sentinelK 最近的时间轴更新 sentinelK 最近的时间轴更新
我本将心向明月，奈何明月照沟渠。
2023 年 5 月 30 日
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sentinelKV2EX 第 631792 号会员，加入于 2023-05-30 20:41:02 +08:00 |
kop1989的三转小号
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sentinelK 最近回复了
3 天前 回复了 chenliangngng 创建的主题 › Visual Studio Code › 新版 Copliot 令我陌生 |
最让我印象深刻的是，copilot 最近的更新让其可以自主提问了。会质疑缺失关键的上下文，弹出模态窗口让你填写或者引用某个文件。
4 天前 回复了 ethusdt 创建的主题 › 程序员 › 有大模型的服务，如何防止被蹬？ |
输入端对用户提示词进行再加工与过滤。
输出端杜绝直接返回大模型结果。大模型输出的内容要经过数据清洗和审核。
在系统提示词中要求大模型以特定格式输出结果。如果大模型输出的结果格式不符，说明系统提示词和既定上文被污染，放弃。
输出端杜绝直接返回大模型结果。大模型输出的内容要经过数据清洗和审核。
在系统提示词中要求大模型以特定格式输出结果。如果大模型输出的结果格式不符，说明系统提示词和既定上文被污染，放弃。
4 天前 回复了 guoziq09 创建的主题 › 程序员 › 话说自动大模型和小龙虾以及类似的 agnet 出来后，已经很少看到有人说隐私的问题了。 |
讨论隐私你得先聊到底什么是“隐私”。
不计成本的聊安全就是耍流氓。
另，在乎隐私的也绝对不会在常用设备上跑 openClaw 就是了。
不计成本的聊安全就是耍流氓。
另，在乎隐私的也绝对不会在常用设备上跑 openClaw 就是了。
5 天前 回复了 andforce 创建的主题 › 程序员 › AI 编程中，模型相同的情况下，使用不同工具进行复杂任务时，会有结果上的显著差异吗？ |
有差异。
1 、各家 AI 产品的系统提示词不同。github copilot 是开源的，可以去看。
2 、各家对于上下文供给的逻辑，调用的搜索、压缩模型不同。
3 、各家产品会有一些功能性差异。比如最新版本的 VScode 会对于缺失的上下文提出疑问，并弹出模态窗口要求你补充。
1 、各家 AI 产品的系统提示词不同。github copilot 是开源的，可以去看。
2 、各家对于上下文供给的逻辑，调用的搜索、压缩模型不同。
3 、各家产品会有一些功能性差异。比如最新版本的 VScode 会对于缺失的上下文提出疑问，并弹出模态窗口要求你补充。
2 月 28 日 回复了 likooo125802023 创建的主题 › 程序员 › 现在 VIBE coding，能不能做个复杂点的 3D 游戏了？ |
@AoEiuV020JP 这样的结果就是你只能得到一个当年 flash 游戏水平手感的平台跳跃游戏。
2 月 28 日 回复了 likooo125802023 创建的主题 › 程序员 › 现在 VIBE coding，能不能做个复杂点的 3D 游戏了？ |
“claude 能不能帮我搞定编码部分”
可以，但是：
你如何在你能接受的提示词长度范围内，无歧义的描述你的编码需求？
举个简单的例子，请问怎么用语言描述 FC 超级马里奥的物理性能？
可以，但是：
你如何在你能接受的提示词长度范围内，无歧义的描述你的编码需求？
举个简单的例子，请问怎么用语言描述 FC 超级马里奥的物理性能？
2 月 27 日 回复了 Azer 创建的主题 › 程序员 › 一个纯纯个人的猜想——AI，也许本身就是一个市场调研工具 |
btw ，在上世纪 80 年代末的机器学习算法，确实是符合楼主的这个思路的。
毕竟那时候还没有 transformer ，也没有神经网络算法实现的强化学习。
所以机器学习结果的过拟合效应很强。
毕竟那时候还没有 transformer ，也没有神经网络算法实现的强化学习。
所以机器学习结果的过拟合效应很强。
2 月 27 日 回复了 Azer 创建的主题 › 程序员 › 一个纯纯个人的猜想——AI，也许本身就是一个市场调研工具 |
所以在我看来，楼主说的几个点的逻辑都不成立。
1 、统计学模型只给出最大统计学解，且有一定随机性，所以“AI 搞不定”这个结论很难证真、证伪。
2 、简短的上下文就可以完美实现功能，只能说你的功能定义逻辑很清晰且统一，没有歧义，最优解的统计学优势很强。并不能证明是历史的过拟合。
3 、反之亦然，你无论如何都无法生成满意的结果，只能说明你输入的上下文没有明显的统计学优势，导致最终输出的内容不断的落入各种小的“局部最优”解中。
1 、统计学模型只给出最大统计学解，且有一定随机性，所以“AI 搞不定”这个结论很难证真、证伪。
2 、简短的上下文就可以完美实现功能，只能说你的功能定义逻辑很清晰且统一，没有歧义，最优解的统计学优势很强。并不能证明是历史的过拟合。
3 、反之亦然，你无论如何都无法生成满意的结果，只能说明你输入的上下文没有明显的统计学优势，导致最终输出的内容不断的落入各种小的“局部最优”解中。
2 月 27 日 回复了 Azer 创建的主题 › 程序员 › 一个纯纯个人的猜想——AI，也许本身就是一个市场调研工具 |
目前的 AI 模型体积与上下文可以说庞大，对于统计学上的相关性挖掘的是非常深入，且远超人的理解的。
所以 AI 视角下的“相似”、“轻而易举”，并不意味着人类视角中无意义的重复。
举个不恰当的例子，网上订火车票和电话订火车票，无论是操作流程，还是交互形态都相差巨大，但其系统流程是非常接近的。
相反的，在用户眼里，12306 就是个劣化版本的携程。
但本质上他们是完全不同的系统与业务逻辑。
所以 AI 视角下的“相似”、“轻而易举”，并不意味着人类视角中无意义的重复。
举个不恰当的例子，网上订火车票和电话订火车票，无论是操作流程，还是交互形态都相差巨大，但其系统流程是非常接近的。
相反的，在用户眼里，12306 就是个劣化版本的携程。
但本质上他们是完全不同的系统与业务逻辑。
2 月 27 日 回复了 Kinnikuman 创建的主题 › 程序员 › 关于大模型中转站的两个问题 |
以上两个问题对于用户而言都无解。
这也是中转站价格比官方便宜的主要原因。
btw ，即便是官方，你依然也没有任何能力能够知晓模型实际的运行版本，你也没法知晓官方是否会污染你的提示词。
这也是中转站价格比官方便宜的主要原因。
btw ，即便是官方，你依然也没有任何能力能够知晓模型实际的运行版本，你也没法知晓官方是否会污染你的提示词。
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