IT之家 9 月 24 日消息，据 CNN 23 日报道，谷🥳歌最新研究显示，绝大多数科技行业员工在工作中使用 AI 来编🔥写或修改代码等任务。 该研究由谷歌 DORA 研究部门🤔完成，基于全球 5000 名技术专业人士的调查，发现有90%😉 的受访者在日常工作中使用 AI，比去年增加了 14%。 🤩 谷歌是众多布局 AI 辅助软件开发的企业之一，其提供的工🎉具从免费到每月 45 美元（IT之家注：现汇率约合 320.😴1 元人民币）不等，可帮助生成代码并部署能完成软件开发任务的🥳智能体。 负责谷歌编码工具 Gemini Code A😂ssist 的 Ryan J. Salva 表示，谷歌“绝大🔥多数”团队都在使用 AI，技术已经渗透到文档撰写和代码编辑器😂等各个环节。Salva 在接受 CNN 采访时表示：“如果你🤩是谷歌工程师，日常工作中使用 AI 是不可避免的。” 😎然而，使用 AI 并不意味着所有程序员都能从中获得价值。调查🤗显示，46% 的技术专业人士“在一定程度上”信任 AI 生成🤯的代码，23% 仅略微信任，20% 非常信任。另有 31% 😆受访者认为 AI“稍微提升”了代码质量，30% 认为没有影响😘。 Salva 解释称，如果将 AI 软件开发划分为五🙌个阶段（1 为基本文本预测，5 为可执行模糊指令），目前 A🥳I 处于第三级到第四级之间。这意味着 AI 可以跨系统进行故🚀障排查，但仍需人工审查和“多重安全保障”。 AI 工具🚀的普及正值入门级科技人才面临挑战之际。纽约联储数据显示，计算😊机科学和计算机工程应届毕业生的失业率目前高于艺术史和英语等专😂业，而 Indeed 上的软件工程职位在 2022 年 2 😊月至 2025 年 8 月间下降了 71%。 今年早些👍时候接受 CNN 采访的应届毕业生普遍对职业前景持乐观态度，🥳但也承认 AI 正在改变工作性质。应届毕业生胡里奥・罗德里格🤔斯表示，他申请了超过 150 份职位才找到工作。 Sa🚀lva 认为，尽管 AI 普及迅速，软件开发中仍有关键环节无🚀法自动化，AI 主要简化那些枯燥重复的工作。他同时指出，AI😊 的部分普及热潮可能受到社会讨论的推动。“软件开发就像时尚产😂业，我们都在追逐下一款流行牛仔裤。当讨论如此热烈时，每个人都🎉迫不及待想尝试新东西。”返回搜狐，查看更多

北京市:市辖区:(东城区、西城区、朝阳区、丰台区、石景山区、海淀区、门头沟区、房山区、通州区、顺义区、昌平区、大兴区、怀柔区、平谷区、密云区、延庆区)

天津市:市辖区:(和平区、河东区、河西区、南开区、河北区、红桥区、东丽区、西青区、津南区、北辰区、武清区、宝坻区、滨海新区、宁河区、静海区、蓟州区)

河北省:石家庄市:(长安区、桥西区、新华区、井陉矿区、裕华区、藁城区、鹿泉区、栾城区、井陉县、正定县、行唐县、灵寿县、高邑县、深泽县、赞皇县、无极县、平山县、元氏县、赵县、石家庄高新技术产业开发区、石家庄循环化工园区、辛集市、晋州市、新乐市)

唐山市:(路南区、路北区、古冶区、开平区、丰南区、丰润区、曹妃甸区、滦南县、乐亭县、迁西县、玉田县、河北唐山芦台经济开发区、唐山市汉沽管理区、唐山高新技术产业开发区、河北唐山海港经济开发区、遵化市、迁安市、滦州市)

秦皇岛市:(海港区、山海关区、北戴河区、抚宁区、青龙满族自治县、昌黎县、卢龙县、秦皇岛市经济技术开发区、北戴河新区)

邯郸市:(邯山区、丛台区、复兴区、峰峰矿区、肥乡区、永年区、临漳县、成安县、大名县、涉县、磁县、邱县、鸡泽县、广平县、馆陶县、魏县、曲周县、邯郸经济技术开发区、邯郸冀南新区、武安市)

邢台市:(襄都区、信都区、任泽区、南和区、临城县、内丘县、柏乡县、隆尧县、宁晋县、巨鹿县、新河县、广宗县、平乡县、威县、清河县、临西县、河北邢台经济开发区、南宫市、沙河市)

保定市:(竞秀区、莲池区、满城区、清苑区、徐水区、涞水县、阜平县、定兴县、唐县、高阳县、容城县、涞源县、望都县、安新县、易县、曲阳县、蠡县、顺平县、博野县、雄县、保定高新技术产业开发区、保定白沟新城、涿州市、定州市、安国市、高碑店市)

张家口市:(桥东区、桥西区、宣化区、下花园区、万全区、崇礼区、张北县、康保县、沽源县、尚义县、蔚县、阳原县、怀安县、怀来县、涿鹿县、赤城县、张家口经济开发区、张家口市察北管理区、张家口市塞北管理区)

承德市:(双桥区、双滦区、鹰手营子矿区、承德县、兴隆县、滦平县、隆化县、丰宁满族自治县、宽城满族自治县、围场满族蒙古族自治县、承德高新技术产业开发区、平泉市)

沧州市:(新华区、运河区、沧县、青县、东光县、海兴县、盐山县、肃宁县、南皮县、吴桥县、献县、孟村回族自治县、河北沧州经济开发区、沧州高新技术产业开发区、沧州渤海新区、泊头市、任丘市、黄骅市、河间市)

近日，《Nature》杂志的最新一期封面论文引起了广泛关注，🙄研究主题是 DeepSeek-R1。这项研究由梁文锋教授团队👏主导，内容围绕如何通过强化学习来提升大型语言模型（LLM）的😂推理能力。早在今年1月，该研究已在 arXiv 上发布，受到😀学术界的高度评价。 在封面介绍中，《Nature》指出🙄，如果大型模型能够规划解决问题的步骤，往往会得到更好的解决方🤔案。这种推理能力与人类处理复杂问题的方式相似，但在人工智能领👍域实现这一点面临着巨大的挑战。研究团队展示了如何在极少人工干👍预的情况下训练出具备推理能力的模型。 DeepSeek⭐-R1模型的训练采用强化学习策略，模型在正确解答数学问题时会🌟获得高分奖励，而答错则会受到惩罚。通过这样的机制，DeepS🤔eek-R1学会了逐步推理、解决问题，并在给出答案前进行自我⭐验证，从而提高了其在编程和科学研究中的表现。 值得一提🚀的是，DeepSeek-R1被认为是首个经过权威学术期刊同行😴评审的语言模型，这一成就标志着 AI 领域的一个重要里程碑。😀Hugging Face 的工程师 Lewis Tunsta🤗ll 对此表示，这是一个重要的先例，强调了行业规范的重要性，🚀尤其是在评估 AI 系统潜在风险时。 此外，研究团队在👍论文中对模型的训练数据类型和安全性进行了详细说明，避免了对模😎型的拟人化描述，确保研究的严谨性和透明度。这一开放模式得到了😀同行的广泛赞誉，认为有助于提升公众对 AI 的信任。 👏划重点:返回搜狐，查看更多