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aiXcoder：AI并非软件开发的“银弹”，需与软件工程结合
近日，硅心科技（aiXcoder）产品研发负责人黄宁受邀出席CSDN和奇点智能研究院联合主办的“全球C++及系统软件技术大会”，并发表《超越vibe coding，构建以人为主的可靠开发流程》主题演讲。黄宁认为，尽管Vibe Coding模式在特定场景下展现出高效的生成能力，但其难以适配企业级复杂项目开发。AI并非软件开发的“银弹”，需要与软件工程相结合，构建集能力扩展与行为监测于一体的可靠AI研发流程，确保软件交付质量的可控、可预测与高效落地。
面对企业级应用场景，AI开发模式面临诸多挑战。aiXcoder在工程实践和与企业的交流中发现，Vibe Coding模式直接应用于企业级项目会暴露诸多问题：AI生成的代码常忽略企业既有工具函数，擅自增加独立模块，追求“当下问题解决”而不顾后期维护，甚至因缺失安全校验留下漏洞隐患，增加代码评审负担。深层原因在于，企业级复杂项目往往承载着长期的迭代需求，沉淀了大量隐性规则和多年维护的考量。而AI缺乏人类工程师的“吃亏经验”——无法预判未来需求变化、推演潜在风险，只能给出“局部最优解”，难以满足工程所需的“全局稳定性和未来可扩展性”要求。
aiXcoder提出了一套完整的“AI+软件工程”开发范式。首先，拆解复杂任务，定义人与AI能力边界。纵向分层指的是识别并拆分出高复杂任务与低复杂任务——将AI擅长的、劳力集中型的低复杂任务（如文档撰写、测试代码生成、代码调试等）交由模型处理；人类工程师则解放精力，聚焦高层次的结构设计和流程监督。横向分离是指确定人与AI分工后，进一步通过软件工程手段切割任务边界，明确每一步的输入和输出。
其次，构建可验证系统，确保企业级安全标准。底层通过Sonar等工具进行语法分析、漏洞扫描，记录AI编码行为与变更；中间层引入沙盒模拟运行环境，保证系统持久可用，并设置检查点，确保一旦出现破坏性变更时能够快速恢复稳定；高层将监测结果转化为健康值指标，供工程师实时监控，使人聚焦更核心的指标设计工作。
最后，提取企业隐知识，为AI提供更多上下文。通过提示词工程将隐性经验转化为标准化提示词模板，通过自定义配置方式提供给AI；在提示词基础上，引入进阶的上下文工程，将Git提交历史、代码仓库结构、项目文档、领域知识等多元信息，转化为高质量上下文提供给AI，让AI像人类工程师一样“查阅参考资料”，大幅提升代码生成准确率。
未来展望中，黄宁表示AI将逐步替代基础的编码任务，而整个行业将整体向“程序工程师”的方向演化，人类开发者需要将更多精力集中在解决系统复杂性的任务上，最终实现从“定义软件”进化为“定义软件开发模式”。
原力灵机提出GeoVLA：让机器人看懂三维世界，打破2D视觉枷锁
原力灵机提出GeoVLA，旨在解决VLA模型“看得见但摸不准”的难题，该技术能够让机器人更好地理解三维世界，从而实现更精准的空间感知与操作。GeoVLA通过引入几何先验知识，构建更加丰富的三维空间表示，有助于解决现有VLA模型在复杂场景下的表现问题。这项技术有望在未来推动机器人在工业、医疗、服务等多个领域的应用，进一步提升其在实际环境中的感知与交互能力。
在传统VLA模型中，虽然能够识别图像中的物体和特征，但在三维空间的理解上存在局限性。GeoVLA通过引入几何先验知识，能够更好地理解物体在三维空间中的位置和姿态，实现更精准的空间感知与操作。这一技术突破了现有VLA模型的2D视觉枷锁，为机器人在复杂场景下的应用提供了新的可能。GeoVLA的成功应用，不仅将推动机器人技术的发展，还将为相关领域的创新带来新的机遇。
一群会说话的“猫狗”成为普通人用AI赚钱的捷径
AI让“创作”变容易，也就诞生了这些赚快钱的路子。如今，普通人在AI的帮助下，可以轻松生成会说话的“猫狗”形象，这些形象被用于社交媒体、直播、短视频等平台，吸引了大量关注和流量。通过这种方式，普通人可以在短时间内获得可观的收益。然而，这些“猫狗”形象的成功也引发了对AI创作伦理和版权问题的讨论。
豆包手机后思考：AGI会在中国率先跑出来吗？
中国市场，或许在成为AGI最好的试验田。中国的市场规模和数据资源，为AGI的发展提供了得天独厚的优势。随着AI技术的不断进步，中国的AGI研究正逐步进入快车道，而豆包手机等现象则成为了AGI技术应用的一个缩影。中国的创新环境和技术积累，可能使其在AGI领域取得突破性进展。
智谱和MiniMax的招股书，揭露大模型创业的10个真相
“小米加步枪”——智谱和MiniMax的招股书揭示了大模型创业的艰辛与挑战。大模型创业不仅需要雄厚的资金支持，还需要大量的数据和算力资源。智谱和MiniMax通过不断的技术迭代和市场拓展，逐渐在激烈的竞争中站稳脚跟。它们的成功经验为其他创业者提供了宝贵的启示，也为大模型技术的发展注入了新的活力。
北航提出代码大模型的 Scaling Laws：编程语言差异与多语言最优配比策略
北航提出代码大模型的 Scaling Laws，研究了编程语言差异与多语言最优配比策略，对提升代码生成模型的性能具有重要意义。这一研究揭示了不同编程语言在代码生成模型中的表现差异，并提出了多语言模型的最佳配置策略。这些研究成果有望推动代码生成技术的进步，为开发者提供更高效、更精准的编程辅助工具。
谁还敢说谷歌掉队？2025年，它打了一场漂亮的翻身仗
谷歌在2025年打了一场漂亮的翻身仗，展现了其在AI领域的强大实力。尽管在过去的几年中，谷歌在AI领域遭遇了一些挑战，但通过持续的技术创新和市场布局，它成功实现了业务的反弹。谷歌在AI技术、产品和服务方面取得了显著进展，重新确立了其在AI领域的领先地位。
浙江第一县，收获一个IPO
来自浙江慈溪，一个IPO的成功，标志着当地企业在科技创新领域的突破。浙江慈溪作为中国制造业的重要基地，近年来在科技创新方面取得了显著进展。此次IPO的成功，不仅为当地企业带来了资本市场的认可，也为区域经济的发展注入了新的动力。这背后，AI技术在制造业中的应用起到了关键作用，推动了产业升级和创新。
耐心之城：南京的芯片投资哲学
耐心不是等待，而是一套系统能力。南京的芯片投资哲学，体现了对长期发展的深刻理解。南京在芯片领域的持续投入，不仅为当地产业带来了发展动力，也为AI芯片技术的进步提供了重要支撑。南京的经验表明，耐心和系统能力是推动科技创新的关键要素。
总结
今日AI领域的新闻主要集中在软件开发、机器人视觉、AI创业、大模型研究等方面。其中，硅心科技（aiXcoder）提出了“AI+软件工程”的开发范式，强调AI与软件工程的结合，以提升企业级软件开发的效率和质量。原力灵机提出的GeoVLA技术，旨在打破现有VLA模型的2D视觉枷锁，提升机器人在三维空间中的感知能力。此外，智谱和MiniMax的招股书揭示了大模型创业的挑战与机遇，北航的研究成果则为代码生成模型的发展提供了新的思路。这些进展表明，AI技术在多个领域正不断取得突破，推动着相关产业的创新发展。
作者：Qwen/Qwen2.5-32B-Instruct
文章来源：量子位, 钛媒体, 机器之心, 雷锋网
编辑：小康