突然发现刷题没有意义了

LZ以为面试考你3sum就是真的要你去工作中写3sum的吗？

delta42 发表于 2023-06-01 15:42:12
那我向你请教，我基于1m token limit带来影响的推测，你觉得有什么不足呢？

当然。用一个简单的比喻来说明你的错误，就像你看到隔壁的小宝宝前天一口气跑10米，昨天一口气跑了20米，今天一口气跑了40米，然后你算了一下，兴奋地和你邻居说，再过22天这孩子就能一口气绕着地球跑一圈啦！

说回到写码。写码是为了实现需求，需求的实现说到底就是现有技术的排列组合，但不同的需求会产生不同的组合，有时候可能会引入从未被引用过的技术。对于LLM来说，无论是多少个token的limit，它终究只能学到的是一大堆通用的模板，但在细节设计方面很难做到能精准集成，again，因为人的需求是无法预测的。所以随着token limit的提高，LLM或许可以从只能开发一个简单的购物车，到开发出一整套亚马逊，但它并不能完整地满足一个新需求。

比如同样实现一个登录系统，输入用户名和密码，然后验证。验证有很多种手段，有时候是输入一张已经存在的图中的汉字，有时候是自动生成一张图，有时候是一个需要互动的拼图，或者按顺序点击字符等等等等。如果有一天我要求用户唱一句歌来验证自己，或者开视频跳一段舞呢？LLM这个时候就会出问题，因为它的训练集里没有这个选项。或者说模型越大越容易出错，因为它可能会把其他模块里具有相似功能的代码片段搬过来。比如你让它写个视频验证，LLM通过企业级理解，给你直接下了个zoom。比起从头写一个大型底层代码，这种小细节的修正和开发才是大部分码农的主要工作，而这是当前的LLM绝对做不到的。而事实上，生成模板代码本身就不是一个全新的概念，大部分大公司都有专门做微服务模板代码生成的组。更强的generative AI会在这方面有优势，但比起整个软件开发流程，这只是非常tiny的一部分。而且请注意，我这里只是放了【开发】作为例子，而软件工程还有很重要的其他部分，比如维护，基建升级，平台迁移，热点事故修复，安全测评等等等等，这些工作占了我们工作的起码80%，而LLM目前只在抽象架构设计和模板代码生成这方面有优势而已，确实作为一个新工具，会对软件开发有正向作用，但距离你说的程度还差得太远。

所以我让你多读点书再来，至少认识到当前的AI的本质就是排列组合，而非真正意义上的理解。这样你就不会听风就是雨。毕竟说出那些话的是商人，而商人的本质就是吹嘘自己的产品有多牛逼。只是这产品的技术含量确实高，多做几个精心准备的demo，再拽几个专业词汇就能把你们这些不学无术的人骗进去罢了。

补充内容 (2023-06-02 07:51 +08:00):

如果你还不理解的话，思考以下问题：你让一个现有的整车厂，生产一辆方向盘比现有方向盘小一圈的车有多难？先提醒一下，答案是几乎不可能

攒米看帖9981 发表于 2023-6-1 00:47
用chatgpt和你去google一个答案不是一样吗
网上有答案他必然可以写出来呀
这都不理解不是刷题的问题了吧

是的 我觉得更好

匿名用户 发表于 2023-06-01 16:42:35
是的 我觉得更好

Good for you.

gpt不属于强化学习，不会自我迭代

donnice 发表于 2023-6-2 08:33
当然。用一个简单的比喻来说明你的错误，就像你看到隔壁的小宝宝前天一口气跑10米，昨天一口气跑了20米， ...

帖主你愿意花时间给这种钓鱼炒作的人耐心回复实在是太善良了。他的帖子我看过了，和看几篇公众号就喊着击败陶哲轩的人是一个样子的，又坏又蠢。

匿名用户 发表于 2023-06-02 00:17:24
帖主你愿意花时间给这种钓鱼炒作的人耐心回复实在是太善良了。他的帖子我看过了，和看几篇公众号就喊着击败陶哲轩的人是一个样子的，又坏又蠢。

我并不为了叫醒一个装睡的人，我只希望看客们不要被这种人看似理智实则片面的发言带偏了方向

以后还是需要科学家，研究模型，其他给ai做做就行了

懂的不需要用ChatGPT，不懂的用了ChatGPT也还是不懂

刷题是为了筛选人

纺织女工面对刚诞生的、只能放一排纱锭的珍妮纺纱机雏形的各色反馈。4年后，每台珍妮纺纱机可以容纳80个纱锭，女工们的意见才趋于统一了。跟帖的若干兄弟相比，楼主更愿意、更能面对现实