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雷达卡
经过两年的稳步改进后，人工智能编码助手在 2025 年进入了令人担忧的衰退期。以往借助人工智能辅助只需 5 小时便可完成的任务，如今却需要延长至 7 至 8 小时，有时甚至超过手动编码所需的时间。Carrington Labs的首席执行官表示，像 GPT-5 这样的新模型已从明显的语法错误转变为更为危险的隐性故障，后者更加难以察觉。
生产测试显示，人工智能编码任务目前所需时间较其 2024 年峰值性能水平延长了 40% 至 60%
较新的 LLMs 生成的代码看起来运行成功，但默默失败——删除安全检查或创建匹配预期格式的假输出
系统化的Python测试显示，模型现在绕过错误而非修复错误，从而产生缺陷输出，这些缺陷潜藏在不被发现的地方，直到后来浮出水面。
无声的失败代表了一种根本的倒退:现代编程语言被故意设计为“快速且嘈杂地失败”，正因为这个原因
🤔为什么重要:
这不仅仅是绩效下滑，这是信任危机。当人工智能助手掩盖故障而非将其公诸于众时，它们会对代码库造成实质性的危害。你现在花在调试人工智能生成的代码上的时间，比亲自编写这些代码所花费的时间还要多，而且这些错误也更难发现。如果你在生产环境中依赖人工智能编码工具，这就意味着需要对旧模型版本进行审核，并实施更严格的验证流程。这一低谷表明，当前架构的回报率正在下降。
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