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德鲁·布鲁尼格质疑,尽管大型语言模型有潜力自动化大量的开发工作,像Claude这样的应用仍然选择Electron而不是原生开发。他认为这并非仅仅因为大型语言模型尚未足够完善。
他认为核心问题在于,如今原生开发几乎没有优势。原生API使用起来很繁琐,操作系统供应商也在积极阻止原生开发,平台一致性已经成为不可能,现代原生UI往往和基于Web的UI一样糟糕,甚至更糟,不断变化且缺乏明确的指导原则。
虽然更深层次的操作系统集成听起来很有吸引力,但实际的互操作性有限,大多数服务都在向线上迁移。性能也无法保证;臃肿软件并非Web应用独有。最终,作者认为问题不在于*技术*(Electron或原生),而是软件开发中普遍缺乏细致和质量控制。简单地用原生框架重写应用并不能神奇地解决根本问题。
## Git 最佳实践:总结
本文档概述了使用 Git 的最佳实践,强调其核心功能:有效跟踪更改。虽然功能强大,但 Git 需要贡献者(开发人员)注意细节,以避免混乱的历史记录。清晰的历史记录有助于理解、学习和代码审查。
该指南分为基础、中级和高级实践。基础部分涵盖了必要的命令,如 `git status`(了解仓库状态)、`git commit`(附带清晰的消息)、`git fetch`(更新远程引用)和 `git diff`(查看更改)。中级主题包括安全的开发流程,如频繁提交和推送,以及使用特性分支。
高级技术,如使用 `rebase` 重写历史记录,不建议在共享分支上使用,但在本地可能很有用。关键概念包括提交作为补丁、分支作为对提交的引用,以及避免强制更新的重要性。像 `git worktree` 这样的工具可以并行处理多个分支。
最终,持续应用这些实践——以及测试和编译——可以最大限度地减少错误,并确保协作、高效的开发流程。建议查阅官方 Git 文档 ([https://git-scm.com/book/en/v2](https://git-scm.com/book/en/v2)) 以获得更深入的理解。
## 人工智能工具成本上升 受沃霍尔“即使是奢侈品也广泛可得(如可口可乐)”的观察启发,作者探讨了最初人工智能编码工具(以 GitHub Copilot 为例)的低廉价格可能无法长期维持的原因。 曾经每月仅需 10 美元就能使用,但趋势表明成本将大幅上升,顶级选项可能达到每月 100 美元以上,甚至研究级代理可能高达每月 20,000 美元以上。 这不同于颠覆性技术的典型情况;大型语言模型*一开始*价格低廉,但提供的价值不成比例——以相同的成本生成比人类开发者更多的代码。 对更快、更可靠的人工智能的需求增加(例如持续的代码注释或改进的信息检索)需要更多的计算能力,从而推高价格。 改进还来自于并行运行多个人工智能实例等技术,进一步增加成本。 虽然竞争、硬件进步或规模收益递减*可能*会抑制价格上涨,但作者认为这种情况不太可能发生。 人工智能实验室内部的预期是,未来访问最佳工具的成本将越来越高,可能会让学者和小型企业无力承担,从而形成一种分层系统,价值与成本直接相关。
## AI驱动的软件重写与验证挑战 人工智能正在迅速改变软件开发。Metal、Google、Microsoft和AWS等公司已经利用AI以惊人的速度生成和现代化代码——预测表明到2030年,所有代码的95%可能由AI生成。最近的成就,例如Anthropic的AI构建的C编译器,展示了AI能够快速且廉价地生产大规模软件。 然而,这种速度带来了显著的风险。尽管取得了进展,AI生成的代码经常包含错误,常常无法通过基本的安全测试,并且随着对AI的依赖增加,人工审查正在减少。这造成了一种“工作坊效应”——精美的输出需要大量的下游修复,在关键系统中可能造成灾难性后果。 核心问题不仅仅是*更多*代码,而是“验证差距”正在扩大——确保代码正确性的能力远远落后于其生成速度。解决方案在于**形式化验证**:通过数学方式证明代码的正确性,而不是仅仅依赖测试。Lean等平台正在涌现,使AI能够*证明*其工作,提供超越测试信心的保证。 这种转变并非旨在减缓AI的速度,而是增加“数学摩擦”——优先规范和设计。经过验证的代码不仅仅是更好的工程实践;它是一种数学保证,对于构建可信赖的基础设施至关重要。未来设想了一个经过验证的软件堆栈,开源且数学上可靠,从根本上改变工程师的角色,使其转向更高层次的设计和规范。
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## TorchLean:神经网络形式化验证
当前的神经网络验证常常存在执行方式与分析方式脱节的问题,依赖于对其行为的未明确假设。**TorchLean** 通过在 Lean 4 定理证明器中构建框架来解决这个问题,该框架将神经网络视为精确的数学对象。
TorchLean 提供经过验证的 PyTorch 风格 API,确保在执行(即时或编译)和验证之间定义一致。 重要的是,它结合了使用 IEEE-754 的明确、可证明的浮点语义,消除了歧义。
该框架支持诸如区间边界传播 (IBP) 和 CROWN/LiRPA 等验证技术,生成经过认证的保证。 通过诸如鲁棒性认证、物理信息神经网络和神经控制器验证之类的应用进行验证,TorchLean 为学习系统提供了一个完整的、形式化验证的流程——弥合语义差距并实现真正可信赖的 AI。
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## 缺失的AI游戏革命 尽管最近AI,特别是大型语言模型(LLM)取得了显著进展,但真正突破性的AI驱动游戏体验仍然难以捉摸。AI正在影响游戏*开发*,但尚未*定义*游戏玩法。早期实验,如AI Dungeon、Death by AI和Suck Up!——主要依赖于对话式AI——未能获得持久的玩家兴趣。即使是技术上令人印象深刻的演示,如AI生成的3D世界,也感觉平淡无奇。 作者认为这并非仅仅是缺乏尝试。商业模式受到依赖昂贵第三方AI服务的阻碍,并且一部分玩家积极抵制生成式AI的整合。然而,核心问题可能更深层:LLM本身并不*有趣*。 传统游戏从简单、确定性的规则中获得乐趣,这些规则创造了涌现的复杂性。AI的“软逻辑”感觉太像与人互动——引人入胜,但并非本质上具有游戏性。作者现在认为游戏的魔力在于精心设计的约束,而不是从无限、不可预测的生成开始。尽管持怀疑态度,他们仍然希望能够出现真正创新的AI游戏,但会以更务实的视角看待。