https://reurl.cc/pLo9ab 三星称10年内SSD达到1PB 当容量便宜的时候就省算力吧 复杂度其实也都是成本考量 10年算力发展到哪也不知道了 以前觉得是问题的随着硬体进化就不是问题了 以後可能个人手机的Ram都可以整个把GTP model load进去了 其实说到复杂度 AI处理起来比人类不会出错才是 复杂度高Bug越多这是人类的问题 反而AI擅长比人类能够处理复杂度高的事情 目前还是因为算力的限制 Token吃不下这麽多 随着时间发展AI处理复杂度高的案子 比起资深工程师一定更得心应手 後来想想AI很快就能够做code review了 应该说目前就能够做了 但基於还太新信任问题 还不能全部交办给AI处理 再加上目前Token限制是无法吃下整个专案的关系 还有styling之类的参考等等问题 Code review必须还是要有资深来处理 AI自我训练会让它进化速度十分可怕 过去训练AI要标注 现在GPT标注的准确率比外包员工还高 就跟细胞分裂一样越长越大 反正这波革命想办法跟上捞油水吧 :: 回覆应该会变得很长所以特地开一篇。 : 在专案规模越变越大的时候怎麽去处理祖传代码？ : 从人类既存的软体史来说这些祖传代码几乎没有修好的可能性，从这个方向由AI做出发? : 专案本身的复杂度正比於 BUG 的发生率，而 BUG 的发生通常是错误的抽象造成的结果? : 所以AI可以处理吗？不行，因为是人类在提需求时就已经有问题了。 : 再回到复杂度的讨论上。 : 每一种资料结构与其时间、空间的 big O都有其优缺点，这是一种取舍，不可能仅有一? : 那AI生成确定真的是生成你需要的东西吗？我是不是有修改的需求？ : 我有修改的需求就表示我需要读懂AI写的代码，那我就需要可读性，也许你会说既然都? : 1. 可读性的本质是易修改，这代表只要较少的资讯就可以实现改变，这是一个迭代效率 : 2. 我要求处理时间要在多久以内完成的方式让AI重新生成代码，这方式最终还是会回到 : 我会在原文的回覆是在说有一群人的观点是「神打个响指就能解决人类一直解决不了的? : 神替换成AI完全没问题 : ----- : Sent from JPTT on my Asus ASUS_I01WD. -- Sent from nPTT on my iPhone 13 Pro Max --

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