看到很多人都在说程序员被取代了， ai 可以写代码了，而且写的越来越好。实际真正的原因是编码这项工作的范式发生了根本性的变化。过去写代码是基于确定性的规则，这些规则人类工程师来实现。而且现在代码关键在于写目标比如准确率、奖励函数，然后通过不断的优化，获得一个表现很好的神经网络模型。 --- 而这种新型编程范式最关键的在任务是否可以被验证。比如数学、代码这些都是可以被

#程序员 #AI #编程范式 #目标 #验证

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AI资讯日报，11月17日：

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AI算力仓的大佬，还是玩的花 😉

洛克船长

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Google 的 Nested Learning 可能真的可以解决困扰 AI 界多年的「金鱼记忆」问题。通过模仿人脑的双重记忆系统，AI 终于能在学习新知识的同时保留旧经验。这意味着什么？未来的 AI 助手将不再是健忘的工具，而是能够积累智慧的伙伴。

歸藏(guizang.ai)

6小时前

视频生成也是可以的，我用我随手拍的一张照片让他生成视频，真实感非常强，分辨率也超级高还有音效。我没有写任何提示词，他自己加了运镜。而且他这个每天免费 15 次，还有个很吊的点是，这玩意没有水印，圈子里的朋友应该知道给视频去水印有多麻烦。

YC (Yucheng Liu)

8小时前

"上下文工程"（Context Engineering）正在成为AI时代的核心技能。给模型多一些上下文，它能猜得很准；少一点，它就开始瞎编。就像跟人聊天，背景信息决定了理解深度。未来的工程师，不只是写代码，更要会"喂"信息——怎么给AI足够且合适的上下文，是新的艺术。你在项目中如何做context engineering？

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AI编程工具激战：Claude Code、Gemini Cli崛起

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Claude Code持续快速发展，功能不断增加，竞争日益激烈。开发者社区积极探索其功能、应用并分享经验，第三方工具和应用生态系统不断涌现。Prompt工程的重要性日益凸显，Warp等终端Agent崭露头角。Cursor的Diff AI Edit能力被Cline开源。Claude正添加记忆功能以优化用户体验，与ChatGPT竞争。Gemini发布了类似的AI编程产品Gemini Cli。同时，开发者们也在积极探索如grep/ast-grep等工具在LLM时代Code Agent中的应用，以及如何利用AI优化产品经理的工作流程。此外，市场上还出现了“改版Claude-Code+订阅账户”的方案。