AI 编程 Bug 激增背后的真相
AI 编程带来的体验日益提升，甚至超越了部分初级开发者，然而近期发布的大模型在编程辅助上 Bug 频发，究竟为何 Bug 数量不降反升？？？可能存在以下几种情形：1、大模型厂商暗中削减了推理算力大模型企业一方面对外提供服务（供我们使用），另一方面需训练新模型。当前显卡紧缺、内存价格飙升，厂商将部分算力转向训练，导致对外服务资源缩减（我们感知到的就是模型变“笨”了）2、训练大模型遭遇瓶颈举例而言，GitHub 上的优质代码均由人类编写，将这些代码输入大模型，模型基于概率生成接近人类风格的代码，因此 AI 编
对话突然"失忆"别急着怀疑模型,真正的元凶是它
大家好，我是专注于持续分享数码家电、软件技巧相关知识的博主设计虱聊科技。希望能获得您的关注与支持。最近跟一个 AI Agent 互动时，它突然就"忘记"了我之前说的话。而且是瞬间遗忘，这绝非上下文污染那么简单。当时我的第一反应是：难道是模型能力不足？刚切换到小米 mimo-v2.5，之前用的是 Minimax-M 2.7。但仔细想想不太对劲。mimo 口碑一直不错，上下文窗口更是高达 1M tokens，如果是模型本身的问题，网上早就议论纷纷了。那就只剩下一种可能性了——系统层面的故障。我把这个现象反馈给
AI成本优化|第13章:Token经济学:3000预算如何达到30000效果
PART 01小明和阿强是同事，都是软件开发工程师。小明的情况：每月AI费用：$215使用感受：非常顺畅，响应及时，结果精准工作内容：日常开发、代码检查、文档编写阿强的情况：每月AI费用：$2,180使用感受：迟钝、缓慢、频繁超出上下文限制工作内容：与小明完全相同造成10倍费用差距的原因是什么？不是他们使用的AI服务不同，不是他们的项目难度不同，而是——小明掌握Token经济学，阿强不了解。///PART 02Token是AI处理文字的最小计量单位。可以把Token看作AI的「一口食物」。Token换算标