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最后，Like the N-convex algorithm, this algorithm attempts to find a set of candidates whose centroid is close to . The key difference is that instead of taking unique candidates, we allow candidates to populate the set multiple times. The result is that the weight of each candidate is simply given by its frequency in the list, which we can then index by random selection:
另外值得一提的是，这种反转比看起来更为剧烈。当代码生产成本高昂时，高级工程师的审查速度可以快于初级工程师的编写速度。AI颠覆了这一点：现在，初级工程师可以比高级工程师批判性审核得更快。那个让审查有意义的速度限制因素被移除了。曾经的质量关口，如今成了吞吐量问题。
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