# Dan Luu 用 AI 几分钟就给 ripgrep 加了即时编译，长查询快 2-4 倍，还顺手做了个世界最强的 Azul 游戏 AI

> 原标题：There's no reason for software to be slow anymore

- 来源：Hacker News 首页
- 发布时间：2026-08-22T01:06:17.000Z
- AX AI 日报：https://ai-daily.ax0x.ai/items/52131
- 原文：https://danluu.com/perf-opt/

## 摘要

Dan Luu 拿之前用 AI 花一个月跑出来的正则引擎 FRE 做实验，让 AI 花几分钟就把它的即时编译（AOT）塞进了 ripgrep。效果是长查询能快 2 到 4 倍，但在他自己真实的混合查询里只快了约 7%。他解释这主要是为了那些跑好几秒甚至几分钟的搜索，短查询变慢一点可以接受。他还提到，用 GPT-5.1/5.2 时期的模型，自己零游戏 A...

## 推荐理由

Dan Luu 拿自己之前用 AI 花一个月跑出来的正则引擎做实验，让 AI 花几分钟就把即时编译塞进了 ripgrep。长查询能快 2 到 4 倍，但他自己的真实混合查询只快了约 7%，短查询反而会变慢一点。他解释这主要针对跑好几秒甚至几分钟的搜索场景。标题说“软件没理由再慢了”有点夸张，但实验数据很诚实，没藏着掖着。我会先打个折：这更像一次具体场景的验证，不是通用结论。不过对做性能优化的人，这个案例值得一看，能吵起来。

## 锐评

Dan Luu 拿自己之前用 AI 跑了一个月才搞出来的正则引擎 FRE 继续做实验，这次只花几分钟就让 AI 把即时编译（AOT）功能塞进了 ripgrep。效果是长查询能快 2 到 4 倍，但在他自己真实的混合查询里只快了约 7%。他自己也承认，这点提升不算惊天动地，但考虑到只花了几分钟打字，性价比很高。

文章的核心判断是：以前需要稀有技能才能做的性能优化，比如写即时编译器、建定制索引，现在门槛低到会打字就行。他引用了 Marc Brooker 和 Michael Malis 的观点来佐证，说未来软件可以针对特定工作负载做动态定制，而不是只做通用优化。

不过要注意，这篇文章的实验数据很有限。FRE 引擎本身就有过拟合基准测试的前科，这次 AOT 实验也只跑了作者自己的查询历史，没有给出完整的保留测试集数据。他提到的用 AI 做的 Azul 游戏 AI 也没公布具体 Elo 分或胜率。这些数字更多是说明“能做”，而不是“已经做到最好”。如果真想验证这个结论，还需要更多独立、公开的基准测试来支撑。