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这实际上是一个两部分的问题。我在一段时间前的一个讨论中留下了评论，认为大型语言模型（LLMs）/代理可以消除技术债务，而不是创造更多的技术债务。 我这样评论的理由是，你可以直接告诉代理：“找出代码中所有不使用 PatientManager 接口而直接对 Patient 表进行 SQL 调用的地方。在 PatientManager 没有有用功能的地方，创建一个，并在实现类中实现。找到代码中所有相关的地方，消除与直接修改患者相关的技术债务。” 在过去，这可能涉及到数百个代码位置，开发团队往往会完全忽视这些，因为这是技术债务中没人愿意去处理的项目。而现在，使用代理型大型语言模型，这实际上只是问 Claude 的一个问题。 我想知道是否还有其他人有使用代理快速清理技术债务的广泛例子。如果没有，你认为大型语言模型创造了技术债务，那么你认为技术债务究竟是什么？

我一直认为，概率思维是程序员和科技与科学领域理性人士所采用的思维方式。<p>最近，我看到一些黑白分明的信息，比如：<p>“我们永远无法治愈衰老。” “我们一生中永远无法实现通用人工智能。” “人工智能的灾难性风险为0% - Lecunn。”等等。<p>科技界的人们怎么会如此绝对地思考？为什么不考虑“嘿，或许我们治愈衰老的机会是10%，或者我们全都可能面临10%的死亡风险，而这些都是极其重要的”呢？毕竟，难道不是显而易见的，概率 * 影响力 = 影响吗？

我需要对一堆长文本进行总结，理想情况下希望在本地运行。<p>我不是自然语言处理（NLP）专家，但根据我所了解，最好的评估基准是 G-Eval、SummEval 和 SUPERT。不过我找不到任何近期的评估结果。<p>这里有没有人对最近的模型进行过评估？你能推荐一个模型吗？

我们将一切都卖给了“乐趣”和“可及性”。<p>与医生、律师或技术工人不同，我们美化那些承诺任何人在几周内都能成为开发者的训练营。我们崇拜开源，夜以继日地工作“以帮助社区”，而市场却将其视为基本要求。<p>结果是什么？一大批资质不足的竞争者，工资停滞或下降，以及一个变得可有可无的职业。我们自夸编程是多么简单，却在无形中使平庸变得正常化，侵蚀了我们自身技艺的价值。<p>我们不仅仅是创造了软件，实际上我们也贬低了自己。而现在，我们所建立的行业依赖于我们自己的过度工作、慷慨和天真。

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