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AI 编码

AI 写代码的一切:编码助手、Vibe Coding、代码模型评测与开发工作流变革。

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541554 条 · 共 554

8月7日

星期四 · 2 条
08:00
OpenRouter:Announcements(RSS)精选
AI 评分 68/100
GPT-5 现已上线

OpenRouter 平台已发布 GPT-5,该模型支持长上下文,专为复杂推理与代码工作流构建。

另有 2 家信源报道X:ChatGPT (@ChatGPTapp)OpenRouter:Announcements(RSS)
推荐理由:这是 GPT-5 首次以大上下文和推理能力亮相,1M token 上下文让 code agent 直接从 demo 变成可用,现在看虽是旧闻,但节点意义不减。
08:00
OpenRouter:Announcements(RSS)精选
AI 评分 66/100
GPT-5 现已上线

GPT-5 已在 OpenRouter 平台正式推出。该模型具备长上下文处理能力,专门针对复杂推理任务与代码工作流进行了优化。此次发布标志着新一代大语言模型开始接入开放路由网络,为开发者与用户提供更强大的多步骤逻辑处理和编程辅助功能。


推荐理由:OpenRouter 上架 GPT-5 本身不算新闻,但对用 OpenRouter 做多模型路由的开发者来说,这是终于能切到最新旗舰的信号,值得第一时间跑一遍自己的 benchmark。

7月31日

星期四 · 1 条
00:00
LMSYS:Blog(Chatbot Arena 团队)精选
智谱发布 GLM-4.5 系列模型并原生支持 SGLang

智谱发布旗舰模型 GLM-4.5(355B/32B 激活)与 GLM-4.5-Air(106B/12B 激活),含 FP8 量化版本,即日起原生支持 SGLang 框架。采用 MoE 架构与 128k 上下文,在 12 项基准测试中分列第 3 与第 6。GLM-4.5 在 BrowseComp 网页浏览任务中以 26.4% 准确率超越 Claude 4 Opus,工具调用成功率达 90.6%,编程与数学推理能力突出。


推荐理由:国产大模型Agent与编码能力跻身第一梯队,为开发者提供Claude/GPT之外的高性价比替代方案

7月14日

星期一 · 1 条
08:00
OpenRouter:Announcements(RSS)精选
AI 评分 56/100
OpenRouter 模型现可在 Cursor 中使用:试试月之暗面 Kimi K2

OpenRouter 宣布其灵活模型路由支持在 Cursor 中运行月之暗面的 Kimi K2。用户可直接在 Cursor 中调用 OpenRouter 路由的模型,无需额外配置。

另有 1 家信源报道X:OpenRouter (@OpenRouter)
推荐理由:一篇将 OpenRouter 模型接入 Cursor 的实操指南,虽然已过时三百多天,但对想免配置用 Kimi K2 的 Cursor 用户仍有参考价值。

7月11日

星期五 · 1 条
00:00
Moonshot AI:Kimi Blog精选
Kimi 发布 K2 模型

Kimi K2 采用混合专家(MoE)架构,拥有 320 亿激活参数和 1 万亿总参数,在非推理模型的前沿知识、数学和编程任务上达到 SOTA 性能。

另有 1 家信源报道Moonshot AI:Kimi Blog
推荐理由:月之暗面发布 Kimi K2,万亿参数 MoE 架构,多基准 SOTA

6月17日

星期二 · 1 条
09:33
Saining Xie@sainingxie精选
所以这不是一个针对软件工程智能体的基准测试。它旨在通过编程测试核心推理与智能--由一些顶尖竞技程序员撰写的 71 页深度分析作为支撑。So this is not a benchmark for software engineering agents. It’s meant to test core reasoning and intelligence through coding—backed by 71 pages of deep analysis from some of the best competitive programmers out there.This effort was carried out by students across multiple institutions (I’m mostly just a cheerleader here!) It was led by @ZihanZheng71803 (an undergrad who represented NYU in the ICPC World Finals), @wenhaocha1, and many of their Olympiad medalist friends. They built the live benchmark and offered expert analysis of how elite human coders compare to top LLMs. The results are now public: on the hard problems, LLMs essentially score 0%. They're good at implementation-heavy tasks that rely on memorization, but still struggle badly with observation-heavy or logic-heavy problems—those where the implementation is easy once you’ve had the critical "aha" insight. They also struggle with detail-oriented tasks—often getting the basics right but failing to account for edge cases.Some more thoughts on why this benchmark matters: I’ve always been surrounded by top competitive programmers. My undergrad program at SJTU is renowned for ICPC success and primarily admits students with a strong high school competitive programming background. While I’ve never won an olympiad medal myself, I deeply admire my peers who did—friends who trained for years as teens and competed at the highest international levels. One of them is my classmate and key collaborator on this project, Prof @shangjingbo, who earned ICPC world final gold for SJTU. For us, competitive programming was the ultimate badge of intelligence for CS students. Competitive programming emphasizes reasoning and problem solving under pressure, which differs from standard software engineering—but the skills carry over surprisingly well. That’s why so many startups love to show off their IOI gold medalists!Beating this benchmark would be like AlphaGo beating Lee Sedol. We're not at that level yet—not even for problems with clearly verifiable outcomes. And if you care about fundamental intelligence and reasoning, this result might be worth a close look.所以这不是一个针对软件工程智能体的基准测试。它旨在通过编程测试核心推理与智能--由一些顶尖竞技程序员撰写的 71 页深度分析作为支撑。

Zihan Zheng: We introduce LiveCodeBench Pro, a live, exceptionally challenging benchmark comprising competitive programming problems ...


推荐理由:o3与Gemini 2.5在IOI级竞赛题上零分,LLM推理天花板显现

5月6日

星期二 · 1 条
23:06

4月18日

星期五 · 1 条
00:00
Anthropic:Engineering(事故复盘 + 工程实践 · 网页)精选
AI 评分 77/100
Claude Code:智能体编码最佳实践指南

Claude Code 提供了一套完整的智能体编程工具与框架。其核心遵循“先探索、再计划、后编码”的工作流,并通过配置 CLAUDE.md 文件、管理权限和连接 MCP 服务器来优化环境。最佳实践强调为 Claude 提供工作验证方法、积极管理上下文、使用子代理进行调查,以及利用检查点回退来处理复杂任务。文档还详细介绍了在 VS Code、JetBrains IDE、Slack 及 CI/CD 中的集成使用,并提供了避免常见失败模式的实用建议。


推荐理由:Anthropic 官方出的 Claude Code 最佳实践,不是泛泛而谈的入门指南,而是从 CLAUDE.md 配置到 subagent 编排的完整工程手册,用 Claude Code 做日常开发的人直接照抄就能少踩一半坑。

3月24日

星期一 · 1 条
00:00
DeepSeek:API 更新日志精选
AI 评分 72/100
DeepSeek 将 deepseek-chat 升级为 DeepSeek-V3-0324

DeepSeek 将 deepseek-chat 模型升级为 DeepSeek-V3-0324,推理能力增强,MMLU-Pro 升至 81.2,AIME 升至 59.4。同时优化了 Web 前端开发、中文写作(对齐 R1 风格)、中文搜索及 Function Calling 准确率,并修复了此前问题。


推荐理由:这是 DeepSeek V3 发布后的一次重要版本更新,推理和代码能力提升显著,AIME 提升近 20 分,前端和中文写作体验优化,API 用户应该尽快切换。

2月10日

星期一 · 1 条
05:05
Sam Altman:Blog(RSS)精选
三点观察

OpenAI 阐述关于 AI 经济学的三点观察:模型智能与训练资源的对数成正比,可预测扩展;AI 使用成本每 12 个月下降约 10 倍,远超摩尔定律速度;智能线性增长将产生超指数级社会经济价值。据此,AI 代理将如虚拟同事般渗透各领域,科学进步将大幅加速,虽然短期内生活照旧,但长期将深刻重塑社会经济结构,个人意志力和适应能力将成为关键价值。


推荐理由:Sam Altman 提出 AI 经济学三大观察,描绘 AGI 时代 Agent 工作图景

1月6日

星期一 · 1 条
00:00
Anthropic:Engineering(事故复盘 + 工程实践 · 网页)精选
AI 评分 72/100
Claude 3.5 Sonnet 在 SWE-bench Verified 基准测试中刷新纪录

升级版 Claude 3.5 Sonnet 在软件工程评估基准 SWE-bench Verified 上取得 49% 的解决率,超越此前最佳模型的 45%。该基准通过真实 GitHub 问题测试 AI 模型完成软件工程任务的能力,要求模型在给定环境中理解、修改并测试代码,最终通过原始单元测试验证。Claude 团队构建的智能体设计简洁,仅包含提示词、Bash 工具和编辑工具,赋予模型充分的自主判断空间,以灵活步骤解决问题。目前尚无模型在该基准上突破 50% 的解决率。


推荐理由:Anthropic 把自家 SWE-bench agent 的 prompt、工具设计和踩坑经验全公开了,做 coding agent 的人可以直接抄作业,比看十篇二手解读都管用。

9月5日

星期四 · 1 条
00:00
DeepSeek:API 更新日志精选
AI 评分 78/100
DeepSeek V2.5 模型发布:合并升级并提升代码与通用能力

DeepSeek 将 V2 Chat 与 Coder V2 合并升级为 V2.5,API 用户通过 deepseek-coder 或 deepseek-chat 均可访问。新模型在通用与代码能力上显著提升,ArenaHard winrate 升至 76.3%,HumanEval 达 89%。


推荐理由:DeepSeek 把 coder 和 chat 合并成 V2.5,API 端点不变但性能全线拉高,已有的集成直接受益,代码和通用能力不再是两张皮。

7月24日

星期三 · 1 条
00:00
DeepSeek:API 更新日志精选
AI 评分 63/100
DeepSeek-Coder 升级为 DeepSeek-Coder-V2-0724

DeepSeek 将 deepseek-coder 模型升级为 DeepSeek-Coder-V2-0724。此次升级为模型版本更新,具体参数规模、性能基准及可用性细节未在更新日志中披露。


推荐理由:DeepSeek Coder 升级到 V2-0724,编码能力再进一步,对 API 用户是直接可用的提升,虽然官方没给技术细节,但仍值得关注。

12月27日

星期三 · 1 条
00:00
Andrej Karpathy:Blog(网页)精选
Licklider 1960《人机共生》评述

Licklider 1960年论文《人机共生》提出"智能增强"(IA)是通向AI的过渡阶段,预测人机能力互补——计算机处理机械工作、人类负责思考,这一范式延续64年直至LLM打破界限。他预见云计算雏形,但误判技术路径:当时看好的逻辑推理AI成死胡同,而因缺乏数据被忽视的统计方法(LLM)终成主流。对交互预测也偏离现实:设想的多人协作大屏未普及,键盘鼠标仍是主导;对语音识别"5年实现"的乐观估计,实际耗时64年未成熟。


推荐理由:Karpathy 借 1960 年文献反思人机共生与 AI 发展路径,历史洞察深刻