宝玉

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1个月前

经济学人：为什么如今的大学毕业生越来越难？毕业即失业，职场天翻地覆想象一下这样的年轻人：志向远大，勤奋努力。他们曾以为，只要大学毕业，就能找到一份体面的工作，然后轻松赚钱，过上理想的生活。但如今的年轻毕业生，却越来越感到前途迷茫。想进入科技行业？大型科技公司正在大裁员。想进政府部门？如今已不再像从前那样光鲜体面。想做工程师？从电动车到新能源，大部分创新已被中国占据。做律师？AI（人工智能）很快会取代你。当记者？还是别想了。在整个西方社会，年轻大学毕业生正失去过去拥有的就业优势，有些地区甚至已经完全失去。就业数据清晰地揭示了这种变化：牛津经济咨询公司的马修·马丁研究发现，美国22-27岁、拥有学士学位或更高学历年轻人的失业率，历史上首次稳定超过全国平均水平。这主要是因为初次找工作的人越来越难找到合适职位。这种趋势不仅在美国出现。欧盟各国受过高等教育年轻人的失业率，也在接近整体年轻人的失业率水平（见图表1）。英国、加拿大、日本的情况也大同小异。即便是精英中的精英，比如MBA毕业生，也难逃此劫。2024年，斯坦福商学院的毕业生，在毕业三个月后找到工作的比例，从2021年的91%降到80%。远看，这些在学校餐厅外悠闲吃饭的年轻人似乎很快乐。但仔细看，你就会发现他们眼中藏着的焦虑和恐惧。过去，大学毕业生相比普通人拥有显著的薪酬优势（见图表2）。但近些年来，这种优势已经逐渐缩小。根据美联储纽约分行的数据，2015年美国大学毕业生的收入中位数比高中毕业生高69%，但到了去年，这一优势降到了50%。（参考图2）工作满意度也在下降。一项大规模调查显示，美国毕业生对工作的满意度，相比非毕业生过去稳定高出7个百分点，如今仅高出3个百分点。有人或许会说，毕业生失去这种特权又有什么关系？从道德上看确实没问题，毕竟没人天生就该过得比别人更好。但从现实来看，这可能会带来严重后果。历史证明，当那些聪明人（或自认为聪明的人）得不到自己认为应有的待遇时，就容易引发社会动荡。康涅狄格大学科学家彼得·图尔钦认为，“精英过剩”是历史上许多社会动荡的直接原因，“反精英”群体往往站在动荡的前沿。1848年欧洲革命的原因之一，就是“受过教育的年轻人数量太多了”。举个最近的例子，宾夕法尼亚大学毕业的曼乔内本该拥有富裕生活，现在却因为涉嫌杀害一家保险公司的CEO而受审。而更能说明问题的是，大量人同情他的处境，向他捐款已超过100万美元。毕业生为什么会陷入这种困境？一种可能的解释是，大学的急剧扩张导致了教育质量的下降。如果大学录取了大量能力不足的学生，并且教育质量下降，那么雇主就不再相信“大学毕业生”一定比非毕业生更优秀。匹兹堡州立大学的苏珊·卡尔森教授等人近期的一项研究表明，很多大学生甚至处于“功能性文盲”的状态。很多英语专业学生连查尔斯·狄更斯的《荒凉山庄》都看不懂，书中开篇一句简单的话：“米迦勒节学期刚过，大法官坐在林肯律学院的大堂里”，已经让他们一头雾水。当然，确实存在一些大学开设毫无价值的课程，招收本不该进大学的学生。但从长期来看，毕业生人数的增长和薪资优势之间并没有明显关联：例如在上世纪80年代，美国两者都在增长。此外，与大多数大学，特别是精英大学的学生交谈，你会发现他们并不愚笨。如今斯坦福的学生个个都聪明过人，牛津和剑桥学生也早就摆脱了过去“悠闲度日”的状态。美联储旧金山分行的蕾拉·本加利的最新研究提供了另一个视角。他们认为大学生薪资优势减少，主要因为企业对高学历人才的需求降低了。简单来说，就是越来越多的非大学毕业生，可以胜任过去必须由大学生来完成的工作。成绩优异？没人再关心了尤其在那些只需要基础技术技能的工作领域更是如此。以前，想要熟练掌握电脑，你必须去大学接受培训；而现在人人都用智能手机，非大学生也能轻松掌握技术。根据招聘网站Indeed的数据，如今几乎所有行业对学历的要求都在降低。在美国，即使受过高等教育的年轻人数量减少了，但专业和商务服务领域雇佣的非大学生人数却比15年前增加了。雇主也开始裁撤“毕业生友好”的行业岗位。2009至2024年间，欧盟15-24岁年轻人在金融和保险行业的就业人数下降了16%。美国的法律服务业岗位与2006年相比仅略有增加。在英国，银行和法律业雇佣的二十几岁的年轻人数量，自2016年以来减少了10%。很多人倾向于责怪AI抢了这些年轻人的饭碗，但其实，这些趋势早在ChatGPT诞生之前就开始了。许多传统上雇佣毕业生的行业近年来表现都不佳，比如并购交易低迷减少了对律师的需求，金融危机后的投资银行也变得更加谨慎保守。那么，读大学还有必要吗？至少在美国，年轻人似乎已经给出了答案。根据经合组织（OECD）数据，美国本科生人数在2013年至2022年间下降了5%。但在其他发达国家，由于政府资助高等教育，年轻人仍在源源不断地进入大学。例如法国的大学生人数十年间增长了36%，爱尔兰更是增长了45%。政府补贴毫无意义的学位课程，导致年轻人浪费时间在校园里。年轻人或许也没选对专业。在美国以外，学习艺术、人文和社会科学的人数依然在增加。甚至新闻专业也在持续增长。如果这些趋势反映了年轻人对未来工作的判断，那么他们确实要麻烦了。■

#高学历就业：学历贬值，求职者陷“地狱难度”· 37 条信息

1个月前

金融时报：对毕业生来说，这个时代真不好过人工智能只是大学毕业生众多压力之一 > 毕业生找工作难，并不是因为AI大语言模型最近才出现。从校园步入职场，本该充满希望的毕业生们，如今脸上的笑容渐渐凝固了。从北美到欧洲，大学毕业生都在艰难寻找合适的工作。自新冠疫情以来，美国大学毕业生的失业率首次持续高于整体失业率。在欧洲，过去两年15到25岁年轻人的就业率也有所下降。甚至名校毕业生的处境也不容乐观——哈佛商学院和麻省理工斯隆商学院的MBA学生毕业后三个月内未获工作机会的比例，自2021年以来大幅攀升。人工智能的崛起，加剧了就业压力 AI兴起无疑是原因之一。在美国，初级技术岗位首当其冲，大量基础编程任务正逐渐被自动化取代。计算机工程专业毕业生的失业率已达到7.5%，而美国整体失业率为4.1%。在英国，四大会计师事务所近年也开始减少初级职位的招聘规模。经济学家与招聘专家表示，日益上升的人力成本迫使英国专业服务公司尝试利用AI处理以往由初级员工完成的行政工作。但毕业生面临的困境，其实早于AI大语言模型就业压力早在人工智能广泛应用之前就已出现。一些更深层的结构性变化在发挥作用。如今，全球越来越多年轻人选择读大学，毕业后的求职竞争更加激烈。在加拿大，这个热门毕业生就业目的地，今年一季度25岁以下拥有高等教育背景人群的失业率高达11.2%。根据英国学生雇主协会数据，英国每个毕业生岗位去年平均收到140份申请，创下30年来新高。大学毕业生供过于求，就业需求却在下降根据招聘网站Indeed的调查，美国过去五年中，要求至少本科以上学历的职位占比持续下降。在公共部门，发达经济体的财政压力让公务员招募规模大幅缩减。跨国公司则将原本设在欧美的毕业生招聘计划，更多转移到印度等低成本地区，连数据分析这种技术含量较高的岗位也开始外包。经济周期的不确定，更雪上加霜最近的经济周期对年轻毕业生也不友好。很多科技公司和专业服务公司在疫情后大规模扩招，误判了经济复苏的速度，导致之后几年招聘需求明显放缓。投行分析师和初级律师等岗位需求也因为全球并购活动减少而明显下降。经济前景不明朗，也让企业难以做出清晰的招聘计划。改善前景，关键在于教育改革与终身学习即使未来经济环境好转，毕业生也仍需面对AI技术发展和求职竞争的双重挑战。因此，帮助学生更好地了解毕业后的真实就业前景，有助于他们更明智地选择专业。大学与企业界需要更紧密的合作，让课程内容与职场需求相适应。同时，政府和企业需要更多地支持成人再培训和终身学习项目，因为传统三年制大学课程所提供的知识技能，正迅速过时。毕业生就业难的困境，也应促使社会更多投资非学历职业教育和学徒制培训，这正是企业多年来一直呼吁的方向。大量精英失业或就业不足，对社会和经济都是坏消息要避免“高学历失业群体”成为社会常态，教育必须从单纯的“就业门票”，转变为适应未来变化世界的“技能工具箱”。

1个月前

问：有个前端项目，json语言包几千行行，而且很多内容很长，比如法律协议之类的，现在 Cursor Token 贵，怎么翻译又少费 Token？答：1. 让 AI 帮你写一个导出 HTML 和导入 HTML 的程序，根据 translation key 让 HTML 和 JSON 对应，比如 <p id="{translation key}">{content}</p> 2. 手动把 HTML 复制到 Gemini 2.5 Pro（AI Studio）去翻译，翻译完了保存成新的 HTML 3. 再运行导入程序把翻译好的 HTML 导入成 JSON 文件

1个月前

李开复称美股巨头七选一会选微软，你选哪个？零一万物CEO、创新工场董事长李开复博士在今日举行的格隆汇中期策略峰会上谈到投资标的时称：在美国的七大科技巨头中，我更倾向于看好微软。因为微软敢于大胆投资和创新，有发展前景，同时对商业模式有着深刻的理解，能够清楚地认识到如何实现盈利，这种兼具多种优势的公司很少。微软对于大模型的盈利模式就有着清晰的认知。但是微软的体量很大，未来实现几十或上百倍的增长可能性较低。尽管如此，如果七巨头里面选一家进行投资，我可能会选择微软。

1个月前

问：我想利用暑期帮助即将升入高一的孩子高效预习已有的九门课程PDF教材，计划使用Gemini 2.5 pro的OCR功能逐科上传教材，并用AI担任教师进行系统辅导。想请教： 1. 如何撰写针对每门课的高质量提示词（Prompt），尤其是上下文构建？ 2. 有没有比Gemini更合适或更高效的AI辅助自学方案（如Claude Code）？ 3. 作为家长，在AI辅助孩子学习的过程中，我应扮演怎样的角色，并如何有效评估学习成果、动态优化提问策略和调整学习计划？答： 1. 没必要上传教材： - 基础知识大模型都训练过，没必要上传 - 上传教材会占用上下文窗口，反而影响输入效果 - 只有说模型没有训练过的内容，或者需要确保 AI 能引用到特定内容，才需要主动提供给模型 2. 对于能力强的不需要刻意去写提示词，把问题描述清楚即可。参考标准就是：如果你写的问题给一个人类看，他们是否能看明白？当然给 AI 的标准可以低一些。另外可汗学院用的教学提示词可以作为参考： 3. Gemini 就挺好的，有条件去看看可汗学院的 Khanmigo 4. 家长的话，建议为孩子提供好的条件，但让孩子自主安排，主动去探索适合自己的学习方法最好，都高中生了，应该引导他们独立自主、积极主动去有目标的学习而不应该过于依赖老师和家长。最后，AI 只是辅助教学工具，并不是一定要用的。以上建议仅供参考。

1个月前

写代码从来不是瓶颈作者：Pedro Tavares 多年来，我一直认为软件开发的瓶颈根本不在于写代码本身。真正的瓶颈从来都是代码审查、通过指导与结对编程传递知识、测试、调试，还有人与人之间沟通协调所产生的“人类开销”。所有这些都被嵌套在纷繁复杂的任务票据、计划会议和敏捷开发流程之中。这些旨在提升质量的流程，往往比实际写代码的速度慢得多，因为它们需要思考、共同理解，以及理性判断。现在，大语言模型（LLM）的兴起使得生成可运行的代码变得前所未有的简单快捷，一种新的论调便随之出现：过去写代码才是瓶颈，现在我们终于打破了它。但事实并非如此。尽管借助LLM，新增代码的边际成本正在无限趋近于零，但理解、测试、信任这些代码的成本却比以往更高了。 LLM只是转移了工作，而非移除了工作像Claude这样的工具能加快初步的代码实现，但结果通常是产生更多代码，进而给审查、集成和维护代码的人带来更大的压力。这种现象尤其明显，当： * 提交代码的人可能自己都没完全理解代码的逻辑。 * 生成的代码引入了团队不熟悉的模式或违反了已有的惯例。 * 一些边缘情况或潜在的副作用并不明显。于是，我们陷入了这样一种状况：代码生产变得容易了，但验证代码却更加复杂，这并不会真正提高团队整体的速度。这其实并不新鲜。开发者早就自嘲自己进行的是“复制粘贴工程”，而LLM所带来的速度和规模则进一步放大了这种复制粘贴的现象。理解代码才是真正的困难所在 > “代码最大的成本是理解，而不是写出来。” LLM确实减少了产生代码所需的时间，但它们并未降低理解代码行为、发现细微的Bug或确保长期可维护性的努力。甚至，在面对由LLM生成的代码时，这些任务可能变得更难，因为审查者要区分生成代码与手写代码之间的差异，以及弄清为何要选择某个特定的方案。团队仍然依赖信任和共同背景软件开发本来就是一个协作过程，它依赖于共同的理解、目标一致和互相指导。然而，当代码的生成速度远超沟通和审查的速度时，团队可能会陷入一种“默认质量”而非“确保质量”的模式。这无形中给审查者和指导者带来巨大压力，可能进一步以微妙的方式拖慢团队的整体节奏。 LLM很强大，但并未解决根本问题 LLM在快速原型开发、脚手架搭建和自动化方面确实带来了真正的价值。然而，它们无法消除清晰思考、谨慎审查以及周密设计的必要性。相反，随着生成代码越来越多，这些基础工作变得更为关键。是的，写代码的成本确实降低了。但团队一起理解代码的成本并没有降低。这才是真正的瓶颈。我们不应假装它不存在。

1个月前

既不懂AI又不懂软件工程的外行对AI的意淫

2个月前

一文看懂“提示词” vs “提示词工程” vs “上下文工程” 很多人分不清楚什么是“提示词”（Prompt），什么是“提示词工程”（Prompt Engineering），现在还又多了一个概念叫“上下文工程”（Context Engineering），这又和“提示词工程”什么区别？什么是提示词（Prompt）？提示词很好理解，就是给 AI 模型的输入文本，就是你直接向模型输入的问题或指令。比如你让 ChatGPT 总结一段文本、调用模型 API 传入提示词去翻译一篇文章等等。提示词是一段文本，有点像代码。什么是提示词工程（Prompt Engineering）？提示词工程是一个过程，系统化地设计、测试、优化提示词的过程。就像软件工程，我们为了完成某个需求，要有一套科学的方法来帮助完成软件开发的过程，有方法论（比如敏捷开发），要使用工具，要保证质量，不断迭代，最终交付软件，或者说代码。举个例子比如我们要有个提示词帮助翻译英文文章到中文。普通人都可以写： “请把下面的英文内容翻译为中文：” 这就是一段提示词。但是你会发现虽然能翻译，但是似乎翻译效果不够好，于是你开始想办法优化，让 AI 扮演一个英文翻译到中文的专家，发现似乎有点效果。但还是翻译有点生硬，然后你看有人介绍了 CoT（思维链，Chain of Though），于是尝试在提示词中让 AI 去先直译再意译，但你也不知道这样的改动是不是真的有用，于是你找了10篇文章，分别用加了 CoT 和没加 CoT 的文章，去用相同的模型去翻译，然后找了几个人，在不告诉他们使用什么方法翻译的情况下让他们评估好坏，结果绝大部分都认为加了 CoT 的效果更好，那么你就明白了，原来加了 CoT 对翻译是有效果的。于是你受到鼓舞，即然 CoT 有效果，那么我在直译、意译的基础上，继续增加一个 AI 对直译结果的评估，再去意译，甚至再多加几步是不是效果更好？再继续改进提示词，拿着之前的测试集去评估测试，果然测试效果更好，但是也带来新的问题，Token 消耗更多，时间更长，还可能会偏离原意。CoT 也并不见得步骤越多越好。再后来推理模型发布了，你发现模型自己会 CoT 了，语言能力也更强了，原来繁琐的一步步翻译似乎没有必要，于是进一步优化，发现只要在提示词中让模型“用中文重写”就可以达到很好的翻译效果，测试集评估结果也是正面的。这整个对翻译提示词“设计”、“测试”、“优化”的过程就是提示工程。最终通过这样的过程，产生出一个版本一个版本的提示词。再精炼浓缩一下：提示词工程是产生提示词的过程。什么是上下文工程（Context Engineering）？要理解上下文工程，先得搞清楚什么是“上下文”（Context）？ “上下文”不仅仅是发给大语言模型的一句提示词，而是模型生成回答之前所看到的一切信息，这些信息包括系统提示词、用户输入的问题、当前对话的历史消息、系统对你的历史记忆、工具返回的信息等等。另外上下文窗口不是无限的，每个模型都对上下文的长度有限制，通常上下文内容多了会影响性能，所以控制好发送给 AI 的上下文很重要，既不能遗漏，又不能什么都放进去要控制体积。举个例子，你跟 ChatGPT 说： “今天都有什么重要的 AI 新闻？” 看起来只是一句话，但是对于大模型来说，初始的上下文有这些： • 系统提示词：“你是个有用的助手，总是帮用户解决问题” • 用户输入：“今天都有什么重要的 AI 新闻？” • 可用工具：“日期工具、搜索工具、网页抓取工具” • 长期记忆：“用户主要使用中文” • 历史会话消息：无 • 工具返回信息：无这些上下文不足以让 AI 回答你的问题，于是它需要自己去调用工具找齐上下文： • 根据日期工具获取到今天的日期（大模型自己不知道今天是几号） • 根据今天的日期去调用搜索工具检索 AI 新闻调用完工具后，现在 AI 的信息完整了： • 系统提示词：“你是个有用的助手，总是帮用户解决问题” • 用户输入：“今天都有什么重要的 AI 新闻？” • 可用工具：“日期工具、搜索工具、网页抓取工具” • 长期记忆：“用户主要使用中文” • 历史会话消息：无 • 工具返回信息： • 2025-7-1 • Hollywood Confronts AI Copyright Chaos in Washington, Courts • Mark Zuckerberg Announces New Meta ‘Superintelligence Labs’ Unit 现在信息够了，考虑用户偏好中文，最后返回的内容如下：今天的 AI 新闻有： • 好莱坞在华盛顿和法院直面人工智能版权混乱 • 马克·扎克伯格宣布成立新的“超级智能实验室”部门马克·扎克伯格宣布成立新的“超级智能实验室”部门假如用户再追问一句： “帮我返回第二条新闻的详情” 那么模型要从历史会话里面，找到第二条新闻的链接，再去调用网页抓取工具，把新闻内容抓取下来，根据用户的偏好翻译成中文，最后返回用户中文的新闻内容。注意看这个构建上下文的过程是完全动态的，并不是按照设计好的工作流去收集上下文，而是模型自己根据当前上下文状态去自主动态的调用工具收集上下文，并且不同的任务需要调用的工具也不一样。这其实也就是现在 AI Agent 的工作原理：能分辨是否已经收集够了完成任务必要的上下文，能自主决定是不是需要借助工具或者对话来补齐上下文。上下文工程的概念也正是在 AI Agent 爆发的背景下诞生的。原来单纯靠提示词工程已经无法满足 AI Agent 产品的需求了，AI Agent 需要的更多的是为系统设计好工具、定义好工具和模型之间交互的数据格式、有效组织上下文信息提供给模型（内容长了要不要压缩、怎么压缩）等等。上下文工程（Context Engineering），就是一门为 AI 设计和构建动态上下文的学科，为大语言模型提供恰当的信息和工具，帮助模型高效完成任务。 > “上下文工程”指的是一种精妙而复杂的技术：你要精准地将上下文窗口填充上恰到好处的信息，让模型能准确地迈出下一步。 > 这是一门科学，也是门艺术。 > > 说它是科学，因为你要把任务描述、说明、少量样例（few-shot examples）、检索增强生成（RAG）、各种相关数据（甚至可能是多模态数据）、工具、状态、历史信息等全部巧妙地组合在一起，同时还要考虑如何压缩信息。这就像烹饪一道精致的菜肴，配料太少或搭配不对，模型无法获得足够的信息，性能会变差；配料太多或毫无关联，则会增加成本甚至降低表现。要做好这件事，需要的不仅仅是简单堆叠，更是高度专业化的技巧。 > > 说它是艺术，则是因为操作者还要掌握一种近似“心理学”的直觉，敏锐地洞察 LLM 和人类用户心理之间的微妙互动。 > > ——Andrej Karpathy 最后分别一句话总结一下 • 提示词：发送给 AI 的问题或者指令文本 • 提示词工程：系统化地设计、测试、优化提示词的过程。 • 上下文工程：为大语言模型提供恰当的上下文、帮助模型高效完成任务的科学和艺术。如果没理解这些概念也没关系，对于普通人来说，能写提示词就够了，要开发 AI 应用才需要考虑提示词工程去不断优化提示词，要开发动态的 AI 智能体才需要去搞上下文工程为 AI 的上下文窗口填充恰好的信息。

OpenAI新德里发布会：ChatGPT语音翻译功能引发热议· 393 条信息

#提示词工程 #上下文工程 #AI Agent #大语言模型 #AI应用

2个月前

VS 代码中的 Copilot 聊天系统现已开源

2个月前

帮网友问：医生想用人工智能辅助一下病例分析，比如说现有800个手术病例，想让AI根据这些病例分析新的病人的病情，请问该用什么技术方案比较好呢？

2个月前

有朋友 AI 用的少，认为 AI 主要是提高效率，而他没啥提高效率的场景。而我建议学 AI 用 AI 不一定是要有场景才能用，而是通过使用 AI 去和 AI 建立连接，建立对 AI 的直觉，这样当你有能借助 AI 提升效率的场景的时候，能第一时间知道是不是该用AI，怎么用 AI。建立对 AI 的直觉，包括怎么用好提示词，各个模型的优缺点，各个 AI 工具的优缺点，它们能应用的场景。

2个月前

密歇根大学副教授官远芳：这两年我感觉形式发生了很大的变化，主要是因为这个AI。低级的马工也包括生信人员，我认为都会在最多一两年内面临淘汰。特别不幸的是，这个低级，恐怕是要包括99%的人。剩下1%，特别是top 0.1%，将瓜分巨大的蛋糕。所以，在选择这种AI都能干的专业的时候，需要思考自己是否可能属于那0.1%。对于最顶尖的人，我可以肯定的告诉你，越是这几个AI可以代替的专业，你将获得越多的资源。因为AI将协同你的高智商，把原来单靠肉身搞不定的资源也圈起来。对于大部队普通人，未来无论如何都可能遇到一些困难。或许一个需要更多精细手工操作的专业，会相对有工作保障。我认为下面50年，生物（也包括化学）和养老会成为普通人群的好专业。这里主要谈生物。生物是需要手动操作的，实验中也有很多玄学，一时半会儿AI搞不定。未来的趋势是针对个人设计药物，这个个性化不是指在已有的几百种里选。而是只要你有钱，就可以一直对着你现合成药物，让你一直活着。这类技术已经基本成熟。一旦大规模走入市场，那么每续一

#AI浪潮：重塑就业，风险暗涌？· 94 条信息

2个月前

Vibe Coding 后上生产环境

2个月前

Gemini CLI 如果你只是把它当作编程 CLI，那确实不如 Claude Code，但是用它做其他用途很好用，比如把它当翻译 Agent 用，你输入一个 url 让它翻译，又快又好，还可以提各种要求。比如你可以说： > 请翻译：<URL> 为中文注意：如果你想让它翻译后还能保存到 Downloads 目录则需要在 Downloads 目录下运行，其他目录类似

2个月前

再推荐下这个翻译电子书为双语对照版本的开源项目 yihong0618/bilingual_book_maker

2个月前

Meta 从 OpenAI 挖走三位顶尖研究员，力争打造超智能AI 社交媒体巨头聘请 Lucas Beyer、Alexander Kolesnikov 和 Xiaohua Zhai 加入超级智能研究团队 Meta的CEO马克·扎克伯格（Mark Zuckerberg）正大举招募AI顶尖人才，试图扭转公司的AI困境，并迅速推进超级智能（superintelligence）领域的发展。据知情人士透露，Meta近日从OpenAI成功挖走了三名资深研究员，分别是Lucas Beyer、Alexander Kolesnikov 和 Xiaohua Zhai。这三位研究员此前都任职于OpenAI的瑞士苏黎世分部，而该办公室去年底才由他们共同建立。在加入OpenAI之前，他们三人曾一同在谷歌旗下AI实验室DeepMind共事。 OpenAI的发言人已经证实，这三名研究员已正式离职。扎克伯格近期频繁亲自上阵招募AI顶尖人才，此次重磅挖角旨在修复公司前阵子发布的AI模型不够理想带来的负面影响。据悉，他为吸引高端人才，甚至向部分研究人员开出高达1亿美元的加入奖金，组建一个专门攻克超级智能的全新团队，这类超级智能的能力将超越人类智慧。此前Meta还向AI初创公司Scale投资了140亿美元，并聘请其CEO Alexandr Wang带领新的AI团队。此外，扎克伯格也尝试招募OpenAI的联合创始人Ilya Sutskever和John Schulman，但均未成功。 OpenAI CEO萨姆·奥特曼（Sam Altman）在周二的一场活动中谈到Meta挖人的举动，表示他对此并不担心。他调侃称：“扎克伯格又在搞什么疯狂新花样了，下一个是什么？”他还在上周公开表示，公司最优秀的人才并未跳槽到Meta。 Meta之前推出的一款AI模型表现低于预期，扎克伯格自四月起便亲自推动人才招募活动。今年五月，《华尔街日报》曾报道Meta推迟了新一代AI模型（规模更大）的发布计划。不过，也有不少AI研究员拒绝了Meta的高薪邀请，在一些情况下，OpenAI甚至做出了加薪和扩大研究自主权的承诺来挽留人才。如今，以Meta、Google为代表的科技巨头，以及OpenAI、Anthropic等AI初创公司，正在展开一场激烈的人才争夺战，竞相开发引领硅谷下一波创新浪潮的先进AI技术。 Meta计划今年的资本支出高达650亿美元，其中很大一部分将用于AI基础设施建设。扎克伯格近期频频描绘未来的AI愿景：人们将与AI朋友聊天互动，广告创作将完全由AI从零开始实现，而与品牌交流的第一道窗口也将由AI商业智能体（business agents）负责。

2个月前

请教一下，有没有那种开源项目，npm 包什么的，可以读取本地已经登录的 Claude Code、codex-cli、Gemini-cli 的授权认证，然后可以直接基于它调用大模型 API 的，这样我就可以不用 API Key 用 Claude 4、Gemini 2.5 pro 的 API 了，虽然有限额，但基本上可以放开用了。理论上肯定是可以实现的。

2个月前

AI 播客原理解析最近看到一个一篇很好的文章：《The Prompt Engineering Playbook for Programmers》，不过太长了一点，完整看完要不少时间，所以我直接把链接直接发给豆包的 AI 播客，直接就生成了一篇高质量播客，几乎没有等待，当时就可以收听。AI 是如何把一篇文章变成语音播客的？🧵（1/n）

2个月前

作为一个业余自媒体，从来没有专业的去记录数据和分析数据，但是看了影视飓风这个分享还是大受震撼，原来自媒体运营是有这么多学问在里面的，他们这样团队的成功不是偶然的，你可以看到有一套科学的数据分析、系统化的流程和不断迭代的策略，而且核心指标居然只有两个：“点击率（CTR）”和“平均观看时长（AVD）”，仔细想想又挺科学，如果没有点击那么都没有人看；如果点进来了马上划走了，也说明内容不吸引人。也许以后我也应该学他们用飞书多维表格把微博和X的数据都记录下来😅

2个月前

最近借助 Claude Code 给 WhisperKit 贡献了 2 个 PR，都成功合并了。修复了个文件名包含句号出错的 bug，以及给 cli 加上了转译进度条。

2个月前

有网友今天在德州奥斯汀体验了特斯拉的 Robotaxi (无人驾驶出租车) 公开试乘，全程 4K 高清记录！这辆车搭载了 FSD Unsupervised (全自动驾驶无监督版)，驾驶座上空无一人，而副驾驶座上的安全员面前也没有方向盘和踏板。

特斯拉无人驾驶：交付突破与监管挑战· 46 条信息

2个月前

🫡致敬，吴恩达老师为留学生、移民发声：欢迎高技能移民和有潜力成长为高技能人才的国际学生，是美国乃至任何国家保持在 AI 领域竞争力的最有效举措之一。几个世纪以来，美国始终欢迎移民，这正是其成为全球科技领袖的重要原因。让移民与美国本土人才共同合作，能够让所有人受益；如果逆转这一立场，将对美国技术发展造成巨大负面影响。我出生于英国，十几岁时持 F‑1 学生签证来到美国上大学，那时我几乎毫无技能、也懵懂无知。幸运的是，随着时间推移，我渐渐掌握了技能，也变得没有那么懵懂。研究生毕业后，我先通过 OPT（Optional Practical Training，可选实习期）项目在斯坦福工作，随后转为 H‑1B 工作签证，最终留在了这里。许多移民都走过类似道路，为美国做出了贡献。然而，如今获取学生签证和高技能工作签证愈发困难：上个月开始暂停新的签证面谈，最近又出现程序混乱、签证被取消等情况。我非常担心，这会削弱我们吸引优秀学生和人才的能力。再者，许多经济条件有限的国际学生必须依靠 OPT 期间的工作收入来偿还高昂的美国学费。如果像部分提案那样削弱 OPT 项目，不仅会让这些学生难以继续学业，也会让美国企业失去宝贵人才。（富裕家庭的学生不受影响，但美国应当在不看财富的前提下吸引最优秀的人才。）难以吸引潜力学生和高技能人才，将给美国在 AI 领域的竞争力带来巨大负面冲击。美国国家安全委员会人工智能委员会就曾在报告中呼吁政府“通过移民强化 AI 人才”。如果这些优秀人才不来美国，仅在其他地方工作，他们对全球 AI 的影响力是否一样？可惜的是，总体影响将会更糟。美国拥有硅谷、西雅图、纽约、波士顿/剑桥、洛杉矶、匹兹堡、奥斯汀等多个科技创新中心，这些中心聚集人才、激发创新。（城市之所以促进创新，正是因为人们更容易相遇并合作。）若让 AI 人才难以聚在一起，创新速度就会放缓，而新的中心要达到同等高度需要时间。与此同时，其他国家和地区正努力吸引能推动创新的移民——这对他们而言是明智之举！他们推出了多种人才签证项目：英国的 Global Talent Visa、法国的 French Tech Visa、澳大利亚的 Global Talent Visa、阿联酋的 Golden Visa、台湾的 Employment Gold Card、中国的 “千人计划” 等等。美国幸运地拥有众多人想来学习和工作，若浪费这一优势，将是严重的自损。除了国家竞争力，更重要的是伦理：我们必须确保善待每个人。我见过一些国际学生因为担心签证被随意取消而惶惶不安。一位学生本来要去国际会议发表论文，却担心回不来美国，最终含泪放弃行程。我还结识了一位持 H‑1B 签证的高技能技术专家，公司倒闭后，他在美国待了十多年，与原籍国已无深厚联系，却只能四处奔走、急寻能帮他留下的工作机会。这些故事，甚至更糟的故事，都令人心碎。虽然我竭尽所能帮助身边的人，但我们却制造了如此不确定的环境，以至于许多才华横溢的人不再愿意来美国。对所有在美且对当前环境感到焦虑的移民或流动人口：我理解并同情你们的担忧。作为一名移民，我将继续为每个人的尊严和正当程序而战，并鼓励合法移民，因为这对美国和每个人都大有裨益。

2个月前

配合他们自己写的《构建高效 Agent [译]》更好理解

2个月前

转译：如果 AI 如此强大，为何翻译岗位依然抢手？ 2024年6月18日作者：Greg Rosalsky 今年早些时候，语言学习应用 Duolingo（多邻国）成为了一个典型案例，它因裁减员工并用人工智能取而代之，引发了一连串新闻头条的密集报道，加剧了公众对人类工作岗位安危的焦虑。最引人注目的裁员对象是翻译人员，他们原本负责公司一些较小众语言课程的翻译工作。在媒体盘点的最可能被 AI 取代的职业榜单上，笔译和口译员总是名列前茅。因此，当 Duolingo 裁员的消息传开时，似乎印证了那场不可避免的 AI“就业末日”已经来临。在最近与 Planet Money 的一次对话中，Duolingo 的首席执行官路易斯·冯·安 (Luis von Ahn) 淡化了这次裁员的意义。他解释说，被裁的并非全职员工，只占公司合同工的 10%。公司近期对生成式 AI 的应用也只是做出该决定的部分原因，等等。更有趣的是，考虑到 Duolingo 与 OpenAI 的官方合作关系，冯·安对 OpenAI 最近展示其最新版 ChatGPT——GPT-4o 的反应尤其值得玩味。在上个月发布 GPT-4o 的直播演示活动中，OpenAI 展示了其热门聊天机器人在实时翻译方面的卓越能力。演示中，两名 OpenAI 员工，一人说意大利语，另一人说英语，通过智能手机上的 ChatGPT 应用进行对话，应用清晰地翻译了两人的交谈。这个演示很简短，员工们只问答了一个问题：“如果鲸鱼会说话，它们会对我们说些什么？” 考虑到这是一场公开的营销活动，ChatGPT 的表现——不出所料——堪称完美。 “有趣的是，他们居然拿这个做演示，”冯·安说。他表示，谷歌翻译大概在 8 年前就能做到类似的演示了。他说，现实情况是，世界主要语言之间的机器翻译水平“相当高”已经有很长一段时间了。确实，AI 在近十年或更长时间里，一直在极大地增强机器翻译外语的能力——这正是为什么它能成为一个有趣的案例，用以研究 AI 对就业市场的潜在影响。与一些末日论者的看法相反，AI 对翻译岗位的大屠杀并未到来，即使在 Duolingo 也没有发生。事实证明，完全自动化翻译工作是很难的。那么，为什么 AI 没有扼杀这些工作呢？即使没有，它又是如何重塑这些岗位的呢？ AI 炒作美国翻译协会 (American Translators Association) 的代表布里奇特·海拉克 (Bridget Hylak) 表示，早在 2006 年谷歌翻译上线时，翻译行业就一直在“猜测 AI 取代人类翻译的潜力”。该协会是美国最大的笔译和口译专业组织。“自 2016 年左右神经机器翻译 (NMT) 问世以来，它标志着对传统机器翻译（如谷歌翻译）的重大改进，我们（笔译和口译员）就一直在将 AI 融入我们的工作流程中。” 所以，没错，翻译人员与 AI 打交道已经有段时日了。然而，尽管任何拥有智能手机的人都能免费或以相对较低的成本使用这种机器翻译技术，但市面上仍然有大量的笔译和口译员工作岗位。事实上，根据美国劳工统计局 (BLS) 的数据，得益于全球化，2008 年至 2018 年间，人类笔译和口译员的工作岗位数量增长了 49.4%。2018 年之后，BLS 改变了收集和衡量职业数据的方式，这使得衡量过去几年的就业增长数据变得不那么可靠。然而，美国人口普查局的数据显示（该局从 2020 年开始追踪这一职业的增长情况），从 2020 年到 2023 年，受雇为口译员和笔译员的人数增长了 11%。（感谢我们《钱وكب》的新同事索菲亚·舒金娜 (Sofia Shchukina) 帮助我们筛选和处理了所有这些数据！）现实是，尽管 AI 技术取得了进步，但人类口译和笔译员的工作岗位并没有崩盘。实际上，数据显示这些岗位还在增长。目前，大量的企业和政府机构都正在招聘笔译和口译员。例如，本田汽车公司目前正在为其南卡罗来纳州的工厂招聘一名日语口译/笔译员。电动汽车电池制造商 Starplus Energy 公司正在为其印第安纳州科科莫市的工厂招聘多名韩语口译/笔译员。旧金山市正在招聘一名“双语（英语-西班牙语）笔译/校对员兼电话接线员”。Languars Inc 公司则希望招聘一名“法语医学口译员”。实际上，BLS 预计在未来十年，口译和笔译员的工作岗位将增长约 4%。虽然这与过去二十年该行业的巨大就业增长相比有所放缓，但实际上仍略快于 BLS 对美国经济中所有现有职业的平均增长预期。那么，既然 AI 已经变得如此出色，尤其是在翻译方面，为什么还会有这么多笔译和口译员的工作岗位呢？ “嗯，我倒不觉得它有_那么_好，”麻省理工学院 (MIT) 研究 AI 的明星经济学家达龙·阿西莫格鲁 (Daron Acemoglu) 说。“我认为 AI 的能力常常被夸大了。” 阿西莫格鲁最近发表了一篇新的学术论文，算是给对 AI 的狂热泼了一盆冷水。当然，他说，AI 可以做一些令人惊叹的事情。“但人类所从事的有意义的职业，几乎没有什么是生成式 AI 现在能独立完成的。因此，在几乎所有事情上，它最多只能帮助人类，最坏的情况下，甚至连帮助都谈不上。” 阿西莫格鲁认为，翻译是检验 AI 取代人类工作能力的“最佳试验场之一”，“因为，我认为如果它能做成什么事，那就是翻译了。” 但是，他说，即使在这个领域，这项技术也“不那么可靠”。为何 AI 没能干掉翻译这颗星（至少现在还没有）想听听对 AI 更乐观的看法，我们回到 Duolingo 的 CEO 路易斯·冯·安。和许多技术专家一样，冯·安预见 AI 将迎来一个截然不同的世界。例如，它通过让用户能与交互式聊天机器人进行丰富的、即兴的对话，从而使他公司通过应用程序教人们外语的使命变得更加有效。然而，即使是冯·安也承认，这项技术仍然存在局限性。这就是为什么，尽管最近的新闻头条暗示了相反的情况，他的公司仍然雇佣翻译人员。“计算机仍然会犯错，”冯·安说。“如果你是军队的翻译，正在和敌方战斗人员交谈，我想你不会想完全依赖一台电脑。” 冯·安说，Duolingo 仍然使用人类翻译来复核机器生成的译文，确保公司的学习内容中没有错误。但是，他说，他公司的翻译人员主要从事业务中更高价值的工作，在这些地方，雇佣一个人的额外成本是真正值得的。“比如 Duolingo 的用户界面，应用上的一个按钮写着‘退出’或‘立即购买’之类的，这些翻译都是由人来完成的。我们在这上面投入了大量精力，因为这些功能中的每一个都极具价值。我们绝不能出错。” 而且这不仅仅是关于错误，冯·安补充道。公司还利用人类翻译来确保整个应用中公司风格和语调的一致性。事实证明，AI 无法始终掌握 Duolingo 想要传达给用户的那种“俏皮的语调”。所以，为此，冯·安说，“我们仍然雇佣人类。” 美国翻译协会的另一位代表丹尼尔·塞贝斯塔 (Daniel Sebesta) 表示，这是公司和政府仍然雇佣人类翻译的普遍原因。“AI 在处理需要创造力、文化敏感度和理解微妙含义的复杂语言任务时仍然举步维艰，尤其是在低资源语言（即没有数百万高质量翻译词汇可用于训练 AI 的语言）方面，”塞贝斯塔说。“公司之所以继续聘请人类笔译和口译员，是因为他们明白，AI 无法取代这些专业人士带来的专业知识和判断力。在法律、医疗等高风险项目以及文学翻译领域，这一点尤其正确，因为在这些领域，准确性和文化适宜性至关重要。” 在那些错误可能意味着诉讼、尴尬、伤害甚至死亡的领域，如此多的公司、非营利组织和政府机构仍然希望由人类来监督和编辑 AI 生成的笔译和口译内容，这是非常有道理的。此外，由于法规的要求，对人类笔译和口译员的需求也相当大。“在美国，《1964年民权法案》第六章禁止基于语言的歧视，所以一些实体——比如法院和学校——被强制要求提供语言服务，”海拉克说。 “尽管翻译软件被广泛使用，但在流程中拥有一位人类专家对于确保可靠和准确的翻译仍然是必要的，”美国劳工统计局的经济学家哈维尔·科拉托 (Javier Colato) 说。“处理更复杂的翻译，如技术文件和文学作品，也需要人类翻译。因此，考虑到对翻译的强劲潜在需求以及对人类翻译的持续需要，该职业仍有可能实现一定的就业增长。” “人机协作”翻译的薪酬我们交谈过的每个人都强调，如今，人类笔译和口译员正在使用 AI 作为工具，以变得更加高效。“我们看到了一个未来——对许多人来说，实际上已经是现在——AI 赋能的工具与人类笔译/口译员协同工作，AI 处理更多常规任务，而人类则将认知精力集中在传达意义中更具创造性和细微差别的方面，”塞贝斯塔说。冯·安认为，这种在翻译领域的人机协作是翻译服务需求如此强劲的原因之一。“你今天所看到的，尤其是在翻译领域，是这种人类与计算机的组合，一种混合模式，”冯·安说。这使得翻译变得更快、更便宜，因此，他说，“需求也大得多了。” 所以，很好，随着翻译服务变得更便宜，需求也更多了。而且事实证明，至少到目前为止，AI 在没有人类重要角色的情况下，无法完成大部分工作。但这并不一定意味着从事这些工作的人在这个不断变化的翻译经济中能够 thriving（蓬勃发展）。他们工作中大部分的 AI 自动化，实际上可能正在贬低他们的技能，因为在机器的帮助下，更多的人可以更好、更快地完成更多的翻译工作。阿西莫格鲁的研究表明，自动化对工资的影响是复杂的，并且不是普遍的。有时自动化可以使工人更富有。想想看，医生们因为电脑的帮助，不再需要花那么多时间在文书工作上。相反，他们可以更多地专注于治疗病人的核心技能。这些技能稀缺、需求量大，因此非常有价值，通过更多地专注于这些技能，医生可以变得更有效率，甚至更富有。但其他时候，自动化可能会通过贬低其核心技能来损害一个职业的工资。即使自动化没有扼杀这个工作，也许在市场上曾是高技能的工作，随着机器让更多人能够胜任，它可能会变成一个更低技能的工作。而且，当然，这些现在被视为低技能的工人可能比技术进步前生产力高得多。但是，阿西莫格鲁强调，这并不意味着他们必然能分享到那份生产力带来的成果。工厂主——或者 AI 算法的所有者——可能会拿走所有的钱。阿西莫格鲁的研究表明，从历史上看，工人们不得不通过罢工、工会化努力，或者选举亲劳工的政治家来通过最低工资法等政策，才能分享到机器创造的新财富，并提高他们的生活水平。来自美国劳工统计局的数据——这通常是这类信息的最佳数据来源，但同样，可能不适合追踪过去几年的变化——表明，典型笔译和口译员的工资实际上是在增长的。截至 2023 年，典型的口译和笔译员时薪为 27.45美元，年薪约 57,090 美元，这略高于所有美国工人的典型薪酬（年薪约 48,000 美元）。在收入方面，塞贝斯塔预见到，掌握 AI 的翻译和不掌握 AI 的翻译之间的差距将越来越大。“前者的收入将会增加，从业者会感到被赋能，”塞贝斯塔说。“另一部分人则可能会感到被抛在后面和被剥削，并错失机会。”他说，这就是为什么他认为他的组织——美国翻译协会——在帮助翻译人员适应技术变革并在 AI 时代茁壮成长方面肩负着重要使命。麻省理工学院的经济学家阿西莫格鲁在审视翻译行业的经济学时认为，随着技术变革席卷整个行业，大多数笔译和口译员的收入可能会受到冲击。对他来说，这归结为供求法则。如果 AI 导致翻译供应量大增，那很可能意味着翻译的价格会下降。翻译服务变得更便宜。对消费者是好事。但对许多翻译的收入来说可能不是好事。不过，他说，也许行业中的精英工作者——比如书籍翻译或在外交领域工作的高级口译员——将能免受这种工资下行压力的影响。但是，即使这种情况真的出现，也并不意味着在短期内对大多数人类笔译和口译员的工作构成生存威胁。

OpenAI新德里发布会：ChatGPT语音翻译功能引发热议· 393 条信息

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2个月前

转译：从谷歌翻译看懂「氛围编程（Vibecoding）」作者：Ingrid 最近，网上关于「大语言模型（LLM）将终结程序员职业」的悲观预测（甚至是有意炒作）屡见不鲜。这些讨论往往缺乏深度分析，因此我想补充一些自己的看法。有一方的人说：“我用大语言模型服务商写了一个小工具，以后所有程序员都会在随便一个时间点失业”；另一方则完全否定这种工具的实用性。¹ 为了更好地理解这些说法，我们不妨借助另一个领域作为参考，这个领域在AI的影响下，明显走在程序开发的前面：翻译。谷歌翻译已经存在多年，并经历了数次技术升级。我尤其关注的是2016年后谷歌采用神经网络机器翻译后的表现。这些年来，不少人声称“翻译和口译职业要完蛋了”。我怀疑，这些人可能从未真正与翻译或口译人员合作过。他们喜欢举的典型例子是：“我去日本旅游，到处用谷歌翻译，根本不用再请翻译或学日语了。”虽然这体现了机器翻译的实用性，但后半句需要仔细审视，尤其是“再也不用”这几个字。我敢说，即使没有谷歌翻译，这些人也不会请翻译或特意去学日语。他们可能干脆就不去日本旅游，或者去了之后仍然做一名一头雾水的外国游客。事实上，如今翻译和口译的工作机会反而增加了。这并不意味着机器翻译不够好，相反，我认为它已经非常接近当前技术能达到的最佳效果。这也不意味着机器翻译没有改变翻译行业本身：正如美国翻译协会代表布里奇特·海拉克（Bridget Hylak）所说：“自2016年神经网络机器翻译（NMT）兴起以来，这种技术相比传统的机器翻译（如早期的谷歌翻译）明显提升，我们（翻译和口译从业者）也一直在将AI融入工作流程。” 要理解这一表面矛盾，我们必须先搞清楚翻译人员到底在做什么。与程序员类似，翻译人员经常被外行误解。很多人眼中，翻译人员就是一本活字典，随时能从一种语言切换到另一种语言。可现实中，翻译工作更多是关于理解上下文、处理歧义，以及敏感地对待文化差异——这些都是谷歌翻译目前还无法做到的。举个简单的例子，挪威语与英语非常相似，按理说翻译应该轻而易举。两种语言有大量相似词汇、相近语法，甚至很多习语都能逐字翻译。但仍存在明显的文化差异，例如挪威人日常说话极少使用礼貌用语，比如“请”。尽管挪威语可以用「vær så snill」或「vennligst」表示“请”，但实际生活中他们更喜欢简单直白的表达方式。如果晚餐时挪威人想要土豆，可能直接会说：“Jeg vil ha potetene”（字面意思是“我要土豆”，英语中显得过于傲慢），但英国人可能会委婉地说：“Could I please have some potatoes?”（请问我能要些土豆吗？）好的口译员了解这些细微差别（或至少懂得及时询问澄清），而谷歌翻译只能给出简单的直译。如果是与国外亲戚的家庭晚餐，或许还能应付过去；但若是法庭审理现场，直接用谷歌翻译就非常不妥了。而挪威语已属“简单案例”，对于我们的游客而言，日语与英语差别巨大，例如经常省略显而易见的主语，但谷歌翻译却不得不凭空补上主语。你会放心地让电脑任意补充你没说出的内容吗？以上并非意味着谷歌翻译做得差。如果没有任何上下文或者澄清的机会，要求我翻译“Jeg vil ha potetene”，我也只能给出相同的答案。毕竟，这个人可能确实想表现得无礼，我怎么知道？作为双语人士，我经常使用谷歌翻译，但不是让它帮我把一整段文字翻译出来，而是更细致地融入日常表达的过程中。比如，“我知道想表达什么，也知道该如何表达和理解其中的文化细微差别，但我对自己的用词还不够满意，想看看别人最常见的表达方式是什么样的。”事实证明，这正是语言模型非常擅长的任务。我猜测，布里奇特所说的“融入AI的工作流程”可能也是这种意思（当然她的工作流程肯定比我的复杂得多）。² 程序员面对的问题类似，我们甚至可以把程序员看作是“翻译”，只是他们要将人类模糊、充满文化差异的语言转译成电脑能理解的精准语言。³ 当然，程序员还需要创造抽象的概念，这也解释了为什么机器翻译应用于程序语言的进展相对较慢。不过，如今“巨头公司™”已经把大量开源代码全扔进了数据“粉碎机”，机器翻译程序语言的能力已经突飞猛进了。当然，我并不否认，未来的某种AI或许真的能像人类一样敏锐地捕捉上下文与歧义。但我认为，要实现那一天，我们至少还得经历一轮新的“AI寒冬”。毕竟目前掌控AI技术的大佬们，似乎缺乏必要的细致思考，他们更在乎产品外表的光滑流畅，而非真正负责任地提供可靠的输出。 --- 1. 当然，说这种工具的用途有限、负面影响大过其作用，也是合理的。↩︎ 2. 尽管我已经说出了这个使用场景，但近期内我并不打算真正这么做。因为我觉得效率提升并没有显著到让我忽略目前AI工具存在的伦理风险。↩︎ 3. 我遇到过很多程序员，似乎真的相信自己存在的唯一意义就是不断写代码，而且越多越好。我原本希望拥有一台“喷代码机器”能让他们意识到这种想法的错误，但遗憾的是，这些人很可能继续依靠公司组织中的混乱而存活下来。↩︎

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