近日，日本數(shù)據(jù)科學(xué)家本田崇人推出了一款名為粋（Sui）的全新編程語言，其設(shè)計理念是為大語言模型（LLM）量身定制，旨在實(shí)現(xiàn)代碼的絕對精確性。開發(fā)者強(qiáng)調(diào)，這款語言摒棄了傳統(tǒng)編程語言中為人類閱讀便利性而設(shè)計的元素，轉(zhuǎn)而專注于提升AI處理效率。

本田崇人指出，現(xiàn)有高級編程語言的核心設(shè)計邏輯圍繞人類開發(fā)者展開，例如通過縮進(jìn)、注釋和語義化命名提高代碼可讀性。然而，AI在解析代碼時無需依賴這些人類習(xí)慣的語法結(jié)構(gòu)，因此新語言通過簡化語法規(guī)則，消除冗余設(shè)計，從而降低機(jī)器處理代碼時的出錯概率。例如，粋語言采用單行單指令的格式，所有變量按v0、v1的數(shù)字序列命名，指令符號統(tǒng)一使用單字符表示，括號形式僅保留{}一種。

這種極簡設(shè)計顯著減少了代碼的結(jié)構(gòu)復(fù)雜度。開發(fā)者測試顯示，當(dāng)前未經(jīng)過優(yōu)化的粋語言代碼在實(shí)現(xiàn)相同功能時，所需的Token數(shù)量仍多于Python等主流語言。但本田崇人認(rèn)為，通過壓縮優(yōu)化技術(shù)，該語言的代碼密度有望進(jìn)一步提升，最終在效率層面形成優(yōu)勢。

據(jù)介紹，粋語言的開發(fā)靈感源于對AI代碼生成特性的深度觀察。傳統(tǒng)語言中，人類可讀性要求導(dǎo)致語法規(guī)則存在大量例外情況，而AI更擅長處理規(guī)律性強(qiáng)、格式統(tǒng)一的數(shù)據(jù)流。新語言通過標(biāo)準(zhǔn)化指令格式和變量命名，為AI提供了更高效的代碼解析框架，理論上可降低模型生成錯誤代碼的概率。

目前，該語言仍處于早期開發(fā)階段，開發(fā)者團(tuán)隊正在測試其與主流大語言模型的兼容性。初步實(shí)驗表明，經(jīng)過結(jié)構(gòu)優(yōu)化的粋代碼在模型訓(xùn)練和推理過程中表現(xiàn)出更高的穩(wěn)定性，但具體性能提升幅度仍需進(jìn)一步驗證。