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这篇文章认为大型语言模型是软件抽象历史中的新一级，使自然语言成为接口，提升了人的能动性，但不会终结编程，而是延续了从意图取代实现的趋势。
本文探讨了领域特定语言（DSL）如何在使用 LLMs 进行代码生成时提高可靠性和设计洞察力，强调迭代设计和受限语法。
Anthropic发布的Claude Science桌面应用，专注于解决科学家日常科研中的数字体力活，如数据整合和超算调度，而非追求宏大叙事的AI科学家，通过自然语言接口降低科学计算门槛。
GLARE是一种基于LLM的接口，能够将自然语言问题转化为针对局部解释数据的SQL查询，使用户能够交互式地探索黑盒图像分类器的全局解释。
一位开发者创建了一个个人工具，将本地AI模型（通过 llama.cpp 运行的 Qwen 3.6）和一个小型代理（Pi）集成到 zsh 终端中，使用逗号前缀来建议 shell 命令，使用问号来回答问题，重点在于安全性，即仅提出命令建议而不实际执行。
本文提出了一种基于模式框架的自然语言接口，用于交通安全分析。该接口利用大型语言模型解释用户查询，同时保持对权威数据库的确定性执行。该框架在马萨诸塞州交通安全数据库上进行了评估，成功执行了所有查询，并在29%的案例中纠正了错误，展示了拓宽安全数据获取渠道的实用方法。
EPFL的研究人员开发了Synthegy，一个利用大型语言模型通过自然语言指令指导化学逆合成和反应机理分析的AI框架，显著提升了化学家的战略规划能力。
# OpenAI 收购 Software Applications Incorporated，Sky 的开发者 来源: [https://openai.com/index/openai-acquires-software-applications-incorporated/](https://openai.com/index/openai-acquires-software-applications-incorporated/) OpenAI 增强人们在计算机上使用 AI 的方式。AI 的进步不仅在于推进智能水平——更重要的是通过理解上下文、适应用户意图并无缝协作的界面来释放这些能力。这就是为什么我们很高兴地宣布 OpenAI 已经