@Dr_Gingerballs：一个类比说明为何当前AI编码代理无法长远幸存

@Dr_Gingerballs：一个类比说明为何我认为当前AI编码代理无法以有意义的方式长期幸存。首先，什么是AI编码代理？它是一个大型语言模型，基于互联网上所有开源代码训练，并附加某种循环机制。你让它做某事……

最后，他浪费了数千堵墙，才生成了一堵符合规格90%的墙。墙的主人当然不满意，转而找另一个承包商重新开始。在现实世界中，那个承包商几乎会立刻破产。

@madmaxbr5 他们没有向你展示底层的迭代过程。

@jhaustin13 你似乎对这两种模型和人类思维都抱有毫无根据的错误认知。

@iam_multiman 编码具有高度退化性。对于一组参数存在许多解，而大多数解并不适合在复杂代码库中随时间扩展。没有完美的代码，因此也没有完美的编码代理。

@HaraldNordgren 如果这每年花费你10万美元，你也会这么做。

@noself86 那个构建了情感支持聊天机器人包装器的人，并不是关于LLM的公正权威，不幸的是。

@0xSemaphore 恰恰是你没有理解这些模型的工作原理。模型中没有内建逻辑推理。它仅仅是对数据的高维拟合进行采样。输出的质量与输入与现有输入/输出对的接近程度成正比。