为什么 LLM 生成的代码注释不是写给你看的

LLM 生成的代码注释冗长、爱造词，根源在于模型经过 RL 训练以适配智能体工作流，注释成了跨会话、跨智能体传递上下文的持久存储，能提升任务成功率因而被奖励。作者认为 benchmark 分数越高，这类注释反而越难消除，强行清理可能削弱模型本身的运作机制。目前尚不清楚完全由 RL 智能体行为长期维护的代码库会变成什么样。