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2023-01-10 11:37:24 +08:00

回复了 gitlight 创建的主题 › 程序员 › 新手最近在学习 Go，学习的时候有个小问题这几天我一直觉得很困扰。。求助一下大佬们

在 rust 中就不会有这个问题

2023-01-06 09:27:47 +08:00

回复了 taogen 创建的主题 › 程序员 › 如何避免屎山代码，理论上可行的思路

我们现在遇到的绝大部分问题前人都遇到过，去学习那些大牛如何做的在根据实际情况做出相对调整即可，没有完美的方法和全部适用的具体做法，没有银弹

2023-01-06 09:23:57 +08:00

回复了 taogen 创建的主题 › 程序员 › 如何避免屎山代码，理论上可行的思路

屎山代码本身可以描述成代码的混乱程度即可以用代码的熵来形容，方法有两个一个是尽量少的代码和单位代码质量比较高，工程上能做的就是如何从这两个方向下手，1 就是功能能否简单的设计 2 是提高代码质量，可以参考 Unix 哲学

2022-12-07 14:53:04 +08:00

回复了 summerLast 创建的主题 › OpenAI › 关于 ChatGPT 我们也许理解错了

@zooo 如果这个只是一个官方训练出来的模板或一个固定模板呢，而非自我意识

2022-12-07 13:57:29 +08:00

回复了 Bechbaliq 创建的主题 › 生活 › 兄弟萌都是怎么忘记一个人的

时间，新欢，别闲下来

2022-12-07 13:44:27 +08:00

回复了 summerLast 创建的主题 › OpenAI › 关于 ChatGPT 我们也许理解错了

@binux 赞同你的观点，现在“AI” 这个词在使用时有点像之前”盘”这个词了

2022-12-07 13:41:59 +08:00

回复了 summerLast 创建的主题 › OpenAI › 关于 ChatGPT 我们也许理解错了

@binux 也许有，但目前很多文章看到的是把它传的太神了，所以才有了这个讨论，即 ChatGPT 是什么，它的智能是基于什么，有什么局限性，适用的场景等等，而非强人工智能也没那么神，从而引起一系列关于人工智能发散的讨论与思考

2022-12-07 13:36:51 +08:00

回复了 summerLast 创建的主题 › OpenAI › 关于 ChatGPT 我们也许理解错了

@zooo 嗯嗯，它更像暴力破解，这种存在一个局限，就是必须要有足够多的数据，对于小数据级的问题往往没有推理能力做的好，人类算力有限选择了实现难度也许更高的推理能力，计算机则点了另一个路线，各有各自的适用场景和局限，没有一个模型是完全适用的，最后还是要做结合

2022-12-07 13:31:44 +08:00

回复了 summerLast 创建的主题 › OpenAI › 关于 ChatGPT 我们也许理解错了

@zooo 嗯嗯，我还是有对简洁性的偏执，我从这个上面看到了，也许很多事物所处的层不同蕴含了不同含义，有些含义并非在我们所能理解的层上，不过还是有执念，哈哈哈

2022-12-07 13:12:30 +08:00

回复了 summerLast 创建的主题 › OpenAI › 关于 ChatGPT 我们也许理解错了

@zooo 嗯嗯，你的意思是模拟人脑结构从而反现出智能？

2022-12-07 13:10:13 +08:00

回复了 summerLast 创建的主题 › OpenAI › 关于 ChatGPT 我们也许理解错了

@makelove 我理解你的意思，即智能可以不可以用几个定理来定义 ,而非暴力破解，现在显然是理论还没有突破，从而很多是基于暴力破解的黑盒...名字也叫人工智能

2022-12-07 13:05:46 +08:00

回复了 summerLast 创建的主题 › OpenAI › 关于 ChatGPT 我们也许理解错了

@summerLast 现在的人工智能更像暴力破解进行部分减枝, 如果人工智能可以像 lisp 解释器一样简洁就好了，哈哈哈
参考 https://github.com/sunxyz/scheme4r/blob/main/src/interpreter.rs 第 25 行

2022-12-07 12:59:45 +08:00

回复了 summerLast 创建的主题 › OpenAI › 关于 ChatGPT 我们也许理解错了

@zooo 不关注它如何实现，而是输入输出能否有一个匹配度较高的黑盒即该黑盒表现与人对该物输出相似度较高，基于统计的人工智能也许可以用统计大量人的行为实现一个拟合度较高的黑盒，但往往人们有对简洁有“偏执”的追求，目前这个模型肯定不够简洁也不是几个定理就能推演出来的，回到最开始的问题人工智能可以是一个人类无法理解的黑盒或是（智能可以用几个定理来定义目前这个还没发现，存在与否存疑，不过若是存在就是另一番景象了，推动人工智能这门学科数学化，有理论支持从而重塑上层建筑），现在的景象感觉像是科学诞生前，很多对世界的理解是基于经验而非原理，现在的统计类的人工智能更像基于经验

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