如果你不熟悉 Windsurf，你可能知道它以前的名字 Codeium。如果你不熟悉 Codeium，你可能知道它的主要竞争对手，一家叫 Cursor 的公司。如果你不知道 Cursor 是什么，a) 你可能知道 GitHub Copilot 是什么，b) 你是怎么找到我的博客的？
这篇文章的本意是幽默，但我们也不要假装这里没有严肃地讨论现代设计中令人沮丧的千篇一律。在这项研究中，我们没有参考过真正的肛门，尽管有几位设计师显然在考虑它们。
也许这并不神秘： 人工智能实验室公司在撒谎，当他们改进基准结果时，那是因为他们以前看过答案，并把它们写下来了。从某种意义上说，这是最幸运的答案，因为这意味着我们在衡量 AGI 性能方面其实并不差，我们只是面临着人为的欺诈。欺诈是人的问题，而不是潜在技术困难的表现。
如果你一直关注网上关于这些新图像生成器的讨论，你可能会注意到我还没有演示它们最受欢迎的用途–进行风格转换，即人们要求人工智能将照片转换成看起来像是为辛普森一家或吉卜力工作室制作的图像。
告诉大语言模型(LLM)一个环境条件（比如附近有电话）会影响它的表现吗，即使大语言模型(LLM)显然没有电话？这个问题将这些看似毫不相关的研究联系起来，并构成了我的实验基础。
当您使用 ChatGPT 时，您可能会发现对话自然流畅，并能提供连贯的回复。然而，情况并非总是如此。这个流行平台的创始人萨姆-奥特曼（Sam Altman）公开承认，长期以来，他的旗舰聊天机器人最大的弱点就是用户体验。
“上诉法院说：”由于《版权法》的许多条款只有在作者是人类的情况下才有意义，因此对《版权法》的最佳解读是，人类作者身份是注册的必要条件。
从今天的角度来看，DeepSeek 可能还处于探索阶段，与业界的开源模型保持一致，并进行理论研究。不过，从论文中的细节来看，一年后划时代的 R1 诞生的条件已基本具备。
在一篇新论文中，该公司的研究人员发现，即使是前沿模型，或者说最先进、最具挑战性的人工智能系统，“仍然无法解决 ”大部分编码任务。
手工编程对比 AI 编程
踩中狗屎
生成的代码仍需进行返工，由人类工程师来改 Bug，还有 32% 的开发者指出 AI 生成的代码可能导致重复。
我经常看不到人工智能/ML 在我们产品中的任何用例，但我想，如果你对这些工具有一定的经验，就会更容易看到机会。
没眼看……“9.11和9.9哪个大”这样简单的问题，居然把主流大模型都难倒了？？
如果有一段代码或软件有时会产生完全错误的输出，我们会认为这是一个错误。 然而，对于人工智能，所有的投资者/创始人/PM 似乎都不太在意，反正就是推出一款坏掉的产品。
AI 自我编程
Windows Recall 每五秒截图一次。网络安全研究人员说，这个系统很容易被滥用–一位黑客已经制作了一个工具来展示它到底有多容易。
首席执行官越来越受到人工智能的威胁，就像新闻稿撰写人和客户服务代表一样。完全自动化的 “黑暗工厂 ”可能很快就会在公司高层出现：“黑暗套房”。
“骗子利用一切可以利用的平台来诈骗，并不断调整以规避执法。”Meta 正在与执法机构和其他组织合作，以了解黑客和骗子用来规避公司政策和系统的技术。
如果你的心智模型是 LLM 会记住所有输入并进行训练，那么你就会更容易认为那些声称他们已经禁用了这种能力的开发者可能没有说实话。如果你告诉你的人类朋友不要理会你误传给他们的一则有趣的小道消息，你很清楚他们是不会忘记的！
微软的客户和 Windows 发烧友都一直在呼唤操作系统中的某些功能，让所有的人工智能炒作都物有所值。但是，以目前的形式来看，Windows Recall 并非如此。
谷歌发言人写道，类似 “奶酪不粘披萨 “这样的搜索并不常见，只是因为在 X 等社交媒体平台上出现了关于错误答案的病毒式帖子，才引起了人们的注意。
在一个例子中，人工智能（AI）似乎告诉用户将胶水与奶酪混合，使其粘在披萨上。它甚至给出了具体细节：”你还可以在酱汁中加入约⅛杯无毒胶水，使其更具粘性”。
“我们发现，52% 的 ChatGPT 答案包含错误信息，77% 的答案比人类答案更啰嗦，78% 的答案与人类答案存在不同程度的不一致，”他们写道。
从表面上看，这听起来是个很酷的功能，但我心中那个偏执的隐私纯粹主义者正把脸埋在枕头里尖叫。试想一下，如果你在过去三个月里所做的几乎所有事情都被记录下来，让任何能访问你电脑的人都能看到
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