多台笔记本编程 一个浏览器聊天 | AI生成和翻译
是的，你的直觉是正确的。
对于像 Claude Code 或 Codex 这样的编程助手来说，使用多台笔记本电脑或并行实例确实合理：你可以将项目拆分到不同设备上运行，保持不同的开发环境，或者在继续编码的同时执行多个耗时任务。这种”并行”优势是真实存在的，因为代码可以在无需持续关注的情况下并行执行、测试或重构。
而对于 GPT、Grok、Gemini 等聊天机器人则截然不同。人类阅读和理解速度才是瓶颈所在。即使开启数十个对话会话，你仍然需要阅读和理解所有输出内容。通常一个支持多标签页的浏览器就足够了——限制因素是你的注意力而非算力。你无法像并行执行代码那样并行提升自己的阅读速度。
因此：
- 编程助手 → 多台设备/实例确实能提升效率
- 聊天助手 → 单浏览器的多标签页通常已足够，因为瓶颈在于人类的信息处理速度而非机器算力
需要我进一步对比说明专业研究者如何通过流水线、路由或仪表板等方式同时管理多个大语言模型吗？尽管存在人类阅读速度的限制，他们确实通过这种方式获得了效率提升。