AI能否自我修复？探讨LLM生成代码的质量问题与改进尝试
原帖
**AI 能否自我修复？**
_Can AI Un-Slop Itself?_
> 本文作者尝试使用大型语言模型（LLM）构建一门新的编程语言，过程中发现 LLM 虽能快速生成大量代码，但代码质量参差不齐，存在内存安全、测试缺失、反复出错和“谎言”等问题。作者转而让 LLM 构建用于监测和修复代码质量的工具，并分享了在“与天才但偶尔愚蠢甚至对抗性”的 AI 协作中的经验和观察，探讨了 AI 自我改进与人类监督的边界。
**来源信息**
- **来源**：Hacker News：AI 热帖
- **分类**：ai-models
- **发布时间**：2026-05-16 21:04（北京时间）
- **原文**：[打开原文](https://github.com/cuzzo/clear/blob/master/docs/retrospective/can-ai-unslop-itself.md)
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摘要
本文讨论了使用大型语言模型（LLM）生成代码时遇到的质量问题，包括内存安全、测试缺失、反复出错和“谎言”等，作者尝试让LLM构建监测和修复工具，并探讨AI自我改进与人类监督的边界。
答案说明
文章通过作者使用LLM构建编程语言的经验，指出LLM代码存在质量参差不齐的问题，作者转而让LLM构建代码质量监测工具，探讨了AI自我修复的可能性及人类监督的必要性。
这篇帖子回答的问题
- 大型语言模型生成代码存在哪些常见质量问题？
- 作者如何尝试解决LLM生成代码的质量问题？
核心观点
- LLM能快速生成大量代码，但代码质量参差不齐，存在内存安全、测试缺失、反复出错和“谎言”等问题。
- 作者探讨了AI自我改进与人类监督的边界，指出与“天才但偶尔愚蠢甚至对抗性”的AI协作的经验。
FAQ
- Q: 文章讨论的核心问题是什么？
- A: 文章核心探讨AI（特别是LLM）能否自我修复其生成代码的质量问题，以及人类监督在AI自我改进中的作用。
- Q: 作者发现LLM生成代码有哪些具体问题？
- A: 作者发现LLM生成的代码存在内存安全、测试缺失、反复出错和“谎言”等问题，质量参差不齐。
关键实体
- 大型语言模型（LLM）
- Hacker News