林纳斯·托瓦兹已经开始尝试氛围编程了。是的，真的！他正在使用谷歌的Antigravity AI助手来生成新业余项目的部分代码，而不是自己编写所有代码。这样做，他已经成为迄今为止采用这种快速传播且经常受到嘲笑的AI驱动编程方式的最高知名度程序员。

Coding agents（编码智能体） 已成为应用型 AI 中最活跃的领域之一，但许多团队在模型或服务商更迭时，仍不断重复构建脆弱的基础设施。那么，如何在生态不断变化的背景下保持快速迭代与高度韧性，并将更多精力投入到领域特定的工作流程和用户体验上？

如果你现在还把“写代码”这件事，和“要学一门编程语言、啃完几十小时课程、装一堆开发环境”绑在一起，那你大概率会被这个故事震一下。主角 Elena，本职是 AI 研究员：每天看论文、测模型、写报告，懂算法、懂模型原理，看 paper ...

Linus Torvalds，那个用中指怼过英伟达的男人，那个在邮件列表里把烂代码骂得狗血淋头的暴躁老哥，那个曾公开表示「AI生成代码就是垃圾」的硬核程序员—— Vercel CEO Guillermo Rauch 在推特上列出了「进入 2026 ...

请媒体朋友们不要报道我们，让我们有更长久的时间可以收集整理数据。我们最怕捧杀了，您让我们保持低调，就是对中文算法圈做了大的贡献！ 中文互联网上最古老最神秘(没有之一)的MOP里屋社区于2023.1.1庄重宣布: 在英明神武的猫扑管子带领下，决心发挥社区 ...

于是，Fog Creek创始人、《Joel on Software》的作者 Joel Spolsky和知名程序员、《Coding Horror》的作者 Jeff Atwood创建了Stack Overflow，2008年正式上线后持续走红。

数据公开后，以及《Nature》为此专门撰写的社论，标志着DeepSeek在学术严谨性和技术原创性上获得了国际最高认可，彻底洗刷了外界对于中国大模型“套壳”或“跟随”的刻板印象。

去年7月，由于DeepSeek下载量从高峰期的8000多万暴跌至2000多万，下滑72.2%，“DeepSeek跌落神坛”就成为了当时互联网最热门的话题。 根据DeepSeek内部的基准测试，V4在编程任务上的表现超过了目前市场上的主流竞品，包括Anthropic的Claude和OpenAI的GPT系列。

DeepSeek-V4的技术亮点体现在对数据模式的理解能力上。以“数草莓中字母r的数量”这一经典问题为例，上一代模型因无法理解“计数”概念，只能依赖训练数据中的错误答案，导致频繁出错。而新模型通过改进训练机制，能够真正理解任务本质，避免此类低级错误。团队还攻克了“灾难性遗忘”问题——在模型复杂度提升的过程中，V4保持了性能稳定性，未出现能力退化现象，这为构建编程Agent奠定了基础。

为什么命令行越来越具有代理式功能 传统上，终端或shell是一种命令式工具，依赖于像 ls 、 grep 和 git 这样的预定义命令来执行特定指令。 然而，像Gemini CLI、Claude Code和AutoGPT这样的代理性命令行工具的最新进展已经将这个简单的实用程序转变为一个更动态和智能的助手。