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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。5 b/ [% D0 S$ [. k
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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。; y2 Y( f6 c v8 u# c: A
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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。' t% p; S- J! w1 p8 |3 u# U% N
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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。2 Z% N! m# ~1 f2 F: @
% O. [, R3 | Y/ @7 T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? ~( ~% r- H& J& C/ e+ I8 T
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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。# N$ Q! D" s) M# l) A& |
4 W5 W8 E r) ?5 ]& o6 @) L* f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。 : T+ Z+ {7 V2 l2 q0 O: ]5 l y0 a8 x
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