在当前 AI 编程浪潮下，你是否也曾遇到过这样的困惑：尽管大语言模型（LLM）在代码生成方面展现出惊人潜力，但在处理复杂、企业级的编程任务时，它们常常会“胡编乱造”，给出不准确或不符合实际的答案——这正是我们常说的“幻象”问题。如何为大模型提供精准、全面的代码上下文，成为了提升 AI 编程可靠性的关键。这种对代码结构的精准理解，极大地丰富了大模型获取“上下文”的能力，从而有效降低大模型的幻象，使其

在论文中，微软研究员还画了一张很有意思的图，展示了 AI 适用性得分最高的 25 个职业，以及对这些分数“贡献最大”的 20 个中层任务（也就是 IWA，类似“撰写内容”、“维护知识”、“编辑文档”这种更具体的工作内容）。你可以把它理解成大类标签，比如“搬东西”、“分析数据”、“动脑筋”、“操作设备”这种很宽泛的活。

蚂蚁数科依托旗下天玑实验室，业界首次构建了大规模、高质量、多模态的 Deepfake 数据集，其合成超过百万级多媒体内容，充分地模拟了真实世界金融风控环境中的Deepfake攻击样本，成为评测现有金融领域Deepfake检测模型性能的重要标准。鉴于此，开发针对Deepfake攻击的检测系统在金融领域是十分必要的，但是强大的Deepfake检测防御模型需要高质量符合真实世界环境的人脸Deepfake

幸运的是，我们有一群“对的人”，因此才能实现这些“魔法”。而且 Codex 的范围也不小：我们构建了容器运行环境，对代码库下载流程做了优化，微调了一个专门用于处理代码编辑的模型，支持各种 Git 操作，设计了全新的交互界面，还接入了互联网访问，如今，他选择用这篇坦率又细致的回忆，讲述他在 OpenAI 工作的一年：从公司文化到日常开发节奏，从 GPU 成本到代码风格，从“第一行代码到 Codex

正是本次越狱攻击的可怕之处：攻击者使用了 Echo Chamber（回音室）+ Crescendo（渐进式） 两种越狱技术的组合，在短短几轮对话中，就让模型“放松警惕”，最终生成了原本不该输出的信息。永远不会直接输入那些容易触发模型“护栏”的危险词语，而是通过反复铺垫、引导，让模型在不知不觉中给出违禁信息。其原理是通过“上下文投毒”的方式，在不触发敏感词过滤的情况下，逐步引导模型生成有害内容。恶意

是基于浏览器的集成式开发环境（IDE），为开发者提供了一个永不间断的云端工作站。用户在使用 Cloud Studio 时无需安装，随时随地打开浏览器就能在线编程。作为在线 IDE，包含代码高亮、自动补全、Git 集成、终端等 IDE 的基础功能，同时支持实时调试、插件扩展等，可以帮助开发者快速完成各种应用的开发、编译与部署工作。“腾讯云实战训练营”是由腾讯云联合CSDN推出的系列开发者技术实践活动

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根据 Hubstaff 官网显示，这款软件能够记录员工在电脑上的行为，功能包括：实时追踪网页访问、应用使用、屏幕截图、鼠标移动、键盘输入、工作打卡等。xAI 内部邮件对此解释称，这一做法的目的，是为了“优化工作流程，提升对教学活动的洞察力，并确保公司资源聚焦于 Human Data 的优先事项”。问题在于，不是每个员工都有条件购买或维护两台设备，更不是所有人都愿意在自己的私有空间中容纳一套“数字摄

而 GEO 的目标则是赢得长尾查询中的引用，比如“列出目前最好的 10 个 AI 会议记录工具，并对比它们的价格、优缺点”。以 Ahrefs 为例，虽然来自 LLM 的访客只占 0.5%，却贡献了超过 12% 的注册用户，转化率是传统搜索的 12 倍。有 10% 的注册用户来自 ChatGPT，而在 3 月这个数字是 4.8%，在 2024 年 10 月时仅为 1%。Google 的 AI Ove

4 月下旬，彭博社报道称，Manus 背后的公司蝴蝶效应（Butterfly Effect）已获得一轮由美国风投 Benchmark 领投的 7500 万美元融资，这一轮融资将公司估值直接推高到 5 亿美元，几乎是此前估值的五倍。彼时，AI 大模型赛道正处于“百模大战”的焦灼期，而 Manus 主打“自主执行任务”的特性——能在云端独立完成各种任务，还记得当时官方直接在官网展示了简历筛选、股票分析