进了软件工程中可信人工智能的应用。

本文探讨了软件工程中深度学习的因果可解释性,提出了新方法DoCode,通过因果推断为模型预测提供编程语言相关的解释,促进可信人工智能在软件工程中的应用。

原文中文,约400字,阅读约需1分钟。发表于:
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OpenAI推出Codex软件工程助手预览

OpenAI has launched Codex, a research preview of a cloud-based software engineering agent designed to automate common development tasks such as writing code, debugging, testing, and generating...

OpenAI推出Codex,一个云端编程助手,自动化编程任务如写代码和调试。Codex集成于ChatGPT,支持Pro、Team和Enterprise用户,运行在安全沙盒中,使用优化的o3模型生成符合人类习惯的代码。它可以编辑文件、运行命令和执行测试,但仍需人工开发者进行最终验证。此外,OpenAI还推出了Codex mini,提供更快的交互和更低的延迟。

OpenAI推出Codex软件工程助手预览
原文英文,约500词,阅读约需2分钟。发表于:
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