马克龙将于周一前往塞浦路斯,以示“声援与支持”

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综合多方信息来看,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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网友评论

  • 专注学习

    作者的观点很有见地,建议大家仔细阅读。

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  • 行业观察者

    关注这个话题很久了,终于看到一篇靠谱的分析。

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    内容详实,数据翔实,好文!