大型语言模型代码生成：简洁性与经济激励的冲突
2025-05-14
作者发现大型语言模型（LLM）生成的代码冗长且低效，这与其基于 token 计费的经济模型有关。LLM 为了最大化 token 数量，倾向于生成冗余代码，即使这会影响代码质量。作者提出几种策略来应对这个问题，例如强制规划、严格的代码生成协议、基于 Git 的实验和修剪以及使用更便宜的模型。最终，作者呼吁 AI 公司调整经济激励机制，优先考虑代码质量而不是 token 数量，以促进更简洁高效的代码生成。
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