随着人工智能技术从实验室走向企业生产环境，一场关于软件架构与业务模式的变革正在悄然发生。企业不再满足于AI作为辅助工具的角色，而是期望其深度融入核心业务系统，实现从“内容生成”到“服务重塑”的跨越。在这场变革中， Java 凭借其数十年沉淀的技术优势，正成为企业级AI应用落地的关键载体。

今年春招又来了。作为在测试行业摸爬滚打15+年的老炮儿，我想掏心窝子说一句：如果你是应届生，目标是进大厂，又具备一定的编程基础，测试开发（SDET）岗位，可能是你最容易“上车”的跳板。

在AI编程工具同质化竞争愈演愈烈的当下，多数工具仍停留在“代码补全”的浅层应用，难以满足企业研发全流程的效率提升与安全管控需求。长亭科技推出的Mon ...

0. 核心目标：从“代码产出者”变成“文档定义者”这篇文档不是教你怎么把 Ctrl+C / Ctrl+V 换成“让 AI 写代码”，而是希望帮你完成一次根本性的角色转换：Code is generated, Document is the ...

摩尔线程今日正式发布AI Coding Plan智能编程服务，该服务以国产全功能GPU为核心算力支撑，通过整合硬件加速与先进代码模型，为开发者提供高效、低延迟的AI编程解决方案。系统基于MTT ...

当你写完一段代码，满心期待地运行测试，结果却发现测试失败了，或者根本跑不起来——这种挫败感几乎每个程序员都经历过。现在，人工智能是否能像一个经验丰富的同事一样，帮你找出问题并修复这些令人头疼的测试代码呢？

作者｜一涛 编辑｜ 靖宇 过去一年，Vibe Coding 几乎完全改写了编程的方式。 你不再需要一行一行亲自「写」代码了。只要告诉 Cursor、Claude 或 ...

像音乐表演、绘画等艺术专业都常年被判为红、黄牌，失业风险较大。法学也因为就业困难被调侃“教人学法，千刀万剐”。化学、生物、物理等理科专业毕业生找工作也是举步维艰。

LLM-in-Sandbox 提出了一个简洁而有效的范式：通过给大模型提供一台虚拟电脑，让其自由探索来完成任务。实验表明，这一范式能够显著提升模型在非代码领域的表现，且无需额外训练。 研究者认为， LLM-in-Sandbox 应当成为大模型的默认部署范式 ， 取代纯 LLM 推理 。当沙盒可以带来显著的性能提升，并且部署成本几乎可以忽略不计时，为什么还要用纯 LLM？

这个机制规定，所有岗位的管培生都要进行强制排名，排名前30%的人要定期参加人评会，就是由一堆领导给我们打分；而排名末尾5%的人，将会退出管培生机制，按照社招定绩效。如果不能达到标准，还有降薪风险。