AI 编程让我们看到,「记住」很多时候是阻碍,学会什么时候更新自己的认知才更重要,那就不会出现 AI 总抱着过时的方案不放的情况了。
另外,应该去看文档的时候,AI 总是自作聪明地去搜索网络。有文档时,永远把文档作为首选学习资料,这不是常识吗?
@dimlau 我认为 AI 做到动态调整自己应该不难,在用户指出错误或者给予新的知识时候吸收进自己的核心知识库里。只是这样会有一个明显的问题,就是没办法甄别知识的真假,会被信息污染攻击,被洗脑。用户端的输入没办法去信任。
@super 所以改bug什么的是可以,但是用较新的技术去构建新项目就不太行。我想让Jules帮我重构项目用上pocketbase,它兜兜转转跟我道歉好多次,搞得我都不好意思了。
@dimlau 即便是不怎么新但是比较小众的项目,由于 AI 用于训练的预料很有限,导致生成的内容质量不佳,错误率和幻觉非常高。比如 Elixir 这个编程语言都很多年了,但是现在 AI 生成的答案常常遇到错误,函数式编程全部用 Python 风格写出来,遍地 if-else,甚至会提醒存在缩进错误,简直没法看。
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