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开发人员对开发人员生产力的看法 (sourcegraph.com)

本文是一位开发者对软件开发生产力的思考。作者认为，衡量开发人员生产力的指标不应该是代码行数或提交次数，而应该是迭代频率，即内部循环的循环速度。作者还探讨了影响开发人员生产力的因素，例如流程状态、上下文切换、团队合作和领域专业知识。文章强调了理解和优化内部循环的重要性，并鼓励开发人员积极参与定义和改进软件开发流程，以提高生产力和创造力。

初级开发者的终结？ (sourcegraph.com)

本文探讨了大型语言模型 (LLM) 如 ChatGPT 对软件开发行业，特别是初级开发者职业发展的影响。作者以多个行业的案例说明LLM正以惊人的速度取代部分传统软件开发工作，例如代码编写、设计评估等。虽然LLM极大地提高了生产力，但也引发了人们对初级开发者未来就业的担忧。作者建议初级开发者应专注于提升自身技能，例如算法、数据结构、软件设计、机器学习等，并积极学习如何利用LLM工具提升工作效率。

Cody 中 Rust 代码补全功能增强 (sourcegraph.com)

本文介绍了 Sourcegraph 如何改进 Cody 中 Rust 代码补全功能。由于 Rust 在训练数据集中占比不高，导致大型语言模型在 Rust 代码补全方面表现不佳。Sourcegraph 使用 LoRA 技术对 Mixtral 8x7b 和 Code Llama 34b 模型进行微调，并针对 Rust 语言创建了一个微调数据集。结果表明，经过微调的模型在 HumanEval 基准测试中表现出色，Pass@1 指标显著提高。文章还通过具体示例展示了微调模型在解决 Rust 编码问题方面的优势，例如更正错误、提高效率和逻辑完整性。最后，Sourcegraph 展望了未来的改进方向，包括开发更贴近真实编码体验的评估套件，以及将改进扩展到其他编程语言。