阿肥剛下班有空閒認真一下，本身是軟體從業人員，其實這個就是亞馬所說的節約架構（Fr
ugal architecture）提出的問題。當代很多軟體開發其實都會引入框架，這些框架方便管
理開發者的程式也同時可以加速開發生產的速度又可以增加系統魯棒性。

但是代價就是更多的資源被消耗浪費掉，過往很多那種考驗開發人員的資源控制能力的Code
其實最大的問題就是復用性很低，像是為了省記憶體會針對某些數據處理流弄一段重複記憶
體重複使用，但是換了一個新專案就是大家重頭開始走開發優化導致開發效率很低。

像阿肥自己很久以前就用過64K的32位元浮點數系統寫了一個很早期的語音辨識晶片，這東
西很多客製化的部分Code的記憶體執行使用在DEBUG時期常常遇到溢位問題，後來才不斷優
化解掉。你現在要我在回去那種環境寫Code我一定瘋掉，可能一季都開發不完。

阿肥我自己是覺得未來AI比較正確的方向是應用到底層讓模型自動協助優化器跟Compile的
運作。去年前年好像MIT也有相關的研究但是就是很實驗室的研究，我感覺離產品化的距離
還有很多坑要走，尤其是以現在的神經網路模型是有機會跳脫的，所以當前比較火的研究是
世界模型讓模型理解物理跟邏輯是現在進行式。