为什么 AI 就这么聪明了，能想到很巧妙的方式解决问题

[awesomePower]

事情是这样的，我先自己思考写了一个特定条件下搜索文本的代码。然后想了想贴给了 AI ，让它看看有没有什么没考虑到的地方。
没想到它用了一种比较巧妙的方式解决了问题，是我之前怎么都没想到的。
感叹下 AI 真的很聪明，是吸收了迄今为止所有程序员的智慧吗？个人如何与之比较，只能一起合作解决问题。

[crackidz]

大部分问题其实其他人解决过...它如果恰好有...

[extrem]

@crackidz 不一定是，大模型有种“涌现”的能力，它能在相似的一系列模式中自动推导出新模式

我觉得现在很多工作真的已经走到头了，很多岗位没被取代并不是 ai 不能胜任，或者人真的有什么不可替代性，而是工作形式，上下游的衔接等岗位条件还没有完全和 ai 适配

可预见认知壁垒是可以被完全消除的，以后就是拼创意，沟通能力，应变能力的时候了……

[june4]

当前的 ai 和人比还是差了点灵魂，虽然知识面是够广了，但推理能力还是比较浅

[liyafe1997]

「是吸收了迄今为止所有程序员的智慧吗」，是的，AI 就是个复读机/模式匹配（搜索引擎），它能提出这个 idea/写出这个代码，说明它的训练数据里面有类似的。

[iorilu]

算法什么的是 ai 最擅长的

因为这都是对特定问题已知的答案

有任何算法问题, 丢给 AI 准没错

[jasonyang9]

因为给它的训练数据中包括了 github 上的所有 repo

[wildman9527]

听现在的普通程序员们讨论 AI 甚至有一些民科的味道了😄
程序员们被淘汰确实一点也不冤😂

[esile]

@wildman9527 说啥呢 好不容易找份工作我容易吗

[frankies]

这里还是理工程序员社区吗？
从技术角度，LLM 现在依然很“蠢”。LLM 本质上还是深度神经网络，一点都不新鲜。只是 OpenAI 这群变态理工男把这个 DNN 的参数规模越做越大，它太大了，以至于“过拟合”，咋们这代人称之为“智能涌现”。而且这是一个参数很大效率很低的 DNN ，很传统的统计学习模型相比，真的是太不优雅，太不环保了，指望用这架构去实现 AGI 简直是痴人说梦

[pathetique]

@frankies 你们小心 互联网是有记忆的
我认为 AI 就是伟大而正确的。我学过的一切专业统计模型一文不值。我支持 AI 统治一切碳基和硅基生物。

[artiga033]

@pathetique LLM 不是 AI 。

或者，如果你认为 LLM 是 AI ，那十年前的 Siri,Cortana,Alexa 也是 AI ，二十年前的电子游戏里面的 NPC 行为逻辑也是 AI 。

[vegeta2ex]

有同感，之前开发某种需求，用了比较麻烦的方式解决问题，把大概情况和 ai 说了一下，他说了一种很方便高效的方案，我按照他的方案改了原方案，真的很强了

[Leronron]

现在付费的 gpt 哪种上车方式比较便宜

[flynaj]

量变产生质变，它的知识库是任何一个人类都做不了的。

[icyalala]

时至今日还有人说 LLM 是模式匹配或者什么过拟合。。。

[xjzshttps]

但是完全放手让 ai 去搞项目，代码一塌糊涂，思路很多时候也不对。

[streamrx]

全人类最聪明的那批人和全世界最有钱的那批公司都在这条赛道上拼命。 个人怎么跟这种集所有智慧和资本的东西对抗

[milkleeeeee]

@Leronron 上这个网站可以查到便宜的 AI 中转站 https://www.getcheapai.com/

利益相关：我做的

[thinszx]

看到说 llm 只是在拟合数据的评论，有点像我们只用豆包和 deepseek 然后说 llm 写代码不行的领导，感觉用一次 cc 或者 cursor pro 就老实了😑

[yinanc]

@thinszx 最搞笑的是就上面一层楼刚有人说在民科讨论，下面就现身说法，我都怀疑这楼的顺序是不是错了

[ares001]

@milkleeeeee 做的很棒。人才辈出

[Cooky]

AI 训练资料里的黄金比你堆的屎都多，怎么可能不会有好的方案

[someonesnone]

梧瞑 @54 分钟前 #6087264
来自二三流码农的碎碎念：
感觉随着 vibe coding 的流行，写代码越来越像萨满跳大神了：
-你向一个看起来很厉害但你不真正了解的存在请求帮助，他们几乎有求必应； -你的工作通常是献上一些祭品(token)获得一些恩赐(代码)
-你用专门的法器(cc 等)作法，它们通常花里胡哨，这让你比那些直接向大神祈求的人强点。
-你擅长用玄奥的韵律念诵咒语，只有你和你的同行才懂得其中的规律(prompt, mcp,skill 等)但其实你也不确定这是不是真的那么有用。
-偶尔你会失去神恩，但不确定是神明陨落了还是自己的咒语念错了。但无所谓，多求几个大神就是了。
-你曾经也算是个工匠，但随着法术越来越流行，国王(老板/甲方)越来越没耐心看你慢慢干活了。与其继续研究工艺技巧，不如再多学学怎么和大神沟通。
-不论如何，你最终获取到了恩赐，比你过去花 10 倍时间做出来的东西都多。这些恩赐通常都神圣而庄严(完善的注释和代码结构)，但你凭过去作为工匠的经验，感觉这些玩意儿有的压根没法用，有的似乎还藏着一些邪咒。 -结局 a：邪咒爆发了，你作为罪魁祸首被祭天了。
-结局 b：国王(老板/甲方)觉得你动动嘴皮子就拿到一堆东西，实在太浪费给你的财宝了，于是他们找了个新手牧师把你替了。
-结局 c：国王自己当了祭司，你看着他念咒语搞出来的那堆不可名状之物，赶紧趁爆发前溜之大吉了。
-ex：但这毕竟是个灵气复苏的高魔时代，连啃棒棒糖的小妹妹都会搓火球术了，于是你还是继续投身法术了。

[OZephyr]

个人观点：语言上的推理足以产生（部分）知识，产生知识的能力可以称之为“智能”。通过训练，LLM 具备了语言推理能力，也就具有了“智能”。随着训练数据规模和模型规模的增长，LLM 表现得越来越“智能”。

下面具体展开一下自己的想法：
（ 1 ）仅仅通过语言上的推理，就足以产生某些新知识。或许人类很大程度上，就是通过语言上的推理来进行学习的？通过组合已有的公理和定理，推导产生新的定理，某种程度上也是通过语言推理实现的？当然必须承认，并非所有新知识都能仅通过语言推理产生，人类历史上很多知识和理论的产生离不开对物理世界的观测、工具制造、精心设计的实验、以及更重要的由大脑神奇的生物化学反应迸发的灵感。
（ 2 ）智能涌现。LLM 的训练目标只是准确预测下一个 token 。为了把这个目标做到极致，LLM 不能只是死记硬背，LLM 不得不学习其中复杂的上下文、其中蕴含的逻辑关系。为了把这个目标做到极致，它涌现出了逻辑推理、常识理解和代码生成等能力。它不仅仅是在掷骰子，而是在构建一个“世界模型”。
（ 3 ） Scaling Law 。使用更多数据训练更大模型，就能得到更好的预测结果，也就使得 LLM 表现得更加“智能”。

[her999]

現在的 AI ，在本質上還是搜索引擎，只是有對自然語言的處理能力。或者說，現階段，大部分 AI 的本質還是複製粘貼。
AI 給出的知識，解決方案或代碼，其實都是別人做出了，AI 修改後，給了用戶。
所謂智能，就是根據用戶的需求，去尋找現成的答案，並且對答案適當修改。

[forisra]

这个帖子下面嘲讽 lz 的人给我一种还原论解释世界万物的感觉，如果这个世界有这么简单那也太无聊了。

[ifhwhlwpto]

@yinanc 以前我也觉得 LLM 写代码不行，直到用了 Anthropic 最新的 model...
最可怕的不是他现在的能力有多强，而是他进步的速度。

[ifhwhlwpto]

@frankies 技术再不优雅也挡不住他好用。

[chtcrack]

很多人认为 AI 本质上还是个搜索引擎,其实不想想人类自身目前也像个搜索引擎,学固定的知识,遇到问题就从学到的固定知识里去搜索,大多数人是记不住所有的固定知识的,所以必须去搜索引擎搜索知识..

[iorilu]

对 AI 来说最难的是如何搜集所有对推理结论有效的信息

因为你提示词肯定只有很少的东西

需要 ai 自动去搜集所有的信息, 但又不能把你整个代码库包进去, 这个是难点

算法, 反过来, 和你可能代码库不一定有很强的关系, 往往可以抽象出来一个通用的, 已知的问题, 可能 ai 已经看过几百万次

无论多复杂算法, 对 ai 来说就像让你写一个从 1 加到 100 算法一样而已

总的来说就是, 问题越能抽象独立出来, 和你其他代码关系越少, ai 需要的上下文越少, 自然出来东西越好

[NoNewWorld]

按照现在趋势，我感觉国外明年一半的程序员都可以辞掉了，然后被开的程序员都可以去做独立开发了。国内跟进的话可能慢一年。

[0xLittleFi]

并不，AI 只是被现有的知识训练了，可以看下 CL-bench https://www.huxiu.com/article/4832361.html

[xxdd]

AI 就是每个人的金手指“老爷爷”

[abydos]

我觉得目前的 AI 某种程度上还是一种搜索引擎，但是与传统搜索引擎相比，对于一个既定问题，AI 可以找到解决问题所需要的若干个知识点以及联系。
可以说当前 AI 解决的问题都是先验的，如果 AI 有一天对于逻辑正确性有超越人类的判定能力，绝非是现在的提升速度。

[archxm]

工具没有思想，再聪明它也是工具

[OliverDD]

事实证明，互联网有很多爱好者从业

[mh]

OP 可以了解一下“大模型的 Grokking 现象”

[jh352160]

@someonesnone
每次写代码的时候都要执行仪式，吟唱祷文，如果成功了那就是万机之神回应了召唤，没成功就是你的信仰还不够虔诚

[snailya]

@icyalala 也很难说大部分人类的学习模式是不是模式匹配或者过拟合，比如很多学生背题目，很多老同事听不了新事物

[someonesnone]

@jh352160 #38 冯诺依曼回应了会变成秃头, 图灵回应了则会变成卡通头像的男娘

[junwind]

就目前互联网的网络生态，各家的封闭 app ，Ai 还任重道远。我个人觉得 Ai 更应该发展在生活各个场景中，也就是三体小说中的应用物理，大大提高人民的生活水平，比如实现全国无人驾驶，每个人都拥有自己的无人智能汽车，比如无限电力，比如移动房屋。比如智能家庭机器人（有实体的贾维斯管家），可能这辈子都见不到这些能实现了。

[wuruxu]

现有 AI 是把学习的信息通过概率统计建立信息之间的关系，没有自主的意识，只会是一个有价值的数据库

[paceewang1]

@frankies #9 我觉得没有太多所谓的“优雅”，大道至简才是王道。就好像 20 世纪，工程师们为了解决网络通信，发明了“监听”这么一个东西的时候，很难说他“优雅”：A 怎样才能通知 B ，A 要和他通信呢？简单啊，B 一直等着（监听）不就行了！

[catazshadow]

涌现个街霸，这玩意就是个概率数据库，装的东西够多一般人找不到它没有的东西而已

涌现是这帮搞 AI 的狂信徒深造出来骗钱的概念

[catazshadow]

@chtcrack 人有创造力，可以把抽象的道理用到不同具体场合创造出前所未有的新东西

来回倒腾符号的计算程序根本不会这个，再等 50 年也不会

[docx]

因为它是开卷考试

[lifei6671]

@extrem 现在的 AI 还没有人类的长思维能力。举个简单的例子，你老板让你看下现在几点了 AI 的思路是：
看时间需要一部手机 -> 手机没电了 -> 需要一个充电器 -> 没有充电器，需要购买 -> 便利店需要打车 -> A 便利店关门了 -> B 便利店有但是钱不够 -> 需要去银行取钱 -> 附近没有银行需要打车 -> 发现车费不够用手机抵押 -> 钱取到了购买了充电器 -> 发现手机没有了需要购买手机 。。。。
你看，AI 在执行过程中，实际上不会变通，只会发现问题解决当下问题。

[lifei6671]

@xjzshttps AI 是码农，你需要充当架构师的角色，负责写规范，写架构和文档。

[hotea]

@someonesnone #23 如此看来，现在的玄学，可能是上古的技术？只不过现在只有 prompt ，逻辑失传了

[Daybyedream]

因为他知道的比你多！