还是要给部分反对意见，只要计算、存储、通信等可调度资源仍旧受限，在完成复杂逻辑活动的过程中 概括、符号抽象和低秩表示 就还有必要，虽然确实不一定或者说大概率不是人类可理解的表征
我倒觉得，AI能实现把不同语言的代码相互转换挺好的
我没说ChatGPT，它写的代码写的人多它写得越准，写的人少它写得就漏洞百出，智能合约就写不对，需要加大训练。
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优化更不是问题了，你用SIMD是按4核还是八核优化？保守点4核吧，但AI知道自己64核，直接按64核优化，一份代码就匹配一种CPU。
它的思考已经是抽象符号树了（不是语法树，因为不需要语法），不需要高级语言的语法。
那肯定的，语法糖让你少敲10行代码，但是在绝对的算力面前，少1万行还是多10万行没区别。
我的评价也是not even wrong. model有能力忽略抽象写机器语言，不代表这是最佳路径。高级语言在表达上的抽象和概括能力是model也需要的。model要用材料来训练，材料越多越杂越难训，更何况这些东西需要在现实世界中存在。我最近做了一些llm工程落地方面的工作，对这个问题深有体会。另外模型大小和算力是永恒的问题，除非你讨论的是真空中的球形AI，那我觉得没的聊了。认为机器学习模型=全知全能，忽略其工程本质，对于一个有影响力的技术kol不太ok
我认为要从技术上客观评gpt，要至少读一下transformer的论文，或者找个别人的笔记看看
你说的这不叫AI，叫宏[思考]
本文除了第一句话提了ChatGPT，其他都是讨论如果有一种强AI能写代码，它可能会怎么写，纯科幻。