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企业大量采用自动化开发生命周期平台,85%的IT领导者在过去两年完成了DevOps迁移。虽然这些平台能简化编码实践并减少工具数量,但调查显示,完全替换式迁移平均花费175万美元,预算超支18%。超过三分之一的领导者表示25%的预算变成沉没成本。专家建议采用工具集成而非替换的渐进式迁移方法,以避免成本超支和供应商锁定问题。
阿布扎比科技创新研究院团队首次发现大语言模型生成的JavaScript代码具有独特"指纹"特征,开发出能够准确识别代码AI来源的系统。研究创建了包含25万代码样本的大规模数据集,涵盖20个不同AI模型,识别准确率在5类任务中达到95.8%,即使代码经过混淆处理仍保持85%以上准确率,为网络安全、教育评估和软件取证提供重要技术支持。
斯坦福大学研究团队首次系统比较了人类与AI在文本理解任务中的表现。通过HUME评估框架测试16个任务发现:人类平均77.6%,最佳AI为80.1%,排名第4。人类在非英语文化理解任务中显著优于AI,而AI在信息处理任务中更出色。研究揭示了当前AI评估体系的缺陷,指出AI的高分往往出现在任务标准模糊的情况下。