近年来，人工智能（AI）的编程能力不断发展，但尚未达到完美。最近，BuzzFeed 的资深数据科学家 Max Woolf 通过实验发现，如果对大型语言模型(LLM)不断提供 “写更好代码” 的提示，AI 确实能够生成更优质的代码。这一发现引发了广泛关注，业界著名 AI 科学家们也对此表示了极大的兴趣，强调了迭代和提示词设计的重要性。在 Woolf 的实验中，他利用 Claude3.5Sonnet 这一版本的 AI 模型进行了一系列编程任务。起初，他给模型提出了一个简单的编程问题:如何找出一百万个随机整数中，各位数之

OpenAI研究人员于周四宣布推出CriticGPT，这是一种创新的AI模型，旨在识别和纠正ChatGPT生成的代码中的错误。这一突破性进展标志着人工智能技术在自我改进和质量控制方面迈出了重要一步。

["42% 的调查参与者已经在软件开发过程中使用人工智能","57% 的受访专业人士认为人工智能提高了代码质量","46% 的受访者表示工作满意度有所提高","44% 的调查参与者指出人工智能节约了成本"]

["AI 模型在回答 Java 编码问题时，仍存在许多 API 误用问题。","GPT-3.5 和 GPT-4 的 API 误用率分别达到 49.83% 和 62.09%。","大型语言模型代码生成能力的提升与代码可靠性和稳健性之间存在明显差距。"]