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回复总数  108
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@txydhr 感觉每一个人懂啊
6 月 17 日
回复了 bmpidev2019 创建的主题 分享创造 Agent 时代的软件接口
和我的想法一致,DSL+DAG 可能是 agent 开发的最佳实践。建议有空的话,就这个想法好好写个教程,对于推动 agent 的开发应该会有很积极的影响的。
@L4Linux 完全赞同。
同意,我也认为,ai 的工程化能力可能是未来程序员的核心竞争力。
6 月 10 日
回复了 zhuyao 创建的主题 Claude 为什么大模型比如 opus4.8 喜欢“顺手”?
我觉得,根本原因是大语言模型给出的是最可能的解,而这个“顺手”的本质就是最可能的解,甚至说,大模型给出不顺手的答案,大模型能且只能给出“最顺手”的答案,所以无论加什么提示词,它都会顺手一下。
6 月 10 日
回复了 programMrxu 创建的主题 职场话题 非科班程序员,以后还有什么出路
https://www.v2ex.com/t/1218898
看看我写的帖子。
另外:
1 、编程和学历没关系,只和能力有关系;

2 、不用那么焦虑,ai 时代,对程序员来说本质就是技术栈换了,从软件开发,转 agent 开发。而,利用软件提高效率的本质没变,把复杂的现实抽象为代码的本质没变,不断学习的要求没变。
6 月 10 日
回复了 kirieievk 创建的主题 教育 据说今年高考数学很难?
@Rickkkkkkk 是的,小题还好啊。
6 月 10 日
回复了 nevin47 创建的主题 职场话题 给大家注入一点 AI 焦虑,和一些破局思考
@l84 我同意你关于 ai 革命的深度的判断,因为这是第一次人类在批量生成智能。

但是我不同意关于创意能力的判断,特别是你举的数学的例子,可能你对这种数学想的太深刻了。

在我看来,ai 证明数学命题的本质,和 ai 编写编程代码没有本质不同,本质一样是基于抽象语义的数学计算而已。在 ai 看来,数学证明和编写代码其实是一样的,它给出一个可能解,至于结果对不对它其实是不知道的。

另外。我也非常的好奇,照理说,这些搞数学的对于大语言模型的底层原理应该比我们普通人更清楚,但是,我很奇怪,他们搞得很夸张,让我怀疑是不是收了厂商的钱。
6 月 10 日
回复了 nevin47 创建的主题 职场话题 给大家注入一点 AI 焦虑,和一些破局思考
感谢分享。
我赞同的点是:
1 、ai 不产生创意,毕竟它没需求。
2 、经验仍然很重要。

不同意的点是:
1 、ai 的工程能力。我认为目前还是有很大的不足。你的几个例子,我认为无法反映 ai 的工程能力。第一个是代码重构的例子,第二个和第三个本质上仍然属于小工具。

我不是针对你,但是不得不说,对 ai 的能力估计过高的,一般都是产品或者不会编程的人(感觉你应该不属于这类),他们对代码的好和坏缺乏判断,不了解在工程上是否真正可行。

从目前来看,还没有一个由 ai 主导开发的大小型项目就从侧面反映了 ai 在实际的工程能力的欠缺。
@cccssss 了解。不过,论坛作为最大的中文开发者论坛,如果能分享一些技术,对于推广本身也能有更好的效果。而不是上来直接。。。。
@Immortal 也可以讲解如何用 ai 实现啊。
特别是讲一下每一项功能实现的技术原理和可以获得的收益、实现的效果。
感觉确实不错,建议 b 站发个视频,然后在网站首页放一下,降低用户的认知成本。
是这样的。ai 应用还在早期,还是需要开发建设大量的基础设施,才能真正的实现工程化落地。
感谢分享
去吧。工作选择的第一性原理:工作本身能不能提升自己。agent 开发是未来的大势所趋,这个方向是对的。
不错。核心就是用细化和提案来限制解的范围,用 checklist 限制解的过程。
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