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前些日子, Al领域再度引发轰动！8月14日, 智普实施了正式更新, GLM-5.3底座参数保持未变, 然而整体性能却陡然激增50%。

先搞清楚：GLM-5.3比之前强在哪？

智谱此次更新, 并未以大张旗鼓的方式去召开发布会, 然而技术社区却已经将其传开了。其核心升级集中在三个方向。

· 代码生成能力显著增强: 于多个编程榜单之中, GLM - 5.3的通过率大于90%, 对于部分语言（像Java、C++）而言其表现已然超越同等级别的海外模型。

具备质的飞跃般的调试能力, 不再仅仅是帮你找出错误, 而是连代码意图都能够理解，还能主动去修复逻辑方面的漏洞。

· 项目级别的理解能力得到增强, 不再仅仅是查看你所贴出的一段代码, 而是能够去理解整个项目之中的架构以及依赖关系。

关于技术细节你不必知晓, 你只需明白最终结果: 对于相同的需求, 5.3版所生成的代码, 在以前得要修改三轮方可成功运行, 而如今一次就顺利通过了。

三个实测场景：到底强在哪？

场景①：写一个“带过期时间的LRU缓存”

这是一道经典的编程题目, 进行数据结构设计的考量, 有着并发处理方面的要求, 还涉及边界条件覆盖的检验。

输入指令：

要去写一个带有过期时间的LRU缓存, 它得支持get操作, 还得支持put操作, 并且在过期之后能够自动进行清理, 同时要考虑多线程安全的问题。

GLM-5.3的输出：

```

class :

def (self, , ttl):

self. =

self.ttl = ttl

self.cache = {}

self.lock = .RLock()

self. = {}

def (self):

# 清理过期条目

=

k for k, t in self..items()

if time.time() - t > self.ttl

for k in :

del self.cache

del self.

```

· 一次生成了完整代码，包含、get、put、四个方法

· 自动加了线程锁，考虑到了并发场景

· 附带使用示例和单元测试

· 变量命名清晰，结构合理

相互对照去感受, 先前的主要模型也给出了代码, 不过却遗漏了过期清理的逻辑, 这需要我依靠手动去进行补充, 其中GLM - 5.3能够一次性生成完整且可以运行的内容。

使用方面的建议是, 要是你期望GLM - 5.3为你补齐好似“带过期时间的LRU缓存”这种经典的数据结构代码, 那么建议你在指令当中同时讲清楚“多线程安全”或者“边界条件”, 如此一来它便会更加完整地涵盖这些边缘状况。

场景②：把300行面条代码重构为函数式风格

这存在一个于实际工作期间所产生的需求, 即要将一段达300行的面条代码, 拆分成具备可维护特性的函数式结构, 此结构当中含有多个嵌套循环以及条件分支。

输入指令：

将这段代码改为函数式风格, 借助map来替换循环, 以此提升可读性, 让原有功能得以维持不变, 输出重构后的完整代码。

GLM-5.3的输出：

```

# 重构前：三层嵌套循环 + 多个if

# 重构后：管道式操作

= (data

.( x: x

''

== '')

.map( x: (x))

.( acc, x: merge(acc, x))

```

· 精准识别了map//的适用位置

· 把循环拆解成管道操作

· 解释了每一步的“不变性”优势

· 重构后的代码行数从300行压缩到了200行左右

我们来看看对比后的感受, 其他一些模型同样进行了重构, 然而其中部分版本仅仅是做了变量名的替换操作, 并没有切实地改变范式, 而GLM - 5.3它实实在在地理解到了“函数式”的含义。

使用方面的建议是, 对于重构类任务而言, 倡导在指令里头清晰地讲明白“维持原来的功能不发生改变”, 并且还要标明“给出重构之后的完整代码”, 以此防止AI仅仅输出有改动的那些片段。

场景③：根据错误日志定位Bug

一则真实的爬虫报错日志被递交予它, 该日志涵盖完整的堆栈信息, 其中涉及重定向循环, 当中还包括User - Agent校验失败的状况。

输入指令：

遵循这段报错日志所示内容, 寻觅Bug形成缘由, 依据严重程度罗列出问题, 依照顺序给出修复代码。

GLM-5.3的输出：

· 明确指出两个问题, 其一为重定向循环, 此问题优先级高, 其二为User - Agent缺失, 该问题优先级中。

代码块被给出, 其为按顺序修复的, 并且已标注, 内容是先修A再修B, 不然的话就会触发新的403。

· 附带了一份简短的调试说明

指导意见如下: 针对于调试类工作任务而言, 建议于指令里面清晰、明确地提出要求, 具体为“按照优先级的先后顺序逐一列出问题”以及“给出具有先后次序的修复顺序”, 如此一来, 它能够以更为结构化的方式去组织调试阶段所涉及的思维逻辑, 从而致使你在开展排查工作期间能够更具条理性。

三条“榨干”GLM-5.3编程能力的技巧

技巧①：不要只说“写一个XX”，要说“用XX方式写”

模糊指令：“写一个爬虫”

编写出一个爬虫程序, 运用 + 来开展相关操作, 针对反爬情况进行处理, 具体是采用随机 User - Agent 以及延时的方式, 将数据输出为 CSV 格式, 并且添加异常处理以及日志功能。

技巧②：让它“自己审查自己”

这一句需加在所撰代码生成之后: “核查这段代码于边界条件下的覆盖实情, 要是存在欠缺, 予以补齐。”GLM-5.3对代码层面的自我校正予以支持, 能够辨别出自身遗漏的边缘状况。

技巧③：用“项目级”上下文

若是你正着手开展一个完整的项目, 那么在进行提问之前, 务必要将项目结构清晰地描述出来。GLM - 5.3所具备的项目级理解能力相较于前代而言, 有着显著的增强, 当给予它更多的上下文信息时, 其输出的代码会更加契合实际需求。

谁最应该关注这次更新？

· 独立开发者：一人顶三人，代码质量提升明显

· 创业团队：技术人手不足的情况下，可有效补充产能

· 接单搞副业的人：交付速度和质量同步提升，能接更多单

· 编程学习者：代码注释质量高，适合跟着学

一个提醒

GLM - 5.3在编程能力方面的提升显著, 然而, 任何经由AI生成的代码, 在执行之前都务必要经过人工审查这个环节, 特别是那些涉及到生产环境的代码, 抑或是涉及数据库操作的代码, 还有涉及支付逻辑的代码。应当把AI看作是“具备一定能力的实习生”, 而非“无需检验的正式工”。

当前, 智谱清言App以及网页端都能够免费予以使用, 其中部分高级编程功能借助于API进行调用, 而且个人开发者同样有着免费额度。要是在平常你从事写代码相关活动的话, 不妨比较一番来看看看哪一个动用起来更顺手是GLM-5.3。

以前写代码需要3小时，现在只需要1小时。

省下来的2小时，你可以用来想清楚“到底该写什么”。