本文详细描述了一个实验,作者使用人工智能(Grok和Claude)来优化一个简单的C++函数:计算一组字符串中字符('!')出现的次数。最初的C++实现使用`std::count`,每个字符串需要大约1200条指令。 通过迭代提示,人工智能生成了越来越优化的ARM64汇编代码。Claude和Grok逐步采用了基本循环、SIMD指令(NEON)以及更大的数据块处理(高达64字节),并改进了累加器处理。 最终人工智能生成的汇编版本显著减少了指令数量,降至每个字符串约154条——提高了八倍。作者发现他们可以将最佳汇编代码转换回使用SIMD内在函数的C++代码,从而无需*保留*汇编代码。 该实验提出了一个问题:人工智能能否发现超越传统编译器或人类程序员的优化方法,并表明,对于这项特定任务,人工智能目前可以胜过标准的C++编译器。
## 从服务到产品:初创企业的自然演变
许多成功的初创企业会经历三个阶段来发展其业务:从**服务**开始,过渡到**系统集成**,最终交付一个独立的**产品**。这种方法可以最大限度地降低风险并最大化学习。
最初,提供服务——即使是“手动”服务,例如使用人工代替软件(例如Mechanical Turk或“礼宾”模式)——可以实现快速的客户发现和迭代改进。您通过立即获得交付价值的报酬来验证需求,并通过确保您的核心技术提高生产力来测试可行性。
接下来,**系统集成**在此基础上构建,与客户已经使用的工具连接。您不是取代现有的工作流程,而是*扩展*它们——通常通过模板、插件或API集成——从而更深入地了解客户需求并识别差距。
最后,凭借经过验证的需求和对工作流程的理解,您可以自信地推出一个完整的**产品**,利用之前阶段学到的经验和开发的清单。这种分阶段的方法降低了构建没人想要或无法与现有系统集成的产品的风险,最终将开发重点放在交付可证明的价值上。
## Claude Token 计数器更新 - 2026年4月20日
Claude Token 计数器工具的最新升级现在允许直接比较 Claude 模型之间的 token 数量——Opus 4.7、Opus 4.6、Sonnet 4.6 和 Haiku 4.5。 这尤其重要,因为 Opus 4.7 引入了新的 tokenizer。
测试表明,与 4.6 相比,Opus 4.7 通常使用 **1.46 倍** 的 token 来处理文本,尽管定价保持不变(输入 5 美元/百万,输出 25 美元/百万)。 这有效地转化为约 **40% 的成本增加**。
对于图像,影响更为显著。 Opus 4.7 支持更高分辨率的图像(高达 3.75MP),但高分辨率图像(3456x2234)的 token 数量比 4.6 **高 3.01 倍**。 然而,对于较低分辨率的图像,两种模型之间的 token 使用量仍然可比。
此次更新强调了在选择 Claude 模型时考虑 token 使用量的重要性,尤其是在 Opus 4.7 中引入新的 tokenizer 之后。
许多软件开发问题源于未能真正*倾听*用户和利益相关者,而非缺乏促进沟通的复杂“系统”。试图将直接对话重新定义为“社会技术系统”并不能解决核心问题:倾听是一项艰苦的工作。
有效的倾听需要克服多种偏见。我们常常低估他人的专业知识,认为自己的技术知识是普遍适用的。我们将自己的资源、假设和经验强加于他人,未能认识到个体差异和不断变化的情况。此外,我们还会误解未表达的需求,并评判那些不理解我们文档的人。
最终,将个体视为独特的实体——而非概括或群体——至关重要。更好的倾听能够释放宝贵的见解,从而带来更优秀的产品、减少技术债务并获得竞争优势。关键在于承认理解需要真诚的努力和挑战自身观点的意愿。