完全不像…GPT是decoder-only，只有单向attention的模型（与任何词语的意思没有任何关系
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这种和编程语言关系不大。现在ai底层是c++写的（如torch），上层就是python搭积木，想用别的语言也没问题，有onnx。现在的ai主要是复杂度，即越大的参数量会带来越大的收益。当参数量超过200亿还会有一系列的惊喜。
我指的之前“想法”跟任何编程语言没有关系，我的概念是：每个词语都像是一个函数（规律），尤其是成语就是稍微高层一点点函数（通用库）
前面应该是回“chatGPT用到lisp了吗”的那个帖子，贴子锁了吗就找到这回了，今天也问了chatGPT，感觉chatGPT有点拒绝回答这个问题的意思。
作为一个AI语言模型，我不使用编程语言或数据库，我是通过机器学习算法和大量数据训练出来的。
我可以使用各种编程语言和数据库的语法和知识，但是并不像人一样有自己的喜好和习惯。
你这个概念我感觉有点文学编程的意思
chatgpt 肯定是用 C++ 和 python 写的。这点基本上毋庸置疑。搞深度学习基本上都是用这两门语言。Python 用于原型开发，C++ 用于部署模型。
NASA 开源的一个 Clojure 项目，内容好像比较边缘，不过写的挺规范的
近年我对 Erlang 很感兴趣
在实际项目上主要是用node.js + Postgres
因为后台的工作绝大部分都是在数据库完成（我写大量的 SQL function/procedure）
前端开发也用JavaScript (React Native / Web Components)
一直还没有能够凸显出Erlang/Common Lisp 优势的场景，所以有点渐行渐远
我似乎总是在用中文的思想来学英语，最近感觉中文的"成语"其实在英语里面其实也是有对应的，就是缩写，某个含义要表达出来如果不使用成语，可能要写上一小段文字，而把含义抽象封装成语，就可用四个字搞定，方便很多。
英语也是如此，比如我从来没有见人打过： Hyper Text Markup Language，打的都是缩写HTML,这个和成语很相近了，可能你打长段别人一眼看不出来是什么意思，用缩写(成语)反倒一眼就可看出是什么意思
嗯，例如 R.I.P 很多英语不好的人也知道，而完整单词反而看不懂
就像一个函数，你只知道如何调用就可以了（语境是一个默认参数），不需要完整的源代码
我觉得成语和缩写不是一种东西吧。
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不明觉厉。。。
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（首先声明，我仅仅折腾 Emacs 比较多，下面这两个语言也没完整学过，就是很感兴趣）
Common Lisp 给我一种很强大、很适合工业开发的感觉，而 Scheme 感觉很小巧、适合教学。
但是 Chez Scheme 之前是闭源的，很多公司也会花钱买来用，为什么会这样呢，有人能够指点一下吗？
（当然我的这种感觉可能来源于这篇古早文章：https://www.yinwang.org/blog-cn/2013/03/28/chez-scheme）
我记得 Nokia 很久以前研究过 Scheme 开发。
另外 Chez Scheme 到现在也是非常快的，想想那些慢的语言（Python, Ruby）都有人用，有公司会买也不稀奇了（比如用来写胶水代码）
用来做 EDA 软件的脚本语言，Chez 是 Cadence Research Center 赞助开发的，后来 Cadence 被 CISCO 买断之后才把 Chez 作为相对不太重要的部分开源（真就成冲话费送的了），而 Cadence 就是行业内最出名的 EDA 软件之一，而且授权费也很高，我记得现在全套打折下来要八万美元一年，放在以前 Chez 的代码和使用授权就在 Cadence 的全套授权里（应该也有另外购买授权做二次开发的，不过这些都不会有公开报价的）。芯片设计要试很多不同参数来，所以有一个跑的快还支持元编程的脚本语言还是很重要的（不是设计 CPU 这种主要只涉及到逻辑电路级别的，一般是设计基带这种以模拟电路为主的）。
另外 Tcl 最初也是作为 EDA 的脚本语言设计的，现在也还用在 Synopsys 的产品里。
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有道理，并且我似乎还听说 Chez 有一个闭源版本，比开源版本还快，开源版本是“负优化”过的 
哇！很受用的背景知识，感谢提供！
不过我很难想象，做模拟电路的模拟还用到这个小众的语言，一直以为那都是专注有限元、时域有限差分等工业仿真软件干的事情 ，当然，有可能他们底层的物理层面的模拟是另一套机制，外面套上 Scheme（有点像人工智能是底层 C 套上外层 Python）
SQLite 最初也是为了给 Tcl 开发一个数据库开发的，这些 Tcl 大神太离谱了
我对lisp编写语法树的功能特别感兴趣。我认为用lisp的语法来写其他语言会是一个绝妙的设计。
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