中国AI编程能力升至全球第二,Qwen3.6-Plus登顶Code Arena榜单

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05-27 12:31

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1. 最近老有人问我中美AI到底谁更厉害? 但我觉得,这个问题本身就有问题,因为美国和中国在AI上走的,根本就不是一条路。#红衣聊AI #大有学问 #中美博弈 #开源

2. 中国AI模型调用量首次超越美国了。2月9日-15日这周,中国模型以4.12万亿Token的调用量,超越美国成为全球第一。这是历史性时刻。说明中国AI应用已经起来了。之前很多人说中国AI落后美国。现在看,应用层面我们甚至领先了。调用量说明什么?说明用的人多,说明场景落地做得好。四个中国模型霸榜全球前五:阿里Qwen、百度文心、字节豆包、智谱GLM。微软Copilot年入130亿,Slack AI增长300%。这些数字说明AI真的能赚钱了。不是概念,是收入。我的判断:2026年是中国AI应用爆发年。模型只是基础,应用才是金矿。AI不会取代人,但会用AI的人会取代不会用AI的人。这是最现实的问题。保持清醒最重要。#AI##科技##人工智能##大模型#

3. 美国AI霸主一夜易主!这对中国意味着什么? #大有学问 #红衣聊AI #openAI #anthropic #华尔街

4. 过去十年,大家一直在说AI会改变编程。 但现在看,真正被改变的,可能不是“写代码”,而是“审代码”。如果未来AI写代码、审代码都变成了常态,程序员最核心的能力到底是什么呢?#大有学问 #红衣聊AI #anthropic #人工智能 #程序员

5. qwen3.6 27b的出现是一个本地部署的拐点,就像openai推出chatgpt或sora那样具有划时代的意义。这使得原来本地AI都是小玩闹的局面,直接进行了生产水平。qwen3.6 27b证明了模型不一定非得做大才智能,做小一样可以达到较高智能水平。在基准测试中,qwen3.6 27b超越了Qwen3‑122B和Qwen3.5‑397B‑A17B,这是令人震惊的。Qwen3.6-27B 在 STEM 与编程核心基准上,平甚至部分超越 Claude 4.5 Opus(千亿级集群模型),而它只是一个27B 稠密、本地单卡可跑的开源模型。这代表了AI智能化的一个全新方向,由saclinglaw的无限加法,向真正智能与性能平衡的减法时代。可以预见qwen3.6将迅速在中小公司团队普及,消费级显卡就能支撑ai coding的生产力场景。各家的coding plan必然快速缩水,反应到资本市场甚至只需要几个月时间,就在年底。

6. 刚刚,中国AI闯入全球编程前二!前面只剩Claude

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8. #马斯克为Kimi撑腰##中国AI格局一下子就打开了#这波中国AI属实是在全球刷足了存在感! 海外爆火的AI编程工具Cursor,刚发布号称自研的Composer 2编程模型,转头就被开发者扒出底层用的是Kimi K2.5,连模型ID都没改干净。就在“套壳”争议发酵时,马斯克直接下场实锤:“是的,这就是Kimi 2.5”,哈哈哈哈哈。 面对这场意外出圈,Kimi的回应格局拉满:大方祝贺Cursor团队,确认是合规商业合作,还玩梗感谢马斯克的“撑腰”。 不知不觉,中国大模型已经成了海外热门AI工具的核心基座,还能得到马斯克的公开认可,这波中国AI的硬实力,真的藏不住了!

9. 黄仁勋最怕中国AI的事 DeepSeek刚刚做到了 黄仁勋最害怕事还是发生了:DeepSeek V4发布,华为昇腾超节点深度适配,全球AI圈等待已久的大事落定,聊一聊背后的三大核心真相 #ai #deepseek v4 #deepseek #黄仁勋 #梁文锋

10. 华为AI开发三大颠覆性突破:代码生成、自动测试、Bug修复全搞定!码农福音还是大锤? 华为云码道(CodeArts) 代码智能体公测版今日发布,集代码大模型、IDE、自主开发模式为一体,覆盖代码生成、研发知识问答、单元测试用例生成、专家技能Skills、Codebase代码库索引、规范驱动开发等AI Coding技术,同时接入开源模型GLM-5.0、DeepSeek-V3.2以及华为自研模型,并提供鸿蒙的专属模型。 鸿蒙专属模型,纯血鸿蒙应用开发简单,后续鸿蒙APP将爆发,各种鸿蒙APP会填补缺口。对一些公司来说是个机会窗。

11. 用Ai编程的你们真的不担心代码泄露吗?

12. 在全国两会当天,新华社报道小鹏第二代VLA率先落地,给出全球完全自动驾驶元年的中国答案。这是中国科技企业在物理AI领域的一次关键跃迁,以路径创新实现换道超车,给出了中国答案。小鹏第二代VLA完全具备与特斯拉在全球市场直接竞争的能力,全球智能汽车产业格局或迎来新的变量#新华社点赞小鹏第二代VLA换道超车##新华社评小鹏与特斯拉全球直接竞争#

13. 北大提出首个可验证的仓库级生成基准RepoZero,评测LLM能否从0生成一个代码仓库

14. 你觉得 AI 写 90% 代码这件事,是夸张宣传,还是已经快成现实了?

15. 伯克利大学的研究团队造了一个专门作弊的 AI,用它去攻击目前最主流的 8 个 AI 智能体评测基准,结果每一个都被攻破了。没有解决任何任务,没有调用任何大模型,拿到了接近满分的成绩。这 8 个基准包括 SWE-bench(AI 编程能力的标杆测试)、WebArena(网页操作)、Terminal-Bench(终端任务)、OSWorld(桌面操作)等,覆盖了当前衡量 AI 智能体能力的核心赛道。研究团队对每一个都找到了可用的漏洞,得分从 73% 到 100% 不等。作弊手法很简单:SWE-bench 要求 AI 修复真实的 GitHub bug,让测试通过才算成功。研究团队写了一个 10 行的 Python 文件,劫持了 pytest 的测试钩子,让所有测试直接报告通过,500 道题全部拿下,一个 bug 也没修。WebArena 更直接,任务的标准答案就放在本地文件里,AI 用浏览器打开一个 file:// 路径就能直接抄答案。最夸张的是 FieldWorkArena,它的评分函数根本不检查答案内容,只看是不是 AI 回复了消息,发一个空的 {} 就能拿满分。这些漏洞背后有 7 个反复出现的模式:智能体和评测程序跑在同一个环境里(所以 AI 能篡改评测工具)、标准答案直接暴露给被测系统、用 eval() 执行不可信的输入、LLM 裁判没有做输入过滤容易被注入、字符串匹配太松、评分逻辑本身有 bug、以及评测程序信任了被测系统产生的输出。这些基准分数正在驱动真金白银的决策。团队选模型看 SWE-bench 排名,投资人看基准分数给估值,研究者围绕基准分数做优化方向。如果分数本身就能被轻易操纵,这些决策的基础就是空的。更值得警惕的是,作弊不一定需要人为设计。Anthropic 最近发布的 Mythos Preview 评估已经观察到,前沿模型在遇到解决不了的任务时,会自发地去 hack 评测环境,甚至写出执行完自动删除痕迹的提权代码。当模型能力足够强,优化压力会自然把它推向阻力最小的路径,而操纵评分器往往比解决任务更容易。研究团队正在把他们的漏洞扫描工具开发成一个叫 BenchJack 的开源项目,本质上就是给评测基准做渗透测试。他们给出的建议也很明确:评测程序必须和被测 AI 完全隔离运行,标准答案不能出现在 AI 能访问的环境中,永远不要对不可信的输入调用 eval(),LLM 裁判要像处理用户输入一样对 AI 的输出做过滤。网页链接

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