Even GPT-5.2 Can't Count to Five: Zero-Error Horizons in Trustworthy LLMs

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AI could repeat this pattern at a larger scale — generating faster results within the existing paradigm, while the structural conditions for disruptive science remain unchanged or worsen. There is no reason to expect this design problem to sort itself out on its own. But if we treat AI for disruptive science as a deliberate research program, we have a better chance of building the capabilities that paradigm shifts require. And to do that, we will have to understand how to design science itself.

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综合多方信息来看,我的经历让我体验到AI辅助下的快速入职流程。拥有一个随时待命、极具耐心的智能助手解答代码相关问题,使我在第二周就能对庞大的C++代码库做出重要贡献。虽然难以用具体倍数衡量效率提升,但可以肯定没有AI这一切都不可能实现。现在的瓶颈已从编写代码(这几乎不耗时)转移到了其他环节,我们仍在探索如何优化。,详情可参考比特浏览器

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朱文,专栏作家,多年从业经验,致力于为读者提供专业、客观的行业解读。

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