在 LLM 上下文窗口受限且全球面临内存短缺的背景下,编程语言的 Token 效率成为影响 AI 开发成本的关键因素。一项基于 RosettaCode 数据的研究对比了 19 种主流语言,发现最高与最低效率之间存在 2.6 倍差距。结果显示,Clojure、Julia、Ruby、Perl 和 Python 在 Token 利用率上表现最佳,而 C、C++ 和 C# 则处于劣势。这一发现为开发者在 AI 时代的语言选择提供了重要数据支持。
原文链接:Linux.do
在 LLM 上下文窗口受限且全球面临内存短缺的背景下,编程语言的 Token 效率成为影响 AI 开发成本的关键因素。一项基于 RosettaCode 数据的研究对比了 19 种主流语言,发现最高与最低效率之间存在 2.6 倍差距。结果显示,Clojure、Julia、Ruby、Perl 和 Python 在 Token 利用率上表现最佳,而 C、C++ 和 C# 则处于劣势。这一发现为开发者在 AI 时代的语言选择提供了重要数据支持。
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最新评论
开源的AI对话监控面板很实用,正好团队在找这类工具。准备试用一下。
折叠屏市场确实在升温,不过售罄也可能是备货策略。期待看到实际销量数据。
从磁盘I/O角度解释B树的设计动机,这个切入点很好。终于理解为什么数据库不用二叉树了。
IT术语转换确实是个痛点,之前用搜狗总是把技术词汇转成奇怪的词。智谱这个方向值得期待。
这个工具结合LLM和搜索API的思路很有意思,正好解决了我在做知识管理时遇到的问题。请问有没有部署文档?
这个漏洞确实严重,我们团队上周刚遇到类似问题。建议补充一下如何检测现有项目是否受影响的方法。
从简单规则涌现复杂性这个思路很有意思,让我想起元胞自动机。不过数字物理学在学术界争议还挺大的。
我也遇到了指令跟随变差的问题,特别是多轮对话时容易跑偏。不知道是模型退化还是负载优化导致的。