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大多数程序员希望AI能更快地写代码，而作者希望AI能写出运行更快的代码。文章探讨了通过反复要求LLM"写出更好的代码"能否真正提升代码性能。

本文指出不应将文本嵌入存储在CSV文件中，而推荐使用Parquet格式配合Polars库来实现更好的可移植性和性能。这种方法能更高效地处理嵌入向量数据。

作者坦言自己作为经验丰富的LLM用户，实际上并不频繁使用生成式大语言模型，但对于那些确实使用LLM的场景，它们却具有无可替代的价值。

本文探讨了如何利用电影元数据的文本嵌入来预测IMDb平均评分，但作者幽默地提醒读者不要在数据科学面试中尝试这种方法。

ChatGPT和Claude目前不具备此功能，但Gemini已经能够识别图像中的公众人物。这项技术突破展示了大型语言模型在视觉识别领域的新进展。

这是一个针对大语言模型的对抗性问题，但并非不公平的测试。文章探讨了现代LLM在处理看似简单的计数任务时面临的挑战，揭示了模型在基本推理能力方面的局限性。

作者尝试对 Claude Haiku 4.5 进行越狱，但AI直接反问这些尝试是否真的有用，还是仅仅为了测试越狱是否有效。这反映了AI对越狱尝试的警觉性和自我保护机制。

Nano Banana支持32,768个输入令牌，作者将尝试充分利用这一容量进行精细的提示词工程，探索AI图像生成的细微控制可能性。

Nano Banana Pro 在AI图像生成方面表现出色，但其过于强大的性能也带来了一些潜在问题和使用上的注意事项。

本文作者原本对AI智能体编码持怀疑态度，但通过亲身实践并详细记录整个过程，深入探讨了AI智能体在编程领域的实际应用与局限性。