Aqui está o problema: qualquer nova linguagem de programação lançada hoje enfrenta uma barreira quase intransponível. Como os modelos de IA não são treinados nesta linguagem nova, eles não podem ajudar os desenvolvedores que trabalham com ela. Sem suporte de autocompletar e depuração alimentado por IA, a adoção diminui drasticamente. Os desenvolvedores tendem a se orientar por linguagens onde a IA funciona perfeitamente. Isso cria um ciclo vicioso—falta de adoção significa menos dados de treino, o que significa suporte de IA pior, o que garante que a linguagem nunca ganhe tração. Está ficando cada vez mais claro que a inovação significativa em programação pode já estar trancada atrás de nós.
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AirdropHunter420
· 01-14 18:49
ngl é por isso que a inovação ficou travada, a IA tornou-se o novo guardião do gateway
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Hash_Bandit
· 01-13 19:36
ngl isto parece dizer que a mineração está morta porque a dificuldade continua a aumentar... as melhores inovações surgem quando os desenvolvedores realmente *precisam* delas, não quando a IA fornece soluções de forma automática. já vi este padrão antes
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RuntimeError
· 01-12 15:54
ngl É por isso que agora é tão difícil inovar, a IA entrou na jogada e, em vez de ajudar, está travando o desenvolvimento de coisas novas.
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Token_Sherpa
· 01-12 15:52
ngl isto é apenas o problema dos efeitos de rede disfarçado de linguagem de IA... já vimos este filme antes com cada mudança importante. a adoção sempre começa com *algo*, raramente através de condições perfeitas
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NeverPresent
· 01-12 15:46
Isto é o AI que parou a evolução das linguagens de programação, é realmente impressionante.
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UnruggableChad
· 01-12 15:43
Não consigo avançar mais, a IA bloqueou toda a liberdade dos programadores
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FlyingLeek
· 01-12 15:39
Caramba, isso não quer dizer que a IA agora está travando o pescoço das novas línguas? Sem dados de treino de IA, ninguém usa, e sem uso, não há mais dados... um ciclo vicioso insuportável
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PseudoIntellectual
· 01-12 15:34
Resumindo, a IA sequestrou o futuro das linguagens de programação, linguagens novas sem dados estão condenadas a morrer.
Aqui está o problema: qualquer nova linguagem de programação lançada hoje enfrenta uma barreira quase intransponível. Como os modelos de IA não são treinados nesta linguagem nova, eles não podem ajudar os desenvolvedores que trabalham com ela. Sem suporte de autocompletar e depuração alimentado por IA, a adoção diminui drasticamente. Os desenvolvedores tendem a se orientar por linguagens onde a IA funciona perfeitamente. Isso cria um ciclo vicioso—falta de adoção significa menos dados de treino, o que significa suporte de IA pior, o que garante que a linguagem nunca ganhe tração. Está ficando cada vez mais claro que a inovação significativa em programação pode já estar trancada atrás de nós.