释放老字号消费潜能

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从长远视角审视,An LLM prompted to “implement SQLite in Rust” will generate code that looks like an implementation of SQLite in Rust. It will have the right module structure and function names. But it can not magically generate the performance invariants that exist because someone profiled a real workload and found the bottleneck. The Mercury benchmark (NeurIPS 2024) confirmed this empirically: leading code LLMs achieve ~65% on correctness but under 50% when efficiency is also required.

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关于作者

杨勇,资深编辑,曾在多家知名媒体任职,擅长将复杂话题通俗化表达。

网友评论

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    难得的好文,逻辑清晰,论证有力。

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    内容详实,数据翔实,好文!