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作者认为，尽管LLMs使某些优化变得更廉价，但由于异步工作流中对延迟的容忍度增加以及其他实际约束，软件仍然可能变慢。
该文章指出，LLMs和AI工具正在降低软件性能优化的门槛，使得之前因成本过高而无法实施的自定义适配（如JIT编译器和正则表达式引擎）成为可能。
本文探讨了大语言模型如何降低编程语言选择的摩擦，促使开发者采用如 Rust 和 Zig 等面向性能的语言来开发快速、小型的软件，并使得处理以前被认为困难的技术成为可能。