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rogererV2EX 第 345715 号会员，加入于 2018-08-30 16:03:03 +08:00 |
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1 天前 回复了 mogutouer 创建的主题 › 职场话题 › 用 AI 编程，半夜的我放声大笑 |
@wyntalgeer 这和轮子没关系，你只需要有足够多的代码就行了，也不分你前后端还是深度学习。后端比较容易的一点是，现在就能做到 function call 去感知服务的变化，前端还没做好和 dev tools 的通信。
1 天前 回复了 wangyzj 创建的主题 › 程序员 › 为什么现在 AI 场景落地专门盯着代码辅助干？ |
因为能明显盈利，LLM 的能力能得到发挥的就是这个领域。ChatBot 的盈利能力一般，不是生产力工具。
2 天前 回复了 jingyijun 创建的主题 › 程序员 › 实验室 GPU 集群管理经验分享与问题探讨，求建议 |
@jingyijun 需要找个本科师弟来做这个维护哈哈
2 天前 回复了 fangyex 创建的主题 › 程序员 › Cursor 和 Windsurf，哪个更好？ |
@alexsz 我看 windsurf 的 credit 是有限的，虽然 cursor 也有 500 条 high speed 的限制，但好歹还能 slow speed 凑活用。这个真正用的时候会影响很大吗？
2 天前 回复了 neochen13 创建的主题 › 程序员 › AI 代码辅助补全助手， 2025 年的当下，还有比 Github Copilot 更好或者差不多的代替品吗？ |
Cursor, Windsurf 体验最佳。通义灵码这种都是有点玩票性质，就直接用了补全能力。
1.全量一般没人调得动，除非你训的是非常小的模型。LoRA 做的事情是在原有模型的旁边搞一条 Pathway ，这样不用动原有模型的参数，也能让模型去适配一些特定的任务，属于是没有办法的办法。
DPN 应该是指强化学习来调整 LLM 相关的技术，这个现在叫 post-training ，用来增强模型的推理能力。
2.function call ，其实应该也能通过微调的技术来做，比如给模型一些模板奖励信号，这样更输出可能会更规整。
DPN 应该是指强化学习来调整 LLM 相关的技术，这个现在叫 post-training ，用来增强模型的推理能力。
2.function call ，其实应该也能通过微调的技术来做，比如给模型一些模板奖励信号，这样更输出可能会更规整。
10 天前 回复了 oldManNewThought 创建的主题 › 程序员 › 求大佬指点， ai 加知识库的内部原理 |
嵌入模型是用来检索的。LLM 依赖的 Transformer 架构的时空复杂度是和序列长度 O(N^2)的，所以不太能把知识库所有的语料都放进去。
静态嵌入模型在这里本质上是做语义相似度，把和你要查询的内容相关的文本找出来再喂给 LLM ，因为静态嵌入模型和上下文无关，所以预先计算成向量，然后再和你的查询转换成的计算相似度就可以了。
另一件事情是，LLM 并不是输入越多信息越好，所以用另一个模型帮它做精简。
静态嵌入模型在这里本质上是做语义相似度，把和你要查询的内容相关的文本找出来再喂给 LLM ，因为静态嵌入模型和上下文无关，所以预先计算成向量，然后再和你的查询转换成的计算相似度就可以了。
另一件事情是，LLM 并不是输入越多信息越好，所以用另一个模型帮它做精简。
11 天前 回复了 jlak 创建的主题 › 程序员 › 感觉编程辅助工具都在卷 Agent 而不是补全 |
补全的能力更多依赖 foundation model
11 天前 回复了 voidmnwzp 创建的主题 › 程序员 › ai 这是真要把前端干死吧 |
@pureGirl 确实没必要分了，以前分前后端是一个人能学的知识有限，现在大家的心智负担小了不少
11 天前 回复了 voidmnwzp 创建的主题 › 程序员 › ai 这是真要把前端干死吧 |
@mumbler 我最近用 cursor 复现论文，效果非常好。你说推荐系统，一整套系统让 AI 直接来做上很难的，exposure bias 嘛。但如果是学术界用来复现论文或者快速实现 idea ，非常好用，基本上也不需要怎么改。这可比前端用 cursor 要舒服多了。
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