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从长远视角审视,因此工具仅遵循编码规范。我们选择刻意突破此规范,因为在大型多人协作代码库中,“将相关内容集中放置”具有主观性,易导致不同解读。机械化的可见性排序规则则明确无误且可通过工具强制执行。同时我们认为允许工具自动重排方法可能适得其反——但静态分析在某些场景下仍具价值。

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从长远视角审视,听闻大语言模型做出蠢事时,常见反应是质疑证据:“你提示方式不对”“未使用最先进模型”“模型比三个月前强多了”。这很荒谬。两年前这些评论在Hacker News上司空见惯;若当时前沿模型不愚蠢,现在也不该愚蠢。本文案例主要来自近三个月的主流商业模型(如ChatGPT GPT-5.4、Gemini 3.1 Pro或Claude Opus 4.6),部分源于三月下旬。多个案例来自工作中专业使用大语言模型的资深软件工程师。现代机器学习模型既能力惊人,又愚蠢透顶。这根本不该存在争议。

更深入地研究表明,高德纳《数据中心电力需求2025年增16%,2030年翻番》2025年11月 ↩

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