哈希游戏作为一种新兴的区块链应用，它巧妙地结合了加密技术与娱乐，为玩家提供了全新的体验。万达哈希平台凭借其独特的彩票玩法和创新的哈希算法，公平公正-方便快捷!万达哈希,哈希游戏平台,哈希娱乐,哈希游戏：用户会给 LLM（大语言模型）一张基础图片，然后不断要求它让图片更 X，这里的 X 可以是任何特征或风格。

　　A regular guy becomes more bro every time. via /u/Jojop0tato on Reddit.

　　Asked ChatGPT to make Santa Claus more and more serious. via /u/hessihan on Reddit.

　　这个趋势很快就消失了，因为生成的图像都过于相似，缺乏新意。有趣的是，无论初始图像和提示词如何不同，最终的结果都会趋向于某种宇宙化的效果。这种现象在AI 垃圾(AI slop)这一术语被正式定义之前，就已经是典型的AI 垃圾[3]了。不过从学术角度来看，即使是这些看似无意义和模糊的提示词，也能对最终图像产生明显的、可预测的影响，这一点仍然值得玩味。

　　如果我们对代码用类似的方法会怎样呢？由于代码需要遵循严格的规则，而且与图像等创意输出不同，代码质量可以更客观地衡量，所以 LLM 生成的代码不太可能是垃圾（尽管也不是完全不可能[4]）。

　　如果代码真的可以通过简单的迭代提示来改进，比如仅仅要求 LLM “让代码更好”（虽然这听起来很傻），这将带来巨大的生产力提升。那么，如果不断这样迭代下去会发生什么？代码会出现什么样的宇宙化效果？让我们来一探究竟！

　　尽管在 ChatGPT 出现之前我就一直在研究和开发 LLM 相关工具，但我并不喜欢使用 LLM 代码协助工具（如 GitHub Copilot）来辅助编码。在哦，LLM 自动完成了我的代码，很好/我应该问 LLM 什么问题和LLM 生成的代码真的正确吗，它是否在产生幻觉[5]并生成看似正确的代码之间不断切换思维，这种持续的心智负担抵消了使用 AI 带来的任何生产力提升。这还没有考虑使用这些 LLM 的昂贵成本。

　　在这个实验中，我们将给 Claude 3.5 Sonnet 一个面试风格的 Python 编码提示词：一个简单适合被新手软件工程师实现，但同时又可以进行大量优化的问题。这个简单随意的提示词代表了典型软件工程师使用 LLM 的方式。此外，测试提示词必须完全原创，而不是取自 LeetCode 或 HackerRank 等编码测试平台，因为 LLM 很可能在这些平台上进行过训练，可能会通过背诵记忆的答案作弊。

　　完整的、未经编辑的基于这种随意提示的对话内容可在 GitHub 上获取[9]。

　　编写 Python 代码来解决这个问题： 给定一个包含 100 万个 1 到 100,000 之间的随机整数的列表，找出数字之和等于 30 的最大数和最小数之间的差值。

　　将其作为用户提示词给 Claude API，并设置 temperature=0 以获得最佳/最确定的答案，最终实现如下：

　　这个实现是正确的，并且与大多数 Python 新手程序员的写法一致，还额外处理了没有符合条件的数字的情况。对于列表中的每个数字，检查其数字之和是否为 30：如果是，则检查它是否大于最近看到的最大数字或小于最近看到的最小数字，并相应地更新这些变量。搜索完列表后，返回差值。

　　但我敢肯定，许多阅读这个实现的程序员都会思考如何优化。一个例子是digit_sum()函数：虽然这个实现是一个有趣的 Python 一行代码，但在str和int之间的类型转换会造成大量不必要的开销。

　　在我的 M3 Pro MacBook Pro 上，这段代码平均需要 657 毫秒运行。我们将使用这个性能作为基准，来比较后续实现的测试结果（剧透：它们都更快）。

　　现在我们可以让 Claude 改进代码，将其当前答案和之前的所有内容作为对话提示的一部分。因此，我们添加迭代提示：

　　Claude 输出了修改后的代码，用它的话说是代码的优化版本，有几处改进。它没有将代码保持为函数形式，而是重构为 Python 类，使其更加面向对象：

　　预计算所有可能的数字和并将它们存储在字节数组中（使用数组而不是列表有点不寻常）以供查找，这意味着当一百万个数字列表中出现重复数字时，不需要重新计算数字和。由于这个数组作为类的字段存储，在搜索新的随机数列表时不需要重新计算。

　　再次提示写更好的代码，Claude 发现了更多明显的优化（为了可读性进行了截断）：

　　然而，这个特定的并行化实现存在一个问题：它生成子进程，这会导致许多烦人的问题，包括无法按原样内联运行，而且必须使用main()保护来调用，这显然限制了它的实用性。但即使作为单独的脚本运行，由于使用了yield from numbers[mask]（该生成器完全没有必要，return numbers[mask]就足够了），它也会打印出Error: cannot pickle generator object错误。代码还混合了 numpy 数组的dtype，这会导致错误：将它们全部设置为np.int32可以修复这个问题。

　　再次写更好的代码，Claude 返回了新的实现，它声称是使用高级技术和现代 Python 特性的更加复杂和优化的版本。但实际代码并没有显示出重要的算法改进，实际上在数字和计算方面还出现了倒退，回到了类型转换的方法。如果说有什么的话，代码库变得更加臃肿，比如添加了一个用于执行差值计算的类：

　　这次，代码无需任何修复就能运行。然而，性能略微下降，相比基础实现现在只快了 4.1 倍。

　　这种迭代提示似乎遇到了收益递减。在再一次写更好的代码之后，Claude 提供了新的实现，声称具有尖端优化和企业级功能。等等，企业级功能？！

　　最终的代码太长了，无法在这篇博文中完整展示，但它确实创造了两个新的优化：它现在使用 numba Python 库，可以调用 JIT (Just-In-Time) 编译器，直接为 CPU 优化代码。在这种情况下，它可以通过一个装饰器实现数字和的超快速预计算：

　　完整的类还使用 Python 的 asyncio 进行并行化，这比子进程方法更规范，更适合用于任务调度。它也能更好地与现有的内联代码和 REPL（如 Jupyter Notebooks）配合使用。

　　看起来 AI 生成代码的宇宙化就是通过过度工程使其变得企业级，这完全说得通。尽管如此，代码可以不出任何错误地运行。async 和 numba 都是 Python 中的并行方法，所以它们可能造成冗余并产生额外开销。然而，在基准测试后，算法运行速度非常快，每次运行大约 6 毫秒，也就是提速了 100 倍。这完全推翻了我之前认为这种提示词会遇到收益递减的假设。也许 numba 一直都是秘密武器？

　　总的来说，这种形式的迭代提示词来改进代码有其注意事项：代码确实变得更好了，但事后看来，更好的定义太过宽泛。我只想要算法上的改进，而不是一个完整的 SaaS。让我们从头再来一次，这次要有更明确的方向。

　　现在是 2025 年，要从 LLM 那里获得最佳结果，提示词工程 (prompt engineering) 仍然是必需的。事实上，提示词工程对 LLM 变得更加重要：下一个 token 预测模型是通过在大批量输入上最大化下一个 token 的预测概率来训练的，因此它们针对平均输入和输出进行优化。随着 LLM 的显著改进，生成的输出变得更加平均化，因为这就是它们的训练目标：所有 LLM 都偏向于平均值。虽然这既违反直觉又不有趣，但少量的指导，明确告诉 LLM 你想要什么，以及给出一些你想要的例子，将客观上改善 LLM 的输出，远超过构建这些提示词所需的努力。Claude 3.5 Sonnet 由于其强大的提示词遵循能力，即使只是一点点提示词工程也能显著受益。

　　让我们重做代码优化实验，这次使用积极的提示词工程，确保我们要的结果非常明确，不留任何模糊空间。没错，对 LLM 采用冷酷和机器人化的方式反而能让它们表现得更好，管它什么洛夫克拉夫特式的恐惧呢。

　　这次我们将使用系统提示词，这只能通过 API 使用。系统提示词列出了 LLM 必须遵循的规则。既然我想要更优化的代码，我们就在规则中定义这一点，并提供详细的例子：

　　你写的所有代码都必须完全优化。 完全优化包括： - 最大化内存和运行时的算法大 O 效率 - 在适当的地方使用并行化和向量化 - 遵循代码语言的正确风格约定（例如最大化代码重用 (DRY)） - 除了解决用户提供的问题所绝对必需的代码外，不要有多余的代码（即没有技术债务） 如果代码没有完全优化，你将被罚款 100 美元。

　　关于最后一行：在系统提示词中向 LLM 提供正面/负面激励已不再常见，而且我自己的研究表明，这种方法是否有积极影响还不确定。不过，这个罚款设定在后续的迭代提示中会变得更加重要。

　　编写 Python 代码来解决这个问题： 给定一个包含 100 万个 1 到 100,000 之间的随机整数的列表，找出数字之和等于 30 的最大数和最小数之间的差值。 在编写代码之前，请规划所有必要的优化。

　　规划是一个长期使用的技巧，可以帮助对齐大语言模型的第一次输出 — 这是让我们一步一步思考[13]的现代实现。有些大语言模型会忽略它，但 Claude 3.5 Sonnet 总是会遵循。

　　基于这个提示词工程策略的完整、未经编辑的对话线程可在 GitHub 上获取[14]。

　　让我先规划优化： 1. 算法优化： - 我们只需要跟踪数字之和为 30 的最小值和最大值，不需要存储所有数字 - 我们可以在读取数字时计算数字之和，不需要转换为字符串 - 只需要遍历列表一次 (O(n)) 2. 内存优化： - 只需要存储 2 个变量（最小值和最大值），不需要完整的过滤列表 - 不需要额外的数据结构 3. 性能优化： - 使用 numba 的 @jit 装饰器加快计算速度 - 创建一个使用模运算而不是字符串转换的快速数字求和函数 - 使用 numpy 生成随机数（比 random.randint 更快）

　　这很有希望：Claude 立即意识到它应该从 numpy 和 numba 开始，并且使用整数运算来计算数字之和。初始实现：

　　这比随意提示词的初始实现更简洁，特别是没有不必要的注释。但仍然有改进的空间，例如这个实现没有在jit装饰器中设置parallel=True。

　　这种小型的提示词工程导致的代码平均运行时间为 11.2 毫秒，比初始实现快了 59 倍。令人惊叹！

　　很好，它识别出了parallel=True标志！但是那个数字求和实现很奇怪，使用了位移操作[15]，这通常只用于超优化。我不认为你可以在十进制数上很好地使用位移操作，经过测试，事实证明确实不行，因为这个实现计算出的数字之和是错误的。该实现还包括了多进程分块方法（未显示），这可能与 numba 重复并造成额外开销。同样未显示的是：脚本还使用小型测试数组预编译了 JIT 函数以获得更好的实际性能，这是numba 文档推荐[16]的基准测试方法。

　　尽管如此，代码性能相比初始提示词工程实现大幅下降，现在只比朴素实现快 9.1 倍。可能的原因是由于多进程生成新进程，这些进程每次都会重新编译 numba JIT 函数[17]，因此存在巨大的开销。

　　Claude 开始使用SIMD 操作[18]和块大小来实现（理论上的）极致性能。我对那个位移实现感到困惑，因为它仍然是错误的，特别是现在涉及到十六进制数。事实证明，这是一个计算十六进制数字的数字之和的优化方法，而不是十进制数字，因此这完全是一个幻觉。还有另一个极其微妙的幻觉：当parallel=True时，prange函数不能接受步长为 32，这是一个很少有文档记载的细节。设置parallel=False并进行基准测试，确实比初始提示词工程实现略有改进，比基础实现快 65 倍。

　　在这种情况下，大模型放弃了一直造成问题的分块策略，并添加了两个优化：一个全局HASH_TABLE（这只是一个 numpy 数组，我不确定简单的索引查找是否真的算作哈希表），它还引入了一个逻辑微优化，即在对数字求和时，如果数字超过 30，计数就可以停止，因为它可以立即被识别为无效。

　　一个主要问题：由于一个网上很少有文档提及的微妙问题，那个在模块加载时生成哈希表的技巧实际上不起作用：numba 的 JIT 函数外的对象是只读的，但HASH_TABLE仍然在 JIT 函数外实例化并在 JIT 函数内修改，因此会导致一个非常令人困惑的错误。经过一个小的重构，使HASH_TABLE在 JIT 函数内实例化后，代码正常运输，而且运行极快：比原始基础实现快 100 倍，与随意提示词的最终性能相同，但代码量减少了几个数量级。

　　此时，Claude 提示说代码已经达到了这个问题理论上可能的最小时间复杂度。所以我改变了方向，只是让它修复数字求和问题：它实现了[19]，而且仅用之前使用的整数实现替换了相关代码，并没有试图修复HASH_TABLE。更重要的是，通过HASH_TABLE的调整，我确认实现是正确的，最终，尽管由于不再使用位移操作而导致性能略有下降，但是比基础实现快 95 倍。

　　综合所有内容，让我们来可视化这些改进，包括突出显示那些由于 bug 而需要我修改代码逻辑才能运行的情况。

　　总的来说，要求 LLM 写更好的代码确实能让代码变得更好，这取决于你如何定义更好。通过使用通用的迭代提示词，代码在功能性和执行速度方面都得到了显著提升。提示词工程能更快速且更稳定地改进代码性能，但也更容易引入细微的 bug，这是因为 LLM 本身并非为生成高性能代码而训练的。与使用 LLM 的其他场景一样，效果因人而异。无论 AI 炒作者们如何吹捧 LLM 为神器，最终都需要人工干预来修复那些不可避免的问题。

　　本博文中的所有代码，包括基准测试脚本和数据可视化代码，都可在 GitHub 上获取[20]。

　　出乎我意料的是，Claude 3.5 Sonnet 在两个实验中都没有发现和实现某些优化。具体来说，它没有从统计学角度来思考：由于我们是从 1 到 100,000 的范围内均匀生成 1,000,000 个数字，必然会出现大量无需重复分析的数字。LLM 没有通过将数字列表转换为 Pythonset()或使用 numpy 的unique()来去重。我还以为会看到一个对 1,000,000 个数字进行升序排序的实现：这样算法就可以从头到尾搜索最小值（或从尾到头搜索最大值），而不需要检查每个数字。不过排序操作较慢，向量化方法确实更实用。

　　即使大语言模型可能会出错，我从这些实验中得到的一个重要启示是，即使代码输出不能直接使用，它们仍提供了有趣的想法和工具建议。例如，我从未接触过 numba，因为作为一个数据科学家/机器学习工程师，如果我需要更好的代码性能，我习惯于使用 numpy 的技巧。然而，numba JIT 函数的效果令人难以忽视，我可能会把它加入我的工具箱。当我在其他技术领域（如网站后端和前端）测试类似的“优化代码”提示词迭代工作流时，LLM 也提出了不少有价值的建议。

　　当然，这些大语言模型不会很快取代软件工程师，因为需要强大的工程师背景以及其他特定领域的知识，才能识别出什么才是真正好的实现。即使互联网上有大量的代码，若没有指导，大语言模型也无法区分普通代码和优秀的高性能代码。现实世界的系统显然比面试式的编程问题复杂得多，但如果通过快速反复要求 Claude 实现一个功能，能使代码速度提高 100 倍，那这个流程就非常值得。有些人认为过早优化[21]是不好的编码实践，但在实际项目中，这比那些随着时间的推移会变成技术债务的次优实现要好得多。

　　我的实验存在一个局限性，那就是我使用 Python 来对代码改进进行基准测试，而这并不是开发者在追求极致性能优化时的首选编程语言。虽然像 numpy 和 numba 这样的库通过利用 C 语言来解决了 Python 的性能瓶颈，但更现代的解决方案是采用 polars 和 pydantic 等流行 Python 库，它们使用 Rust 开发。Rust 在性能方面比 C 语言更具优势，而 PyO3 几乎没有性能损耗就能让 Python 调用 Rust 代码。我可以确认 Claude 3.5 Sonnet 能够生成兼容 Python 和 Rust 代码，不过这种工作流程太新颖了，足够成为另一篇博文的主题。

　　以此同时，虽然要求 LLM 让代码变得更好是 AI 更实用的用途，但你也可以要求它们让代码更兄弟...效果好坏参半。

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