近期，BuzzFeed 的高级数据科学家麦克斯・伍尔夫进行了一项实验，探索通过反复请求 AI 改进代码的效果。实验中，他使用了 Claude3.5语言模型，给出了一个经典的编程挑战:编写 Python 代码，以找出一百万个随机数中，数字之和为30的最大值和最小值之间的差值。图源备注：图片由AI生成，图片授权服务商Midjourney在初始版本中，Claude 生成的代码运行时间为657毫秒。然而，随着伍尔夫不断输入 “写出更好的代码（write better code）” 这一简单指令，最终生成的代码运行时间缩短至仅6毫秒，提升了
OpenAI 在其 “12Days of OpenAI” 系列直播活动中宣布，将其侧边数字编辑空间 Canvas 扩展至所有 ChatGPT 用户，并添加了一系列新功能。Canvas 最初在10月发布，之前仅限于付费用户使用，包括 ChatGPT Plus、Teams、Edu 和 Enterprise 订阅者。Canvas 的设计改变了 ChatGPT 的传统界面，将对话框设置在页面顶部，而在页面右侧新增了一个内容编辑区域，用户可以在此撰写代码块或文本文件。当用户与 ChatGPT 进行对话，并请求对右侧边栏中的内容进行修改时，系统会自动将这些修改结果呈现于边栏，而不再生成
在最新的开发者平台 GitHub 的报告中，Python 已经成功超越 JavaScript，成为使用最广泛的编程语言。这一变化主要源于当前持续火热的生成式人工智能（AI）热潮。Python 在机器学习、数据科学和科学计算领域的日益重要性，推动了其在开源社区的崛起。GitHub 指出，Python 的流行与越来越多的 STEM（科学、技术、工程和数学）开发者加入开源社区密切相关。尽管有人担心人工智能驱动的编码可能导致开源项目中的代码质量下降，GitHub 却表示没有看到 AI 导致低质量贡献的迹象。实际上，生成式 AI
最近，在意大利举行的 No Hat 安全会议上位于西雅的 Protect AI 公司宣布推出一款名为 Vulnhuntr 的开源工具。这款工具的目的很明确，就是通过 Anthropic 的 Claude AI 模型，来帮助开发者发现 Python 代码中的零日漏洞。 Vulnhuntr 的工作方式与传统的静态代码分析工具大相径庭。该工具并不是简单地将代码片段提交给 AI 分析，而是会自动找到那些可能处理远程用户输入的项目文件。随后，Claude AI 会针对这些潜在的漏洞进行深入分析。在这个过程中，Claude 会不断请求代码中的函数、类和变量，以完整
