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
: OPENAI出現前
:
: 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?
:
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
基本上就是沒有AI前的狀況了
相比以前網路上別人給的答案,有時代碼過時或是有錯誤,註解也沒寫,要找問題肯定比現在的AI還要久
AI除了提供代碼,也可以做為一個校驗用的工具
那些以前人寫的答案,我可以拿去餵給AI,讓他說明運作邏輯、標示註解、用新的語法糖重構
你以前在網路上敢這樣提要求,先不管原作者要等多久才會回,旁邊看的別人只會當你伸手牌
這就是差別,就算AI提供的代碼有時錯誤,整體上還是利大於弊
除錯時間肯定比過去代碼照搬遇到的問題還少很多
AI錯誤發生率相對於學習的資料庫夠不夠豐富,如果是很冷門的API,那基本上就跟亂掰差不多
會提供一些根本沒有的函數,有基本判斷的人這時候就會直接找其他方法繼續寫了
因為知道AI沒有對應的資料庫,在這個情況下自然也不會花時間處理那些無用的代碼
--
有人寫程式不用Google程式碼? 不可能 絕對不可能
LLM還有一點厲害是可以立即補充新知識 當前情提要為給他
可以減少很多幻覺發生
使用過很多家 個人認為程式碼正確率 Claude > openai
不知道為啥 我感覺openai有被削弱
用的人越多,AI越會亂回。這個好像有研究的樣子?
我覺得同一種問法不同家AI理解跟回答的方式會不一樣
不過我相信再過幾年 應該會進化到可用狀態
以前遇到上古神獸就算作者還在要問還要先事情調查
不然問下去人家自己也忘了年少輕狂時怎麼想的超尷尬.
...
查到上個月的一些benchmark, 看起來還是o1 厲害些
說到底知道自己需要什麼幫助才是最重要的
最煩就是硬掰 我寧願他說不知道也不要在那邊掰
事實上現在可以叫AI輔助你debug,很多文法限制上的錯
誤馬上就解掉了
別說在網上問了 連現實同事主管甚至老師你
問他們問題都可能答非所問 有時還會回你個很不屑的機
掰表情
對有一定程式能力的人來說,AI硬掰不是什麼太大的問題
,基本都是一看就知道哪裡有問題的東西,而且也不會比
google找資料除錯麻煩,相信其他專業也差不多
事實上問人,很多時候比google還沒用,連問題都要解釋
半天,而且給出的回答通常也都是試過的,或是一聽就知
道行不通的
更不用說無論有沒有用,都需要找時間道謝
這篇內行
51
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5
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) {2
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 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7
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1
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
爆
[問卦] 黃仁勳認為 現在不要再讓小孩學寫程式了?最近跟朋友聊到黃仁勳 願意投資台灣、在台灣招募員工 真的很感動 也很誠實 但前陣子黃仁勳在世界政府峰會的說過33
[問卦] 大陸禁 ChatGPT 是在想什麼?ChatGPT 的強大之處,用過的都知道,這個發明不下火的應用, 本魯是工程師,平常會寫寫 code, ChatGPT + Copilot,現在上班根本不需要用腦, 只要注釋打一打,眼睛 review 下,邏輯上的錯誤改一改,今天就下班了。 小弟特別想問版上的大陸人,20
[問卦] chatgpt會產生不安全的程式碼 你還敢用小弟發現一篇論文探討chatgpt3.5會產生不安全的程式碼,我想說大家都在喊gpt可以打敗 初階程式員,結果產出來程式碼沒法通過checkmarks的法眼,不安全的chatgpt程式碼你敢 用? ----以下由gpt生成--- 這篇研究論文「ChatGPT 生成的代碼有多安全?」探討了OpenAI開發的AI聊天機器人ChatGP8
Re: [閒聊] 在台灣,特斯拉的先進安全輔助還有優勢嗎想簡單閒聊一下關於特斯拉的科技部分.... 本身工作是寫code相關,加上有涉及到AI的相關領域....老實說我覺得特斯拉的輔助駕駛和FSD是真的蠻厲害的。 當大部分傳統車廠都還在依賴雷達等sensor來實現輔助駕駛,特斯拉早早就投入純視覺的發展,是真的很大膽也很令人驚艷。 先簡單說說我認為純視覺的優勢: 1. 極低的成本,5
Re: [問卦] chatGPT是不是會消滅一堆文組職業?現在 vs code 已經可以整合 GPT-3 的 API 了。 直接選擇一段程式碼,讓 AI 自動生成註解; 或是反過來,先寫註解讓 AI 產生程式。 也可以直接跟AI聊天。 不分文理組,大家都可以洗洗睡了。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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