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AI 生成的代码在优化项目中隐藏了关键错误

一家现金运送公司的一个软件开发项目使用 AI 来解决车辆路径问题，尽管 AI 的输出看似完整，但遇到了重大问题。发现了三个关键错误：AI 模型中一个难以察觉的微小惩罚权重、一个自相矛盾的 MILP 模型（该模型会静默报告一个最优解）以及对 QAOA 性能的错误测量。这些问题凸显了现代软件开发中的一个重大盲点，即 AI 生成的代码可能看起来功能正常，但包含细微的、关键的错误，而这些错误并未被标准的审查流程捕获。