惊到了！Claude Code之父 Boris Cherny 刚跟大神卡帕西友好互动了“9级大地震”的帖子，后脚就在X上放出自己过去一个月使用CC的真实生产数据：
如今，大模型在理解、推理、编程等方面表现突出，但AI的“科学通用能力”（SGI）尚无统一标准。
网易云的年度听歌报告出来了，你的 2025 听歌关键词是什么。
TRAE在一年里写了1000亿行代码！如果按照一个程序员每天写100行有效代码计算，这相当于300万个程序员不吃不喝、没日没夜干了一整年。而这也仅仅是《TRAE 2025年度产品报告》中的冰山一角，更多惊人的数据还包括：
我们经常在一些对比 AI 性能的测试中，看到宣称基础模型在自然语言理解、推理或编程任务等性能超人类的相关报道。
当模型学会「左右互搏」的那一刻，平庸的模仿时代结束了，真正的硅基编程奇迹刚刚开始。
在一场技术演讲中，Netflix 工程部的资深大牛 Jake Nations，开场就抛出了一个几乎所有工程师都心照不宣的“坦白”。几乎每个正在使用 Copilot、Cursor、Claude 写代码的人，都干过同一件事：让 AI 生成代码，看起来没问题，就直接交付。测试通过、功能可用、部署成功，但当系统真的在凌晨三点出问题时，没人能再说清楚它为什么还能跑。
上周我还在折腾各种图片、视频生成模型，这周又到了编程周。前天MiniMax丢出了个在编程界绝对有分量的模型：MiniMax-M2.1。然后发现就在刚才已经开源了：
真是越到年底，越是神仙打架。
在代码大模型（Code LLMs）的预训练中，行业内长期存在一种惯性思维，即把所有编程语言的代码都视为同质化的文本数据，主要关注数据总量的堆叠。然而，现代软件开发本质上是多语言混合的，不同语言的语法特性、语料规模和应用场景差异巨大。
