Martin Fowler
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LLM带来了新的抽象本质
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原文英文，约700词，阅读约需3分钟。
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内容提要
马丁·福勒认为生成性AI将深刻改变软件开发，类似于从汇编语言到高级语言的转变。与以往工具不同，LLM引入了非确定性，改变了编程方式。程序员需适应这种非确定性，尽管会失去一些东西，但也将获得新的理解和能力。这一演变在软件开发历史上是前所未有的。
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关键要点
- 马丁·福勒认为生成性AI将深刻改变软件开发，类似于从汇编语言到高级语言的转变。
- LLM引入了非确定性，改变了编程方式，程序员需适应这种非确定性。
- 与以往工具不同，LLM不仅提高了抽象层次，还迫使我们重新思考编程的意义。
- 福勒回顾了历史上许多工具的影响，认为LLM的影响是前所未有的。
- 高层次语言（HLL）引入了全新的抽象层次，使编程变得更简单和有趣。
- 与传统编程语言相比，使用LLM进行编程的方式是根本性的变化。
- LLM的非确定性意味着无法保证每次使用相同提示时得到相同的结果。
- 程序员需要学习如何与这种非确定性共存，这一演变在软件开发历史上是前所未有的。
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延伸问答
LLM如何改变软件开发的方式？
LLM引入了非确定性，迫使程序员重新思考编程的意义，改变了编程方式。
马丁·福勒如何看待生成性AI的影响？
福勒认为生成性AI将深刻改变软件开发，类似于从汇编语言到高级语言的转变。
与传统编程语言相比，LLM的使用有什么根本性的变化？
使用LLM进行编程引入了非确定性，无法保证每次使用相同提示时得到相同结果。
程序员如何适应LLM带来的非确定性？
程序员需要学习如何与这种非确定性共存，这一演变在软件开发历史上是前所未有的。
高层次语言（HLL）对编程的影响是什么？
HLL引入了全新的抽象层次，使编程变得更简单和有趣，改变了程序员的思维方式。
福勒提到的历史上哪些工具对编程产生了影响？
福勒提到的工具包括关系数据库、面向对象编程、以及多种新语言，如Java和Python等。
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