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在本文中，我们介绍了迭代式经验优化框架，使得大型语言模型（LLMs）驱动的自主代理能够在任务执行过程中迭代优化经验。我们提出了两种基本模式：连续模式，基于任务批次内最近的经验进行优化，和累积模式，跨越所有先前任务批次进行经验积累。我们的方法结合了启发式经验消除，有效管理经验空间并提高效率。广泛的实验表明，连续模式可能会产生更好的结果，而累积模式提供更稳定的性能。此外，经验消除助于仅使用高质量子集的 11.54% 实现更好的性能。
本文介绍了迭代式经验优化框架，使得大型语言模型（LLMs）驱动的自主代理能够在任务执行过程中迭代优化经验。提出了连续模式和累积模式两种基本模式，实验表明连续模式可能产生更好的结果，而累积模式提供更稳定的性能。经验消除助于仅使用高质量子集实现更好的性能。
在这篇 2002 的文章中，Joel Spolsky，StackOverflow 的联合创始人，探讨了抽象泄漏的法则。他指出，许多开发工具致力于通过抽象化简化我们的工作流程，意在隐藏背后的复杂性。然而，尽管抽象旨在遮掩底层的复杂性，实际应用中经常会暴露这些复杂性。这主要是因为抽象本身固有的复杂性以及在具体实施过程中遇到的多样问题。Spolsky 强调，虽然抽象可以节省我们的工作时间，但它并不减少必...
本文探讨了抽象泄漏的法则，指出抽象的实际应用中常常会暴露复杂性。文章列举了几个抽象泄漏的例子，如TCP协议、字符串库、SQL查询等。抽象泄漏法则表明，所有复杂的抽象都存在漏洞。尽管有高级编程工具和抽象方法，但成为熟练的程序员的难度在增加。抽象泄漏法则成为我们发展的拖累。
AI大模型横空出世以来，大家讨论更多的是对个人的影响，《李彦宏称以后不会存在“程序员”这种职业了！》，《对于人工智能大模型替代人类的担忧无需焦虑》，今天我们来一起看一下AI大模型当下对“软件开发企业”的影响。行业大模型受到前所未有的关注，大模型结合小模型，这预示着人工智能在To B软件行业将迎来更进一步的应用，并且大小模型协同，更好地拥抱“千行百业”的应用场景。那么To B类的软件开发服务商是不是...
AI大模型对软件开发企业的影响增加，但难以完全取代复杂业务管理和行业工具类软件。软件公司应积极拥抱AI，提高智能化水平，为客户创造更多价值。
该研究论文提出了一种名为 Q-LEAR 的实用机器学习方法，通过一种新颖的特征集来减轻量子软件输出中的噪声错误，并与现有的基准 ML 方法进行比较，结果表明，与基准相比，Q-LEAR 在真实量子计算机和模拟器上的误差缓解平均提高了 25%。
本文于 2024年4月12日 7:41 更新，注意查看最新内容 DevOps（Development 和 Op […] 什么是DevOps，它如何促进软件开发和运维的协作？最先出现在龙鲲博客。
DevOps是一种软件开发方法论，强调开发和运维团队之间的沟通、协作、集成和自动化。核心实践包括持续集成、持续交付、自动化测试、配置管理、监控和日志记录、基础设施即代码。DevOps促进协作的方式包括文化变革、消除壁垒、共享责任、快速反馈循环、技术和工具的融合。总之，DevOps是一种文化和实践的转变，通过促进开发和运维团队之间的协作与沟通。
本文于 2024年4月3日 11:32 更新，注意查看最新内容 在Linux系统中进行软件开发和编译是一个涉及 […] 如何在Linux系统中进行软件开发和编译？最先出现在龙鲲博客。
本文介绍了在Linux系统中进行软件开发和编译的步骤，包括安装Linux发行版、设置开发环境、编写代码、编译和构建、调试、版本控制、依赖管理和文档。Linux提供了强大的开发工具和灵活的环境，适用于各种软件开发需求。
针对新手或初级工程师而言，可能会直接着手编码，不太在乎采用何种开发模型，只要能够开始工作就好。
本文介绍了软件开发中常见的几种开发模型，包括瀑布模型、快速原型模型、迭代模型、喷泉模型、螺旋模型和敏捷模型。每种模型都有其优点和缺点，适用于不同类型的项目。敏捷模型适用于需求频繁变化的项目，注重人员沟通和快速反应能力。
说明：标题是通过GPT根据内容生成。3月22日，在Netstar的东京办公室进行了一场智研社的活动，《基于大语言模型的智能化新范式》，看到建忠兄的几张PPT，深有感悟。特别声明：本文中的PPT图片全部引自李建忠演讲PPT，先看看PPT的具体内容吧。(PPT-1)(PPT-2)(PPT-3)(PPT-4）通过计算，开发，交互三个层次，你会发现当前的是细粒度的确定性，而LLM的是粗粒度的相近性。LLM...
3月22日，在东京举行了一场智研社活动，主题是基于大语言模型的智能化新范式。大语言模型具有类人思维，可能替代人类程序员。提供API的人群与现有程序员没有太大区别，只是在全流程实现中有更多的AI辅导。大语言模型需要针对不同行业、场景和使用者进行开发，形成自己的调度链路。感谢李建忠的分享，对AI的思考有所启发。
当大语言模型 (LLMs) 能够创作出图像、文本和代码时，它们在创意领域引发了极大的关注。起初，这些创作令人啼笑皆非，比如画出手部奇怪的人物、产生错误的事实和代码的幻觉。然而，随着时间的推移，情况正在逐步且稳定地改善。在这些模型诞生之前，人们常常反对将这些任务自动化，认为机器无法进行创造性思维。但现在，这一论点正变得越来越站不住脚。那么，我们的下一步该往哪里走？
大语言模型在创意领域引发关注，能创作图像、文本和代码。AI编程工具可以辅助软件开发人员，但不能完全取代。软件开发的能力会影响团队和组织架构。AI编程工具可以用于构建复杂的工作流程，但仍需要软件开发人员的协助。软件开发市场规模不会消失，AI程序员需要软件开发人员来理解和修改生成的代码。软件开发人员在未来仍然有一席之地。
最近的大型语言模型 (LLMs) 的进展显著增强了它们的编码能力。然而，现有的基准主要关注编程的简化或隔离方面，如单文件代码生成或存储库问题调试，无法全面衡量真实世界编程活动引发的各种挑战。为此，我们提出了 DevBench，这是一个全面的基准，评估 LLMs 在软件开发生命周期的各个阶段，包括软件设计、环境设置、实施、验收测试和单元测试。DevBench 涵盖了广泛的编程语言和领域，具备高质量的数据收集，并为每个任务设计和验证了仔细设计的指标。经验证实证研究表明，包括 GPT-4-Turbo 在内的当前 LLMs 未能解决 DevBench 中提出的挑战。分析显示，模型在理解存储库中的复杂结构、管理编译过程和掌握高级编程概念方面存在困难。我们的发现为未来 LLMs 的真实世界编程应用的发展提供了可行的洞察。我们的基准可以在此 https URL 获取。
最近的大型语言模型 (LLMs) 在编码能力方面取得了显著进展。研究人员提出了一个名为DevBench的全面基准，用于评估真实世界编程活动的挑战。经验证实证研究发现，当前的LLMs未能解决DevBench中的挑战。这些发现为未来LLMs在真实世界编程应用方面提供了有价值的洞察。
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