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最终借助增强模型解决了问题。早期如GPT-5.2-Codex或Sonnet等模型在面对非标准行为、冗长迭代历史及保持上下文连续性等复合挑战时表现欠佳。迭代记录清晰显示:这些模型易偏离思维主线,陷入局部最优困境。

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据统计数据显示,相关领域的市场规模已达到了新的历史高点,年复合增长率保持在两位数水平。

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值得注意的是,问题在于,将规范转化为可工作代码,涉及海量的隐含决策——边界情况、数据结构、错误处理、性能权衡、交互模式——这些是任何规范都无法完全捕捉的。两位工程师实现同一份规范,将产生具有许多可观测行为差异的系统。两种实现都并非错误,只是不同而已。而这些差异中的许多,最终会以无人预料的方式对用户产生影响。

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