在程序员的日常工作中，bug似乎无处不在，尤其是那些看似简单却耗费大量时间的小问题。这些小bug有时花费的时间甚至远超我们对它们的想象。比如，在处理数据时，简单的数值类型错误可能会导致整个程序崩溃，而程序员在调试时往往和这些bug周旋很久，直到最后发现，解决办法居然是如此简单。这种挫败感不仅让人沮丧，同时也反映出编程工程中的某种无奈与低效。

遇到 AI 写代码有误时，你可以判断一下：这种代码，是不是 AI 的训练数据里常见的。 如果代码使用了某个特别小众甚至私有的类库，或者是最近刚出的接口， AI 没见过，当然就不会写 。如果某个任务，以前的做法是 A，但一年前 A 方法不再支持需要用 ...

在萨隆太看来，AI工具最显著的问题之一是它们生成的代码常常包含大量不可预见的bug。这是因为在修改代码时，程序员往往无法准确掌握修改所引发的所有影响，特别是涉及多个组件的复杂系统。如果一名开发者在使用AI工具时未经过仔细的逻辑审核，最终产出的软件可能会由于这些难以捕捉的错误而降低整体性能，甚至在实际运用中导致崩溃。这样的情况促使开发者们不得不花费额外的时间来进行调试，而不是专注于创新和开发新的功能 ...

（来源：MIT Technology Review）如果你问那些正在开发生成式 AI 的人当前这一技术最擅长的领域是什么，也许很多人会回答：编程。“这对开发者来说是非常激动人心的。” Anthropic 首席科学家 Jared Kaplan 在接 ...

作为一名科技爱好者和效率至上主义者，我一直在寻找能提升工作效率的工具。最近，我发现了一款神奇的AI编程助手——Free Deepseek，它彻底颠覆了我对AI工具的认知：原来，强大的AI能力也能免费拥有！ 为什么要关注Deepseek AI？