AI并非真神，写代码门槛依旧高悬
AI 最大的谎言就是声称彻底消除了写代码的障碍。首先呢，毋庸置疑的是， AI 确实既省去了敲代码的繁琐，也把写代码中的 if else 等语法层面的难题轻松化解了。但对于有编程经验的人来说，拿到一个功能后，哪些需要前端处理，哪些需要后端处理？物理结构在数据库中该如何搭建？实现这个功能要拆分为几个模块？而对于一个毫无写代码经验的人而言，可能连这些专业术语都说不清楚，自然也就难以获得理想的功能实现。这恰恰解释了，为什么用同一个工具、同一个模型去实现同一个功能，有的人半小时就能搞定，有的人却要花上一整天，甚至有
企业AI战略：北大3天研修班，助非技术管理者直击核心
💡企业需不需要掌握AI？这不是学不学的问题，而是如果不学，竞争对手就会超越你。当同行利用AI降低成本、提高效率、优化决策并重构产品时，你还在等待技术成熟吗？等待的结果不是成熟，而是差距。AI能否真正为业务创造价值，不在于模型有多强大，而在于企业最薄弱的环节是否被打通；不在于拥有多少智能体，而在于数据、流程和业务知识是否已为智能体做好准备。企业学习AI不是追逐潮流，而是关注这三件事：一、你的行业是否正在被AI重写规则？二、你的团队是否有能力实施AI？三、你的管理者是否了解AI能做什么和不能做什么？如果都回答
AI 时代，程序员的手写代码能力是否仍是关键？
你可能已经见过这种场景：一句需求丢给 AI，几秒钟以后，页面出来了，接口出来了，连测试用例都顺手补上了。效果确实很猛。以前半天才能搭起来的 Demo，现在十几分钟就能跑通；以前卡在某个参数上，现在问一句就有示例。对新手来说，这像多了一个很会查资料的学长；对老手来说，它像一个不知疲倦的初级同事。那问题来了：都这样了，程序员还有必要坚持手写代码吗？我的答案很直接：有，而且更有必要。AI 负责提速，手写负责兜底。真正值钱的，不是你敲了多少行，而是你知道哪一行不能乱敲。一、先看效果：会手写的人，用 AI 反而更快
AI战况升温,扎克伯格入驻AI实验室亲自Coding
作者丨谢耀帆在AI竞赛趋于白热化的当下，各科技巨头之间的竞争愈发激烈，CEO们需要采取更加务实的举措来激励团队前进。比如Meta CEO马克·扎克伯格将自己的工位迁至AI团队，与成员们并肩作战写代码。据《商业内幕》当地时间14日报道，Meta总裁迪娜·鲍威尔·麦考密克在华盛顿特区举办的Semafor世界经济峰会上透露，扎克伯格目前与Meta首席AI官汪滔（前Scale AI创始人兼CEO）、AI产品负责人纳特·弗里德曼（前GitHub CEO）同在一间AI智能实验室工作，而且全天都在编写代码。麦考密克还打