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AI 时代程序员还“香”吗？别错过这场 OG& 跨界技术人的坦白局！
大模型当道的今天，程序员的职业选择与未来发展正在经历哪些变化和机会？大厂在招聘技术岗时会重点关注哪些能力？AI 时代下程序员的职场发展需要哪些“新活儿”傍身？7 月 11 日晚 19:00，我们请来了你熟悉的“OG 程序员”和“跨界程序员”，一起来一场“坦白局”！
智能家居：AI让生活更便捷
【7月更文第18天】在如今这个科技飞速发展的时代，智能家居已经不再是科幻电影里的桥段，而是真真切切走进了千家万户，让我们的日常生活变得既酷炫又贴心。AI，这个听起来有点神秘的词，其实正在悄悄改变我们的小日子，让“智能”成为家庭生活的新常态。下面，我们就来聊聊AI在智能家居中的几个应用场景，看看它是如何让生活变得更加便捷的。
AppFlow：将Kimi大模型加入钉钉群聊
使用AppFlow将Kimi大模型（基于Moonshot）集成到钉钉的步骤概览： 1. 在AppFlow控制台创建连接流，选择钉钉机器人，触发事件为收到文本消息。 2. 添加智谱AI的“使用prompt对话大模型”动作，配置API KEY。 3. 配置模型推理后消息的发送回钉钉的动作，插入变量表示模型结果。 4. 配置Webhook地址和加签（或IP白名单），在钉钉群聊中添加机器人，启用Outgoing机制，填写AppFlow的Webhook地址。 5. 通过@机器人在群聊中与Kimi模型进行交互。 这个教程展示了如何通过AppFlow将AI模型无缝接入钉钉，提升办公效率。
探索软件测试的未来：AI与自动化的融合
【7月更文挑战第18天】本文旨在探讨人工智能（AI）和自动化技术如何共同推动软件测试领域的革新。通过分析当前软件测试面临的挑战，我们将深入讨论AI在提高测试效率、准确性以及发现复杂错误中的作用。文章将展示AI技术如何辅助测试自动化，优化测试用例生成，以及预测潜在缺陷，从而为测试人员提供更智能、高效的测试解决方案。最后，我们将展望AI和自动化技术在未来软件测试中的发展潜力和趋势。
模型评估与选择：避免过拟合与欠拟合
【7月更文第18天】在人工智能的探险旅程中，打造一个既聪明又可靠的模型可不简单。就好比在茫茫人海中找寻那位“知心朋友”，我们需要确保这位“朋友”不仅能在训练时表现优异，还要能在新面孔面前一样游刃有余。这就引出了模型评估与选择的关键议题——如何避免过拟合和欠拟合，确保模型既不过于复杂也不过于简单。今天，我们就来一场轻松的“模型相亲会”，通过交叉验证、混淆矩阵、ROC曲线这些实用工具，帮你的模型找到最佳伴侣。
人工智能伦理：机器的道德困境
【7月更文挑战第18天】随着人工智能技术的飞速发展，AI在决策过程中扮演的角色越发重要。然而，当AI系统面临道德选择时，其决策过程和结果常常引发伦理争议。本文将探讨AI伦理问题的核心，分析AI在道德判断中遇到的挑战，并讨论可能的解决方案，以期为构建更加负责任的AI系统提供参考。
微软开源基于ChatGPT的，超级文本代码智能体
【7月更文挑战第17天】微软的TaskWeaver是开源的LLM框架，聚焦领域特定数据分析与个性化需求。它以代码优先，将用户请求转为可执行代码，增强处理复杂任务的效率和准确性。通过用户定义插件实现定制，适应多种场景。然而，转化请求可能引入复杂性和错误，非技术用户使用插件有难度，且开源带来的安全与隐私问题需关注。[论文链接](https://arxiv.org/abs/2311.17541)**
IBM推出创新框架用“黑盒”方式，评估大模型的输出
【7月更文挑战第17天】IBM研发的创新框架以“黑盒”方法评估大模型输出的可信度，通过观察输入和输出，不涉及模型内部。采用逻辑回归模型，基于四个特征（输出长度、多样性、一致性和新颖性）来估计可信度。在多个数据集上测试，显示优于其他“黑盒”方法，且具有可解释性。但仅适用于可访问的模型，可能忽略内部细节，不适用于所有场景。[[arXiv:2406.04370](https://arxiv.org/abs/2406.04370)]
人工智能伦理：当机器拥有道德指南针
【7月更文挑战第18天】随着人工智能技术的飞速发展，机器不仅在计算能力上超越了人类，而且在决策过程中开始模仿甚至超越人类的道德判断。本文探讨了人工智能伦理的重要性，分析了AI在遵循道德准则时面临的挑战，并提出了建立有效AI伦理框架的方法。通过案例研究，文章强调了在AI设计和应用中嵌入伦理原则的必要性，以及如何通过教育和政策制定来确保人工智能的道德使用。
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