文章摘要
该文章探讨了编程语言的令牌效率问题，指出动态语言（如Clojure、J）比静态语言（如C、Rust）更节省令牌，J语言平均仅需70个令牌，效率是C语言的2.6倍。
文章总结
好的，这是根据您的要求，对原文主要内容进行的中文重述，保留了关键细节，并删减了与核心主题无关的内容。
核心问题：哪种编程语言最适合AI编码智能体？
近期有观点认为，动态语言（如Clojure）或更简洁的语言在AI编码时更节省Token，甚至声称像J这样的“怪异”语言效率极高。然而，通过更深入、更贴近实际的评估，这些结论并不成立。
主要发现与反驳：
“动态语言更省Token”的说法不成立。 之前的评估（如Alderson的测试）之所以得出这个结论，是因为它们使用的编程问题过于简单（如Rosetta Code上的小题目），只需几十到一百多个Token就能解决。这种“玩具问题”的结果无法推广到真实世界的复杂任务。
新的评估方法： 作者设计了两个更复杂的任务来测试：
- Zstd解码器： 要求AI智能体根据RFC文档实现一个完整的Zstd解码器。
- Pandoc转换器： 要求AI智能体实现Pandoc文档格式转换功能，并使用未公开的测试集进行评分。
评估结果：
- 在Zstd任务中，当使用中等努力程度时，动态语言表现稍好，但在更高努力程度下，静态语言和动态语言的表现混杂，没有哪一类语言占据绝对优势。
- 在Pandoc任务中，同样没有发现静态或动态语言在成功率或成本上有显著差异。
- “怪异”语言（如J）表现不佳。 在复杂任务中，这些语言的优势完全消失，表现甚至不如主流语言。原因很可能是AI实验室不会为这些冷门语言投入大量训练数据。
- 语言流行度与表现正相关。 更流行的语言（如Python、Rust）往往能产生更正确、成本更低的解决方案。
结论与建议：
- 关于“哪种语言最适合AI”的许多流行说法（如Ruby、Clojure、Elixir特别适合）很可能是错误的。
- 对于普通用户，坚持使用主流语言比使用冷门但“简洁”的语言更可靠。
- 评估AI编码能力非常困难，结果容易受到任务选择、测试设计、智能体行为等多种因素影响。单一评估的结果不能作为普遍结论。
- 作者自己的预判基本正确：动态与静态语言的总体优劣说法不成立；J这类“怪异”语言的优势不成立；而静态语言在超高努力下是否更好，证据不足。
总结： 没有证据表明某一种语言或某一类语言（动态/静态）在AI编码中具有压倒性优势。在复杂、真实的编程任务中，语言的选择远不如任务本身的复杂度和AI模型的能力重要。
评论总结
根据评论内容，总结主要观点如下：
1. 语言选择与LLM效率的权衡 - 动态类型语言（如Python）因省略类型声明而更紧凑，但静态类型语言（如Rust）在编译时捕获错误，迭代更快（评论4、15） - 关键引用："Dynamically typed languages generally have a lower LLM token cost...omitting explicit type declarations makes the code more compact"（评论4） - 关键引用："rust would likely fail at compile time, iterating faster and taking less tokens"（评论15）
2. 语言特性对LLM表现的影响 - 简洁语言（如Wolfram）因训练数据少而表现不佳；而Go因一致性高、工具链完善，适合LLM（评论4、16） - 关键引用："LLMs have difficulties with programming languages that are very concise, and for which there is less code publicly available"（评论4） - 关键引用："Go is an excellent choice for LLMs...there is pretty much just one way of doing most things"（评论16）
3. 评估方法的局限性 - 复制已知代码不能反映真实能力，应关注实际应用经验（评论9、15） - 关键引用："It's not clear how useful of a signal replicating existing pieces of well-known software is"（评论9） - 关键引用："asking it to do things that are in its memory is not a good benchmark"（评论15）
4. 语言流行度与LLM表现的关系 - Python因数据丰富而表现好，但训练数据中垃圾代码多；小众语言（如Gleam）因设计优良也能表现佳（评论8、12） - 关键引用："Python be the best language for agents, since it's the most popular"（评论8） - 关键引用："languages that are good for humans will be good for LLMs"（评论12）
5. 其他观察 - 无括号语言（如Python）可减少LLM对语法的注意力消耗（评论18） - 关键引用："Python...had no curly braces, so LLMs can focus its attention to logic instead of syntax"（评论18）