IT之家 7 月 10 日音讯，据路透社当天报说念，非牟利机构 METR 的最新参议发现，和全国深广认为的违犯，教育丰富的软件成就者在使用开始进的 AI 器具援助熟悉的代码库时，反而变得更慢，而不是更快。
该机构对一批资深成就者进行了真切探望，他们用流行的 AI 编程助手 Cursor 来完成我方熟悉的开源神情任务。
参议运转前，这些成就者瞻望 AI 能让我方的职责速率栽植，臆想任务工夫会镌汰 24%。完成任务后，他们仍是以为我方从简了 20% 的工夫。但参议数据表现，AI 本体让任务完成工夫增多了 19%。
参议认真东说念主乔尔・贝克和内特・拉什默示，这罢了令东说念主特等无意。拉什甚而在参议前预期速率会翻倍。
这项发现挑战了“AI 能权贵栽植高薪工程师着力”的深广认识，而这恰是勾引大皆投资进军 AI 软件成就畛域的进攻原因。更有甚者，还将 AI 看作将低级步骤员岗亭的“替代品”。
以前参议中，AI 在栽植成就着力上获得了权贵后果：一项表现步骤员速率提高了 56%，另一项标明成就者在固定工夫内能多完成 26% 的任务。
但 METR 的新参议标明，这些积极罢了并不适用于总计情况。尤其是对熟悉大型熟悉开源代码库的资深成就者来说，反而出现了着力下落。
参议作家指出，许多联系参议依赖 AI 成就的基准测试，这些测试无意能真确响应执行职责任务。IT之家从报说念中获悉，着力变慢的主要原因，是成就者需要花工夫搜检和修正 AI 给出的代码建议。
贝克说：“AI 冷漠的建议标的基本正确，但细节上并非统统适合本体需求。”
作家强调，这种变慢不太可能出咫尺低级成就者或对不熟悉代码库的工程师身上。
不外大部分参与参议的成就者和作家本东说念主仍是使用 Cursor。他们认为，AI 让成就经过更松驰高兴，就像修改一篇著作，而不是从空缺运转写稿。贝克默示：“成就者的办法不仅是尽快完成任务，他们更悦目礼聘这条付出更少奋发的路。”
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