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IT之家 7 月 10 日音讯，据路透社当天报说念，非谋利机构 METR 的最新扣问发现，和大众重大认为的相背，领导丰富的软件开导者在使用起原进的 AI 用具援助熟悉的代码库时，反而变得更慢，而不是更快。
该机构对一批资深开导者进行了深远走访，他们用流行的 AI 编程助手 Cursor 来完成我方熟悉的开源名目任务。
扣问开动前，这些开导者预测 AI 能让我方的使命速率进步，臆测任务时刻会裁减 24%。完成任务后，他们仍是认为我方省俭了 20% 的时刻。但扣问数据知道，AI 实质让任务完成时刻加多了 19%。
扣问厚爱东说念主乔尔・贝克和内特・拉什暗意，这规矩令东说念主相等不测。拉什以致在扣问前预期速率会翻倍。
这项发现挑战了“AI 能显耀进步高薪工程师遵守”的重大见地，而这恰是蛊惑多数投资进军 AI 软件开导范畴的困难原因。更有甚者，还将 AI 看作将低级过失员岗亭的“替代品”。
往日扣问中，AI 在进步开导遵守上获得了显耀遵守：一项知道过失员速率提高了 56%，另一项标明开导者在固定时刻内能多完成 26% 的任务。
但 METR 的新扣问标明，这些积极规矩并不适用于统共情况。尤其是对熟悉大型闇练开源代码库的资深开导者来说，反而出现了遵守下落。
扣问作家指出，许多关连扣问依赖 AI 开导的基准测试，这些测试巧合能果然反应践诺使命任务。IT之家从报说念中获悉，遵守变慢的主要原因，是开导者需要花时刻查验和修正 AI 给出的代码建议。
贝克说：“AI 提议的建议所在基本正确，但细节上并非十足得当实质需求。”
作家强调，这种变慢不太可能出当前低级开导者或对不熟悉代码库的工程师身上。
不外大部分参与扣问的开导者和作家本东说念主仍是使用 Cursor。他们认为，AI 让开导经过更松驰兴奋，就像修改一篇著作，而不是从空缺开动写稿。贝克暗意：“开导者的宗旨不仅是尽快完成任务，他们更自得遴荐这条付出更少奋勉的路。”
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