标签: 编程
OpenAI称Kimi开源是减速主义外国佬看到咱得大模型水平追上来就开始酸了
OpenAI称Kimi开源是减速主义外国佬看到咱得大模型水平追上来就开始酸了KimiK3对整个AI产业的积极意义：❶架构创新和数据质量打造国产模型新标杆：1）K3定位2.8T开源通用模型，主攻长程编程、Reasoning推理、知识工作和视觉理解等，在ArtificialAnalysis的IntelligenceIndex中Rank3、AgenticIndex中Rank3和ArenaFrontendCode中Rank1；2）K3是国产模型在通用场景和性能的双重新标杆，在游戏开发/CAD/反编译、深度研究报告可视化、严谨知识工作、EDA模拟、视频剪辑等任务上接近Fable5水平；3）K3在长程Agent任务上表现优异，其GPUKernel优化、从零构建GPU编译器MiniTriton、48小时自主芯片设计、2小时完成研究员1-2周的科研编程、3D游戏开发等案例都刷新了产业对开源模型long-horizonagency能力的预期；❷超大参数MoE开源模型将释放CSP和国产超节点红利:1）无所谓算力通缩，K3作为的一个2.8T参数量的超大稀疏MoE（896激活16），仅权重就占用>1.5T的HBM容量（MXFP4下），并采用了极其稀疏的专家并行方案（WideEP），推理Infra对scale-up域的容量和带宽要求极高，需要部署在64卡以上的超节点上做推理；2）腾讯/华为/阿里/Vercel/OpenRouter等已率先完成K3模型上线，已有国产芯片完成自部署适配和模型上线，预计更多hyperscaler和neocloud厂商将完成模型接入、并在7/27的权重开放后完成自有算力适配和部署；3）国产超节点在算力调度池化、PD+vLLM、Mooncake分离式推理、分布式KVCache池、多级缓存&缓存降级等方案上的架构适配和大规模生产落地将进一步享受开源模型的红利，随着Infra推理调度的进一步优化和超节点的商业化，CSP和国产算力将进一步享受顶级开源模型的利润再分配机遇；❸K3在Infra架构和模型性能上仍有优化空间：1）K3默认max思考强度的token消耗超过常规模型，指令模糊时的"过度主动"既有行为失控风险、也进一步推高消耗；2.8T级权重带来极高部署门槛，限制非数据中心算力的利用；实测Output62TPS低于同档模型中位数（72TPS，但TTFT1.99s反而占优）；2）用户反馈缓存保留仅10分钟，可能系KDA快照缓存只能精确续写、无法像PagedKV部分复用，命中语义存在架构级差异；而保留时长偏短更可能是快照适配在Infra侧尚未成熟的工程问题；3）当前Agent框架须完整回传历史思考，不适用级联调度下的多模型切换场景；SwarmMax在K3规模下的调度稳定性尚待第三方验证；❹K3的发布对产业的影响显然是更积极的：1）SOTA模型之间的竞争正在加剧。Anthropic近期已持续加大让利（Fable5以50%额度常驻Max订阅、CC周额度上调50%并延长至8/19），GPT-5.6与K3的推出将使其高份额&高毛利面临更直接的竞争压力。但“模型能力天花板远未到顶”是产业里的共识，SOTA模型的交替领先不仅利好上游算力的叙事，也能催使更SOTA的模型早日推出，并加速产业红利进一步向下游应用传导；2）CSP凭借其算力规模效应和生态粘性逐渐掌握了未来模型的分发权和下游应用的拓荒权，将扮演产业趋势里“承上启下”的关键角色。开源模型的崛起和用户数据主权意识的唤醒，正在让CSP与闭源模型公司在生产级的推理市场中占据上风，同时也意味着将Anthropic的ARR作为跟踪行业景气度的唯一指标将不再可取，后续CSP的表述口径&数据披露将会更加关键。
KimiK3这次真的很猛，2.8万亿参数、百万Token上下文，重点还是编程、
KimiK3这次真的很猛，2.8万亿参数、百万Token上下文，重点还是编程、推理和Agent。真正重要的不是参数大，而是中国开源模型已经开始正面进入全球前沿模型竞争。如果后续开放权重后，实际体验和成本也能站得住，那Kimi可能会成为继DeepSeek之后，又一个让全球AI圈重新认识中国模型的产品🐱
副局长手搓小程序爱好编程20多年一个被副局长耽误的优秀程序员！当了官不把精力用在
副局长手搓小程序爱好编程20多年一个被副局长耽误的优秀程序员！当了官不把精力用在官场上，而是用在编程上，这样的人在官场属于异类和小众。你有这样的本事，其实可以不用当官了，完全可以自己创业，发家致富。把位置让给别人，让给更像官员的人。北京
ClaudeCode如今是AI编程的标杆，但你知道吗？它最初只是一个被团队内部
ClaudeCode如今是AI编程的标杆，但你知道吗？它最初只是一个被团队内部嫌弃的粗糙工具，启动慢、bug多，却靠一群不信命的工程师和模型迭代完成了逆袭。你敢信？现在程序员追捧的ClaudeCode，最初竟是团队嫌弃的粗糙原型！它的前身叫clide，启动慢、bug多。但偶尔成功一次，工程师就惊叹：‘像未来科技！’研究员DawnDrain花了‘令人尴尬地久’教它写diff——红色删除、绿色增加，要写得像人读得懂。一次，Boris看到同事Robert用clide干活，红绿代码一闪，他感到强烈紧迫感：必须把它做成产品！2024年，Boris全职扑上去。团队极小，没有审批，发现问题直接改。经理Adam故意不扩张，怕流程拖慢速度。早期成功率只有两三成。但团队坚信：等下一代模型，它能成八九成。转折在Claude4。模型更会写代码，Boris说：‘我的代码现在100%由ClaudeCode完成！’Boris感叹：如果一个难用的命令行工具都能让工程师震撼，好用的版本会是什么样？
此人编程能力恐怕在我之上
此人编程能力恐怕在我之上
外媒：美团于6月30日发布并开源其下一代大语言模型LongCat-2.0，声称这
外媒：美团于6月30日发布并开源其下一代大语言模型LongCat-2.0，声称这是全球首个完全基于5万颗国产芯片集群训练运行的万亿参数AI系统。该模型支持长达100万token的上下文输入，专注于智能体编程，在部分编码和智能体基准测试中媲美或超越谷歌Gemini、OpenAIGPT-5.5和AnthropicClaudeOpus等领先模型。此前预览版已成为全球AI平台OpenRouter上使用量前三的模型之一。此举凸显在美国芯片出口管制背景下，中国科技企业加速推进AI算力自主替代的趋势，华为、燧原等国产芯片商正快速填补市场空缺。
AI编程这么厉害，为什么不下班前提交需求给AI，第二天回来给AIReview代
AI编程这么厉害，为什么不下班前提交需求给AI，第二天回来给AIReview代码？
6月24日沙特博主发文：“Telegram创始人建议学生，不要浪费时间学习编程和
6月24日沙特博主发文：“Telegram创始人建议学生，不要浪费时间学习编程和人工智能.....好好学习数学和物理。“埃隆·马斯克直接在推文下方表态，表示完全认同这一思路，两大行业领军人物的共识，迅速在全球教育与科技圈引发广泛讨论。很多人误以为两人全盘否定编程，其实这是典型的理解偏差。杜罗夫的核心逻辑十分清晰：当下各类AI工具可以快速完成写代码、调基础算法、简单程序调试等重复性编程工作，只会敲代码的基础从业者，很容易被人工智能替代。而数学是底层思维基石，能锻炼逻辑拆解、推导求证、系统性解决复杂问题的能力，不管是创业运营项目，还是深耕高端技术研发，这种底层思维能力永远不可替代。马斯克随即补充观点，明确提出**以数学为基础深耕物理**，恰好完善了这套教育思路。马斯克本身主修物理专业，他创办特斯拉、SpaceX的诸多突破性创新，都依托物理学第一性原理思维。编程只是落地工具，物理能够解释现实世界运行规律，自动驾驶、航天工程、机器人、高端芯片、前沿AI模型的深层突破，全都离不开物理原理支撑；只会套用代码模板，只能做表层执行工作，弄懂数理底层逻辑，才有能力完成原创技术革新。后续杜罗夫也主动接纳马斯克的看法，进一步解释：并非不用学编程，而是学习要有先后主次。先筑牢扎实的数理功底，再接触编程与人工智能才更有意义，数理功底过硬的人，吃透算法、驾驭AI大模型的速度会远超普通学习者；如果跳过基础埋头死记代码，最终只能停留在低端重复性岗位，缺少向上突破的空间。放到当下就业环境来看，这个建议极具现实参考性。近几年培训班批量速成程序员，基础代码岗位内卷严重、薪资不断收缩；但能深耕AI算法优化、航天研发、精密制造、半导体设计的高端人才，缺口持续拉大，这类岗位筛选的首要门槛，就是深厚的数理功底。速成编程是短期谋生技能，数理积累是贯穿一生的核心竞争力，也是拉开普通从业者与顶尖技术人才的关键分水岭。当然理性来看，二者并非对立取舍。对于学生而言，最优路径是打好数学、物理底层根基，同步适度学习编程、了解AI应用趋势，做到底层思维与实操工具兼顾。只跟风追逐热门技术容易陷入内卷，固守传统理科又会脱节时代发展，找准主次平衡，才能适配人工智能时代长期的成长与竞争需求。以上是小编个人看法，如果您也认同，麻烦点赞支持！有更好的见解也欢迎在评论区留言，方便大家一同探讨。
此人的编程能力在我之上
此人的编程能力在我之上
SpaceX收购AI编程独角兽马斯克终于把Cursor买下来了，600亿美元，
SpaceX收购AI编程独角兽马斯克终于把Cursor买下来了，600亿美元，全股票交易，估值4063亿人民币。搁五年前，谁能想到一个编程工具能卖到这个价？但你仔细看马斯克的逻辑，就明白这钱花得值。xAI在编程工具上一直落后于Anthropic和OpenAI，怎么办？马斯克想了一招——直接把人从Cursor挖过来。挖着挖着，发现与其挖人，不如直接买下来。一来一回，600亿花得值。Cursor也不是省油的灯。之前Cursor自己准备融资20亿美元，估值超500亿，后来一想：反正以后算力需求xAI能解决，融什么资？直接并入SpaceX，算力成本全省了。SpaceX去年净亏损49.4亿美元，资本开支207亿美元。马斯克这个摊子，越铺越大。
