哈佛研究：AI编码智能体生成更多代码，但未提升软件产出
哈佛大学研究者 Fiona Chen 和 James Stratton 基于 Jellyfish 的工程分析数据，覆盖 700 多家软件开发企业、70 多万名员工、3 亿条工作事件（2021 年至 2026 年 3 月），发现 AI 编码工具带来的效率提升被下游环节吸收，几乎没有证据表明企业因此增加软件产出或减少用工。
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Ars Technica · AIAI 评分6060
GitHub Blog · AI & ML精选AI 评分6262 GitHub 发布 ReviewBench：面向 AI 代码审查的开放基准
GitHub 发布 ReviewBench，一个面向 AI 代码审查的开放离线基准，基于 1.039 亿个 GitHub pull request 的分布特征构建，包含来自 187 个开源仓库、覆盖 19 种语言的 219 个 pull request。
推荐理由：GitHub 公开了代码审查基准的构建方法与评分口径，读者可据此理解 AI 代码审查能力如何被量化比较。
The DecoderAI 评分4444 LEGO-Anything 让 AI 智能体从单张照片生成可执行 Blender 场景
研究团队提出 Image-to-Code 方法，让编码智能体从单张照片迭代编写可执行的 Blender 程序，并发布 LEGO-Bench 基准，包含 208 张图像、443 个注册资产，从有效性、几何精度和外观三方面评分。