如果追溯大型语言模型（LLMs）从技术专家的梦想，到早期文本生成玩具，再到改变世界的ChatGPT发布，最后成为现代编程的日常工具（如Sonnet、Opus）的时间线，这一切发生的时间不到十年。这是一个令人兴奋、几乎难以置信的故事。
让我们看看我们是如何走到今天的，以及行业目前所面临的壁垒。
- **梦想阶段（2010-2016年）**。在上一个十年的黎明（2011年），发生了一件有趣的事情。维基百科和Stack Overflow这两个平台开始获得巨大的关注，大家在这些平台上合作，公开交流知识。回首往事，这似乎是人类更理想、以社区为驱动的发展路径——而我们却放弃了，转向了今天的集中式架构。
- **颠覆阶段（2016-2021年）**。一系列无关事件的完美风暴为人工智能铺平了道路。到2017年，新程序员们对Stack Overflow严格的政策、主观的问题拒绝和资深程序员的教条主义感到深深的沮丧。回想起来，那些严格的版主为后来的Copilot和ChatGPT奠定了基础。如果社区不愿意回答初学者的问题而选择降级，那么一个私人LLM乐意提供帮助。
再加上谷歌在2017年发布的里程碑论文《Attention Is All You Need》，解锁了Transformer架构，以及2020年COVID-19强制隔离的影响。突然间，虚拟助手作为孤立开发者的编程伙伴的土壤变得肥沃。
- **吸引阶段（2023-2025年）**。ChatGPT的发布毫无疑问地展示了“吸引”的简单性。对于非技术人员来说，这简直是魔法。像Copilot、Claude和Deepseek这样的专业LLM迅速成为程序员工具箱中不可或缺的一部分。与此同时，OpenAI仍在宣传其“非营利”根基，大家普遍认为这纯粹是为了赋能人类。
- **终局阶段（2025年至今/未来）**。到这个时候，人工智能公司在许多事情上都出现了误判。他们在优化“长期”目标，但正如约翰·梅纳德·凯恩斯多年前所说的，“从长远来看，我们都死了”。今天，风险投资者失去了耐心，因为尽管技术本身已经获得了广泛的普及和认可，但收入增长却没有那么快。吸引的效果在某种程度上奏效，但并未完全实现。
大多数前沿模型，如Sonnet、Opus和GPT 5.5，仍在“补贴模式”下运行。他们向用户收取的每月订阅费用（每月10/20/30美元）与运行这些“思考...”和“沉思...”的计算和内存需求相比，微不足道。为了真正显示利润并摆脱补贴模式，他们必须根据输入/输出令牌的规模进行收费，而这似乎很困难。很少有公司能够维持如此不确定的硬件扩展预算，最近的Uber故事正好展示了他们尝试这样做时发生的事情。
前沿模型试图替代人类历史上从未成功委托或自动化的东西——人类大脑的最高认知技能，如推理、演绎和逻辑。然而，努力仍在继续，目标是长期的。困境在于，如果他们停止补贴，吸引阶段可能会被逆转——人们很可能会回归到维基百科/Stack Overflow的旧方式，或者完全转向可以在自己硬件上本地运行的开源“干燥/学术”模型，如Llama和Qwen。然而，他们也无法无限期地继续补贴和耗尽资金。
当补贴的镜子破裂时，会发生什么？
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我接手了一个由海外团队开发的项目。他们建立了一个数据摄取流程。在这个流程中，他们使用 LibreOffice（无头模式）将 Microsoft Word 文档转换为 PDF。之后，我们将所有 PDF 转换为 Markdown。他们认为将所有内容先转换为 PDF，然后再将所有 PDF 转换为 Markdown 是最好的做法。
我注意到，当 Microsoft Word 文档包含以下内容时，LibreOffice 可以生成非常复杂的 PDF：
1. 表格
2. 多列
3. 删除线文本
我在考虑我们是否应该直接从 Microsoft Word 转换为 Markdown。
那么，适合这个转换的正确软件是什么呢？
我知道我需要放松一下。懒惰不好，但过于勤奋也不行。
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