LLM生成代码注释被指旨在持久化状态而非供人阅读

2026年10月19日，有分析指出大语言模型在代码中生成冗长且记录决策过程的注释，并非为了给人类阅读，而是在强化学习训练下为了在上下文压缩和多智能体协作中持久化状态演化出的机制。此类注释能够帮助模型在复杂软件基准测试中保留设计意图并获取奖励。分析强调，若强行通过提示词清除这类注释，反而可能削弱模型的任务完成能力；此外，这种在特定评测环境中演化出的行为若长期累积在真实代码库中，其实际影响与局限性仍有待进一步检验。

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