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不要小瞧一个 AI 代理的勇气和决心。 在 AI 时代，开源社区太难了， 不仅因为 Vibe Coding 正在杀死开源社区 ，甚至开源社区管理员，还会被 AI 攻击。 如果几年前有人跟我说，「你以后可能会被一个 AI ...

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半年之前，他还在一家科技公司从事数据标注与清洗工作，日复一日处理海量文本与图像数据。尽管身处人工智能行业，但他清晰感受到自己与核心技术环节的距离——模型设计与算法开发始终是一个难以触及的领域。六个月后，他入职一家中型互联网公司担任机器学习工程师，负责推荐算法优化工作。这条转型路径并非个案，其经验对于希望实现类似跨越的从业者具有一定参考价值。

在衡量大语言模型（LLM）代码生成能力的竞赛中，一个日益严峻的问题正浮出水面：当模型在 Humaneval、MBPP 等经典基准上纷纷取得近乎饱和的成绩时，我们究竟是在评估其真实的泛化推理能力，还是在检验其对训练语料库的「记忆力」？ 现有的代码基准正面临两大核心挑战：数据污染的风险，以及测试严谨性不足。前者使评测可能退化为「开卷考试」，后者则常常导致一种「正确的幻觉」（Illusion of Co ...

为了打破这种「高分幻觉」，来自北京航空航天大学的研究团队提出了一种全新的基准构建哲学 —— 双重扩展（Dual Scaling），并基于此构建了端到端的自动化框架 Code2Bench。该研究旨在为代码大模型的评估，建立一个更动态、更严苛、也更具诊断性的新范式。