/ j' M% V+ R7 v: m2 c' W& ^: f6 b今年用ChatGPT不少，从3.5到4.0感觉有明显的提升，4o没有感觉到太大的区别。 9 m" Y- l) p* z$ y+ r& Z" |% O' S7 f' a% m
最成熟的领域之一是编程，尤其是各种脚本的编写。最明显的优点是快速，其次是不会有语法错误，人写的难免有错漏，特别擅长干一些枯燥但容易出错的问题，例如正则表达式等。还可以顺便学习新的feature，更标准的写法，使得代码风格更加统一。( Z* H$ i3 c, _* f g
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这对“小”问题很好，但是对于复杂的问题，怎么描述问题就很难。今天要把一个旧格式的json格式转为新格式的，要描述起来太繁琐了。我索性做了一个example，把example仍给GPT，结果很好。& ]" V3 |; D/ F3 _
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对于大型项目，我们没办法把几百万行代码扔给GPT，就需要使用者能够精准的把问题挖出来描述给GPT，对于结果要有判断能力，指出问题让GPT进一步改善。我们貌似是GPT的上帝，它去干活，我们告诉它对错。+ F& c% E; w1 ^/ p. p$ N: z3 h; U. P
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我觉得这对程序员职业是有挑战的。有了GPT，我的效率更高，就不需要招那么多程序员。尤其初级程序员你要带，还要给他们擦屁股，早期阶段其实是降低效率的。有了GPT，低端的coding不用程序员干了，但对系统理解、架构能力、分解问题能力等方面要求更高了。可问题是，没有低端岗位的训练，高级程序员怎么培养出来？) x' }7 d# s: W/ g" Q
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最近老大用GPT“写”了一个游戏，玩得很开心。娃只要说一句“write a python game for me"，然后就得到一个可玩的打乒乓的游戏。拿到代码，他就可以调整里面的速度、颜色等等。不再用从头开始学习list、function等等。从这方面看，GPT也助力了程序员的成长。 8 S9 b2 F9 o& S7 @2 o4 g1 B) I* y+ n
还有一个领域是数学，我用着比较好的是一些繁琐的公式推导。一方面可以用他的结果做一个指引，自己推导一遍。还有就是验证自己的推导是不是对。当然，GPT经常会胡说八道，这个对使用者的鉴别能力更高。 ' l! a. j3 a. M% W% u. x9 W7 W' r. N `7 R
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发表于 2024-6-10 14:54:03
