28 / 111 比对手坚持得更久一些是确保长期成功的必要条件。现在的宏观环境下，一味靠融资来支撑自己 的高成本支出不是长久之计。 闭源大模型厂商必须维持一定的云资源，工程师资源来支撑小额的开发者调试需求。投入产 出上恐怕是算不过来的。即便闭源厂商愿意持续地补贴开发者，他们最终会发现大模型对开发者 的粘性也非常有限，没比在 C 端用户那边好到哪里去。 大模型这一产品形态实在是太特殊了——大多以自然语言为交互方式。因此大模型 大模型云服务，主动权在开发者这里。 与之相对，开源的方法至少可以相当程度地省去为了拓展开发者生态而付出的大模型运行成 本。开发者免费下载大模型以后，会在自己的计算机资源上进行大模型应用的开发和调试。大模 型厂商提供一些技术支持即可。同时因为大模型运行在本地，开发者在构建大模型应用时，为了 物理部署上的便利，很可能会在应用与模型之间创造出物理部署上的耦合性。 当然这种“开源策略”不是进攻 10-40%之间，如图 1 所示。 图 1 大模型（LLM）在编程上的应用及其生成代码的采纳率 在 2024 年，我们还看到了“AI 程序员”Devin 的诞生，Devin 能够独立完成复杂的编码和 调试任务、自主查找和修复代码库中的错误，构建和部署应用程序。在 SWE-bench 编码基准测 试中，Devin 能够解决 GitHub 中 13.86%的真实问题，有了很大提升。 说起 SWE-bench

实时任务开发 强大的 IDE 套件，支持 jar、 SQL、画布三种开发模式，支 持拖拽、模块化、多语言等特 性，提供在线采样、上传数据 多种调试方式，支持任务血 缘、版本管理等。 流批一体存储 提供开发 / 线上模式，实现 开发 / 运维隔离，支持快照 版本管理；通过调试功能为 开发者模拟低成 本开发集 群，在不引入额外成本前提 下全面保障线上安全。 全链路监控 提供任务的全生命周期事件 管理，支持任务运行日志收集

用 scf 做接入层日志过滤，然后成本高得吓人，性价比非常低。 osc_78692802：我们两三个人的开发团队开发个并发不到 300 的产品竟然 使用 java+spring+微服务。本机调试个项目开一大堆工具、idea 都得开 3 个。 改个 java 类还得等热部署，写个极其简单的功能实体类、DTO、mapper、接 口等要建 20 多个文件，还要应对经常变化多端的业务，搞毛线啊。 TypeScript 迁 移到 JSDoc 的消息。并表示，该决定不 会改变 Svelte 的类型安全。 负责 Svelte 编译器的开发者表示，改用 JSDoc 后，代码不需要编译构建即可进行 调试 —— 简化了编译器的开发工作。 佚名： jQuery 4.0 历时 4 年开发，与其问它为什么还在更新，不如问为什么仍有 那么多人在使用它。这就好比半个世纪以前，人类第三次工业革命产生的电

开发人时成本 API接口 编程语言 内存优化 分布式运行 主要能力提供模块 总开发人数 单人平均开 发时长 模型库 扩展库 套件库 科学计算 主要能力提供模块 文档 可视化训练 调试器 课程教程 主要能力提供模块 非并行的开 发模式中无 法通过“堆 人”方式缩 短开发时长 选择最具效 率 的 AI 框 架是降低人 时成本的重 要方式 35 ©2023.11 iResearch

工具，能自动发现代码中的 Bug。据 mspoweruser 报道，微 软公司的研究人员开发了一种新的人工智能（AI）工具，利用深度学习算法可以发现代码中的错误， 帮助开发者更准确、更高效地对程序进行调试。这种工具能够识别一些常见的错误，比如不正确的符 号 “<=” 和“<”，不正确的布尔运算符 “and” 和“or”，变量滥用等等。为了测试该系统，微软使用 了 Python 代码。与其它方法相比，经过训练后的模型发现

发范式具象化，AGI
的新的开发⽅式，可能需要⼀个新 的组织形式才有可能做到。 张鹏：说⽩了，在新的开发范式下去开发产品，需要考虑的是怎么让模型和设定的⽬标是匹配的，⽽ 且要知道怎么训练模型和调试模型。 开源和闭源并不冲突，会⻓期存在 张鹏：现在⼤家很多⼈说开源挺好的，⻓期来看，开源的技术也会⽔涨船⾼，Llama
2
现在可能跟
OpenAI
有差距，但本⾝基础素质也不错，未来也会有持续的发展。

工具，能自动发现代码中的 Bug。据 mspoweruser 报道，微软公司的研究人员开发了一种新的人工智能（AI）工具，利用深 度学习算法可以发现代码中的错误，帮助开发者更准确、更高效地对程序进行调试。这种 工具能够识别一些常见的错误，比如不正确的符号 “<=” 和“<”，不正确的布尔运算 符 “and” 和“or”，变量滥用等等。为了测试该系统，微软使用了 Python 代码。与 其它方法相比，经过训练后的模型发现