代码产出翻3倍,项目还是延期:AI编程最容易被忽视的致命短板

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07-19 19:27

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8. 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

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25. 姚顺雨团队揭秘AI新短板。👥 团队 腾讯混元团队 × 复旦大学联合出品 🎯 研究目的 重新定义能力:旨在评估大模型的“上下文学习”(Context Learning, CL)能力,即模型从特定任务的上下文中学习并利用预训练阶段未见过的“新知识”进行推理和解决问题的能力 。 填补评估空白:现有评测多关注静态知识或简单的指令遵循,而现实任务往往是高度上下文相关的,需要模型像人类一样具备“即学即用”的素质 。 🧪 研究内容 发布 CL-bench:这是一个包含 500 个复杂语境、1,899 个任务和 31,607 条验证准则的真实世界基准测试 。 四大核心维度: 领域知识推理(如虚拟法律系统判案)。 规则系统应用(如学习新游戏机制或编程语法)。 流程任务执行(如根据复杂的系统说明书进行操作)。 经验发现与模拟(如从实验数据中归纳规律,这是最具挑战的一项)。 零污染设计:所有任务所需的知识均包含在给定的上下文中,且这些知识通过虚构创作或修改现有知识而成,确保模型无法通过预训练的“记忆”作弊 。 🏆 研究结论 集体“翻车”:在对 10 个顶尖大模型的评估中发现,平均任务解决率仅为 17.2% 。 最强也难及格:即使是表现最好的模型 GPT-5.1,解决率也仅为 23.7% 。 能力断层:模型在处理“经验发现”(归纳法)任务时表现极差,平均解决率仅约 11% 。 长文本不等于强学习:单纯增加上下文长度并不能保证模型能理解并运用其中的深层逻辑,Context Learning 仍是当前大模型进阶的重大瓶颈 。 💡 你觉得现在的 AI 是真的在思考,还是只是在背书?欢迎评论区讨论!如果 AI 能够完全掌握这种‘即学即用’的能力,有哪些行业会被彻底颠覆? #姚顺雨 #腾讯混元 #腾讯 #大模型 #复旦大学

26. [论文科普] AI到底是"真聪明"还是"侥幸答对"?ContextRL教大模型学会"找证据"——代码Agent和看图推理双双提升

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58. 程序员们的“AI分裂症”|钛媒体深度

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