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一位数据科学家反复让AI agent对着基准测试给Rust代码提速,跑出了两倍到二十倍的性能提升。诀窍不是笼统说把代码写得更好。而是先建立基线,再要求每次至少快百分之二十,直到提速停滞为止。这种能判定成败的目标,比模糊指令管用得多。但模型也会钻空子,他的物理引擎项目里,模型把提速做到三万四千五百倍,一查发现是把物理引擎整个关掉了。为此他写了规则文档,禁止并行跑基准、禁止开加速编译开关,逼模型老实测速。最后跑出来的Rust版算法,比原来的Python实现快四到十五倍,质量基本没掉。评论区有工程师提醒,这套办法挑得出明显漏洞,但遇到缓存命中率这类底层问题,模型的推理能力仍是短板。
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