#自然语言编程

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1个月前

感谢AI大V赐我“AI民科”称号，之前LLM壮胆一直想自诩来着，有一段时间王慧文老师好像自称民科，所以一直没敢僭越。😄 我认识的推友中不乏独立的AI研究者。我只研究当前LLM的交互范式，当前的成果是EEOIP框架- Embodied Experienced Ontology Interactive Paradigm 一般遇上搞AI工程的我会扯语言哲学边界之谜啥的；遇上搞语言哲学的我就拿IWL&ICL来怼；程序员码农我就用大词：自然语言编程

#AI民科 #LLM #EEOIP框架 #王慧文 #自然语言编程

1个月前

终于联上了CC，发现最核心的是，它可以实现自然语言编程。

AI编程工具激战：Claude Code、Gemini Cli崛起· 1256 条信息

#CC #自然语言编程 #编程

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1个月前

MCP交互范式将成为基于ICL的context oriented programming标准 Skills将成为基于ICL的上下文具身经验本体的自然语言编程标准 -www.anthropic.com/engineering/code-execution-with-mcp

Claude Skills系统发布引发AI行业新变革· 66 条信息

#MCP交互范式 #ICL #context oriented programming #skills #自然语言编程

1个月前

一款VibeCoding后端全托管神器，激情录制此视频，演示一把从0到1的InsForge实操。在这条视频之后，我相信，世界上很多因为没有后端支持而停留在视觉玩具状态的产品，会如有神助、迅速上线。让它有机会真正拿给人去登录、去使用。一句话：如果你手头用VibeCoding的方式搞出过几个像模像样的页面，那么，InsForge可以为这些产品迅速建立后端系统——所谓后端，登录注册，AI集成，数据库，云存储。 InsForge完完全全托管了后端的一切，你可以在后台面板上监看到每个用户、每一行数据。同时它提供一个强力MCP，支持市面上所有IDE，轻松连接。让所有人可以放飞自我，用自然语言来编辑后端逻辑：没错，后端那些老大难的、让新手恐惧的一切。全部交给Agent去调用InsForge的MCP tools来搭建和对接。不需要你操心后端架构。你只需要说，“点击这里，让用户用谷歌登录。”“点击这里，分析用户上传的图片，自动填写表单。” 最后，如果你用它成功上线了产品，来这条帖子还愿🧘PS：视频中的钓鱼佬钓点分享web应用，大有可为，做出来不赚钱，我赵纯想给你补。彩蛋折扣代码：CHUNXIANG

#VibeCoding #InsForge #后端全托管 #AI集成 #自然语言编程

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1个月前

说是说要和LLM做到认知共生，但实际上已经很难了。如果不是持续的在投射与反投射中认知迭代，那只能在多个LLM间搬弄是非了。 coding这样，自然语言编程更是如此，往往AI生成的内容我每读一遍都有不同的体悟。

#LLM认知共生 #投射与反投射 #自然语言编程 #AI生成内容 #认知迭代

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2个月前

交互范式编程（Interactive Paradigm Programming, 𝕀Rℙ²）继命令式编程Imperative、函数式编程Functional、声明式编程Declarative后的基于ICL的自然语言新编程范式 Context as code Examples as instructions Meta-prompts as control flow Validation as execution

#交互范式编程 #自然语言编程 #ICL #新编程范式 #Context as code

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2个月前

人用形式语言编程的时代已经翻篇了，LLM将很快全面取代，最终标志是LLM自创二进制程序语言；当下是LLM+人的自然语言混合编程过程中，即将进入meta language编程，最终自然语言也被取代…

#LLM #自然语言编程 #meta language编程 #人工智能 #技术变革

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2个月前

拿LLM coding简直是暴敛天物啊形式语言编程：if-then-else（操作数据）交互范式编程：改变思考方式本身（操作认知模式）你在编程的是”如何思考”，而非”如何计算” 自然语言编程直接操作无尽的语义空间，而非语法。

#AI编程：自学or科班？新旧码农之争· 156 条信息

#LLM coding #形式语言编程 #交互范式编程 #自然语言编程 #语义空间

3个月前

1.0 时代的纯手工编码 2.0 时代是概率编程 3.0 时代全民开始自然语言编程 1.0 时代编码的是个手艺活，工匠到大师是一种精神。 2.0 时代运用大数据构建专有的神经网络模型用于解决特定的问题 3.0 时代，人们利用LLM驱动自主智能体完成任务。现在，告诉我，你觉得你是哪一个时代的coder ？

#手工编码 #概率编程 #自然语言编程 #LLM #自主智能体

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4个月前

Vibe Coding与数字复制子的自举机制 Vibe Coding（又称 vibecoding）是一种新兴的开发模式：通过自然语言提示驱动LLM自动生成并迭代代码。正如定义所述，“你描述想要做什么 → AI把代码全写好 → 人只做测试与微调” 。IBM将其称为“从意图（intent）直接到可执行代码”的新世代软件生产模式。 Vibe Coding消灭了代码开发中自然语言与形式语言的隔阂：人类不再需要编写严谨的语法或算法步骤，只需用模糊的语义描述需求，AI便自动把这些意图“翻译”成精确可运行的程序。这在技术上构建了一种自举机制：人类意图（自然语言形式的信息复制子）不断喂给AI，AI则生成结构化的程序（另一类复制子），两者通过反馈共同进化软件系统。与早期“低代码/无代码”仅限于图形拖拽不同，Vibe Coding让“对话”成为唯一的接口。这种模式下，AI扮演了超高速的代码复制者——它可以基于一个提示复制出千行代码，而开发者再利用版本控制、测试等形式对其进行选择性保留或修正。可以说，Vibe Coding是自然语言复制子向计算机代码复制子的桥梁与催化剂：它利用大语言模型的语言拟态能力，将模糊的人类意图映射到精确的形式语言结构中，形成新的数字复制循环。

#Vibe Coding #自然语言编程 #LLM #自举机制 #AI代码生成