Re: [閒聊] OPENAI出現前,OPENAI出現後
※ 引述《seiya2000 (風見)》之銘言:
: https://x.com/lamrongol/status/1859183945520497005/
: https://pbs.twimg.com/media/Gc0l8jabsAAAau0.jpg
: 寫程式 - 2小時
: 除錯 - 6小時
: OPENAI出現後
: ChatGPT生成程式碼 - 5分鐘
: 除錯 - 24小時
: AI寫的程式有這麼糟糕?
感覺這比較會發生在ChatGPT 3.5時期吧
4O或新的O1P根本天差地遠 還有好幾家像是Copilot等等也都很猛
另外 先上一下老圖
https://i.imgur.com/MN50XhC.png
AI要有用的情況是你原本就能夠寫出來 就算是要花好幾小時也沒差
不然AI寫出一堆你看不懂的東西你要怎麼叫他修改?
還有就是 AI現在就不是萬能的
你不太可能一個工作中完全依靠他完成
但相對的你也很難找到一個任務完全沒有能使用AI的部分
就算是他不懂沒辦法幫的語言 Task完成總要弄個報告吧?
報告也是能請他幫忙統整數據 寫一些分析 轉換之類的
或者一些比較重複性的東西也能給他輸入輸出叫他模仿
https://www.ptt.cc/C_Chat/E.Un9jllG60kZc
最近就 隨便舉個安全一點的例子
弄了20 30 50 100題的Google表單有PO版上
最後還有分析結果
如果這Google表單全部手動製作 那放200張圖片 + 200題單選題真的會弄到吐出來==
而且假如未來想要弄一份新的呢?
或者是弄多語言版?
所以就
https://i.imgur.com/i02enkx.png
https://i.imgur.com/DsvagFA.png
中間可能就這樣叫他修修改改
最後生成的Script
https://i.imgur.com/yGfKQWd.png
因為很長所以就隨便節錄一點
當然最終板我還是有稍微改了一些
但整個表單生成我從開始弄(完全不懂Google表單) 到弄好自動化生成
只花不到一小時 中間就幾個有問題的Code簡單查一下API去修改
於是就弄出了一個可以重複使用的生成表單的小工具
之後如果要弄V2版本的AI圖靈測試也只要換個資料夾ID就能10分鐘內生出100題的表單
甚至要換語言只要把Code幾個字改一改就能弄出多語言版了
如果沒AI我光是查API花的時間就不只6小時了吧
至於後面用Python去分析用戶結果
我也是先叫他生一份分析用Python Program
然後我自己改完之後整份丟回去給他再給需求
整個分析的Code也是不用30分鐘搞定
結論就是 用AI重點是要訂好Input和Output 還有要看的懂她在幹嘛 也要知道她能用在哪
他給出不滿意的答案要有辦法指出他哪裡不行在叫她更改
不然你隨便給個空泛的要求她也只會拉一坨空泛的義大利麵給你而已
------
https://i.imgur.com/5fDSwo8.png
--
真的有在用的,應該都能感受到AI正飛快進步,只差在LLM
還不能完全理解人的需求,等成熟了就是下一次的科技革命
簡單的說,就是自己要試著成為一個有能力的主管
雖然 LLM 不能完全理解人的需求沒錯啦,但更多情況是人
不懂得正確完整表達自己的需求
55
首PoOPENAI出現前 寫程式 - 2小時 除錯 - 6小時4
現在用AI寫程式 只能說會用跟不會用 那個體驗是天差地遠 許多人以為用AI寫程式 就是給它一句話6
這應該是笑話 或者是說junior工程師才會認同/想出來的笑話 實際AI寫code的應用場景是這樣 func myWif 輸入完 AI直接自動幫你補完 func myWifeNTR(Wife* wife, Guy* guys, size_t count) {8
OpenAI出現前 一天8小時工時 4-6小時在爬document, forum跟stack overflow 2-3小時敲代碼 OpenAI出現後 1小時跟它腦力激盪討論概念2
怎麼說呢 AI有好用的地方也有難用的地方 像是我現在遇到code、log 要通靈之前先丟AI 讓他幫我通靈 然後配合AI的結果看程式碼 這個時候就很屌 居然可以從那一坨中看出前因後果3
"寫註解" 這個其實我覺得 Copilot 比 Intellisense 強最多的地方 就好像 Autocompletion的機能延伸到了寫註解上面 打程式的時候用到的頻率滿高的 現在不少LLM可以讀你的repo之後, 會回應你一些問題。不過大部分回應都滿罐頭的就是了11
ChatGPT生成程式碼 - 5分鐘 除錯 - 24小時 你把這段改成 Google找答案複製程式碼 - 5分鐘 除錯 - 24小時1
這就是使用者問題了 自己手打程式時:拆解需求、一步一步構建 想用ai寫程式時:把需求全部貼上要對方一秒內生出成果 這不就慣老闆思維 我自己沒在用chatgpt copilot gemini這些泛用模型10
完全看寫什麼程式 和自己是否了解自己要幹嘛 TLDR; 寫網路上能找到範本的程式 做一點修改 ai可以做的不錯 省去自己慢慢爬文的時間
76
Re: [請益] 大家怎麼看這一波AI浪潮首先 你懂Ai 嗎 不懂? 沒關係 我們先看個影片22
Re: [閒聊] AI與遊戲美術從業者的困境訪談回一下程式的部分, 身為一個寫過iOS Objective-C、碩論寫了Unity C#、前陣子被架去寫網頁javascript, 最近在開始接觸Python,非資工本科的不專業前軟體工程師,這樣應該能講講。 → lbowlbow: 要等到ai能debug才會被取代。寫出code不難,沒bug才難 03/30 09:12 推 guogu: chatgpt可以把錯誤資訊丟回去讓他修阿 只是會有越修越多 03/30 09:1514
[問卦] Google是怎麼輸給OpenAI的?2022年 OpenAI釋出ChatGPT 正式進入文字生成元年 Google嚇死馬上拉起紅色警戒(Code Red) 要求加速AI開發 也趕緊請回兩位創辦人Page Brin回來指導 2024年1X
Re: [新聞] ChatGPT的「幻覺」根本無法解我快笑死了 語言學教授連發言資格都沒有,你懂AI嗎? AI 的模型有幾種 ? 光是目前就有數10種以上 例如最早的 線性迴歸 決策樹 分群 分類 類神經網路7
Re: [討論]有可能不學coding就可以取得前後端工作?先不用談那些面試會遇到的問題,因為基本上目前的LLM能夠作到的能力是boosting 跟teaching而boosting的基礎使用者要會寫code,而teaching的的結果是使用者會 寫code 不可能無中生有,因為這違反了目前LLM的基本邏輯:文字接龍。所謂的文字接龍 ,前半段提示詞的好壞,決定後半段生成內容的品質,當用戶連怎麼正確描述自己7
Re: [請益] 目前AI普及率是多少?生活中我還蠻常試試幾種Ai工具的想說來分享一下,不過都是個人心得還有經驗,講錯的話 再麻煩指正,供參考 我自己從chatgpt3.5開始用(2023Apr),然後前陣子身邊的朋友我們有一起討論過幾個生成 式Ai,然後比較一下哪一個拿來寫什麼樣的作業比較有幫助。 然後我問的這幾個朋友大家都唸IT相關科系的,有Data Analytics, Ai, Ui/Ux的,3
[問卦] Chatgpt為什麼會生成糞code?小魯工作中 突然想問Chatgpt找個範例 隨便打一下問句 結果他生成垃圾程式碼給我 這還能算最強的AI嗎?3
[討論] AI也許會改變測試就 jetbrain AI 跟 copilot 都有的產生測試功能, 目前用起來我感覺不太行(?但可以用的時候是滿厲害的。 以往我都是 TDD ,即先寫測試再開發,當然常常開發過程中會一直改動測試 使其符合使用情境跟需求。 也因為這樣我最近比較常改為先開發再寫測試,當然有些測試寫起來很煩,3
Re: [討論] 用AI寫code產生的疑問回覆應該會變得很長所以特地開一篇。 在專案規模越變越大的時候怎麼去處理祖傳代碼? 從人類既存的軟體史來說這些祖傳代碼幾乎沒有修好的可能性,從這個方向由AI做出發點來討論。 專案本身的複雜度正比於 BUG 的發生率,而 BUG 的發生通常是錯誤的抽象造成的結果。 所以AI可以處理嗎?不行,因為是人類在提需求時就已經有問題了。
爆
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