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科技爱好者周刊(第 409 期)

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宁波的杭州湾海月剧场,原址是江边的废弃码头,被改建为古典园林。(via)
程序员的职业未来
程序员这个职业,将来会怎样?现在有很多说法。
一些人认为,将来的代码都是 AI 生成,市场不需要那么多程序员。极端情况下,程序员职业可能会消失。
另一些人认为,不必杞人忧天,AI 不过替代一部分手工编码,替代不了人类的判断。AI 让世界需要更多的代码,程序员职业不仅不会萎缩,反而继续兴旺下去。
我最近看到一个老外对程序员职业的预测,觉得比较靠谱,分享给大家。
他不是主观臆断,而是依据行业的内在逻辑,分析接下来最可能的发展。
他说,大家要记住,大多数的商业软件开发是一个工业流程,而非手工流程。所谓"工业流程",就是软件生产必须符合工业化的要求,也就是提高效率、降低成本、保证可靠性和稳定性。
工业化是软件行业的内在动力,AI 只是恰巧符合工业化的要求。展望未来,有几点预测。
(1)AI 大模型将越来越智能、速度越来越快、价格越来越便宜。
(2)编码代理(coding agent)会不断改进,功能越来越强大。
(3)AI 的估值泡沫或许会破裂,甚至可能引发衰退,但编码代理将长期存在,不会消失。它们已经以某种形式,永久成为软件开发流程的一部分。
(4)公司管理层将继续向程序员施加巨大压力,要求程序员尽可能多地使用编码代理。公司希望降低软件开发的技能门槛,并增加程序员的工作强度。在公司眼里,如果市场部的销售人员也能开发软件,那就再好不过了。

科技爱好者周刊(第 410 期):你需要知道的

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宁夏沙坡头景区的巨型蒙眼雕塑。(via)
你需要知道的 AI 三种机制
这是"AI 小知识系列"的第三篇,前两篇分别是《大模型需要多少内存》和《AI 缓存是什么》。
我分享一些自己的学习笔记,用来理清对于 AI 技术的理解。我尽量写得通俗,希望对大家有用。
今天谈一个基本问题:AI 为什么能够回答我们的提问,它怎么会知道答案?
你可以找到很多这方面的论文和书籍,详细解释大模型的运作,通常非常难懂。但是,对于非专业人士,只要简单知道 AI 的三个机制,就可以了。
(1)参数机制
在宏观层面,所有大模型都是对人类知识的建模。它建立了一个数学模型,用来描述所有的人类知识。
怎么描述呢?它使用的是一种参数机制,将知识分解成一个个"词元"(token),然后计算所有词元之间的数学关系。这个过程称为"训练"。
这种数学关系使用无数个参数来表示。举例来说,大模型 GLM 5.3 有7440亿个参数,这些参数用来构建所有词元之间的关系(也就是权重)。所谓"训练",其实就是找出这个7440亿个权重,描述人类知识的构成,也就是所有词元之间的关联。
一旦训练完成,我们向大模型提问时,它就会根据这些权重,找出最可能的词元,从而生成符合概率的答案。
所以,大模型本质上是一种"压缩-生成"机制,将人类知识抽象在无数参数之中,后期再生成出来。
(2)推理机制
不难理解,参数越多,模型的效果越好。因为更多的参数意味着,可以更精确地描述各种知识,从而可以更准确地将其还原出来。
但是,一方面,参数不可能无限增加,训练和使用成本将直线上升,使用时的运算时间也会变长。

科技爱好者周刊(第 411 期):OpenClaw 2.0

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宁夏西夏陵使用金属网,将残片还原成石像生。(via)
OpenClaw 2.0 是一个缩影
本周,OpenClaw 发布了2.0版。
是不是很久没听到这个名字了?现在很少有人提到它,不过就是半年。
回想今年春节,它一夜走红,引发了全民热议。一时间,上门安装龙虾成了热门服务,还真有不少人付费。
仅仅过了半年,它就成了昨日黄花,已经被遗忘了。AI 时代就是这样,新事物层出不穷,再大的热门也就走红几天。
用了半年,它终于从1.0版升级到2.0版。
大家知道,OpenClaw 的代码几乎百分之百都是 AI 生成,早期每天发一个版本。后来发现不能这样,会把用户累死,于是从7月份开始,改成每月发一个版本。
以八月为例,月初的时候发布了测试版 2026.8.1-beta1,月中又发了 beta2 和 beta3,到了月底就发了8月正式版。同时,也发了9月的测试版 2026.9.1.beta1。
这种发布节奏,对用户比较舒适,每月更新一次就 OK。
因为8月版的改动特别多,所以这个版本就是2.0版。根据发布公告,它共有933位贡献者,合并了16000个 PR。
这个数字比较恐怖。根据官网,OpenClaw 的开发团队全职9人,兼职26人。就算这些人全部参与,我觉得也没办法一个月合并掉16000个 PR。
每天一睁开眼,就是500多个 PR 等着合并,这些人怎么看得过来嘛?
唯一的结论只能是,这些 PR 没有经过代码审查,都是 AI 合并的!
我猜想,只要管理员觉得这个 PR 是合理的,AI 审核和测试都过了,就会合并进仓库。
这种做法也没什么,大规模的 Vibe Coding 只可能是这种结果。

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