Re: [心得] 寫點自己的觀察

看板Soft_Job (軟體人)作者 (wanda wanda)時間3周前 (2025/06/17 12:14), 3周前編輯推噓11(11074)
留言85則, 22人參與, 3周前最新討論串4/8 (看更多)
※ 引述 《ripple0129》 之銘言: : 從兩年前GPT4剛出我就講了 : 當時版上風氣就是取代資淺資深不要想 : 兩年過去了 : 全世界的Senior被砍多少人了 : 反正還是很多人在那邊敝帚自珍 其實現在 Senior 還在砍還真的跟 LLM 沒關係,主要是: - 疫情後一開始是為了經濟蕭條做準備,以及疫情間過度招募 - 最近還在砍很多都是縮減業務與成本、部門重整 - 資金流到 LLM 專案,其他軟體產品走維持路線 真的有因為 LLM 提高員工生產力而造成的裁員嗎? 這超難欸,首先公司要先測量出現在員工生產力,再測量用 LLM 的戰力,有這麼好做? 再說,LLM 目前強的只有在前端,以及簡單的後端,這裡的資深工程師大概都知道 LLM 對 於複雜系統的理解能力還很糞,大概只能湊合著用 然後現在根本一大堆公司都還沒買 LLM 給員工用 至於 LLM 未來會變更強?我覺得不一定,主要原因: 1. 現在願意上 stackoverflow 解問題的越來越少,工程師開始封閉知識 2. Open Source 貢獻越來越少,訓練資料越來越少 3. LLM 的硬傷是推理能力不足,多為統計,但大系統技術還是多為推理為主 4. 總合:新技術的知識分享原來越少,LLM 無法訓練,最後隨著新技術的演進 LLM coding 會越來越笨 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 60.158.170.139 (日本) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Soft_Job/M.1750133682.A.96A.html

06/17 12:49, 3周前 , 1F
今天chatgpt gemini 又給我呼叫不存在的 method
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06/17 13:04, 3周前 , 2F
現在都跟AI一起解問題了 誰還會上網問 -.-
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06/17 13:05, 3周前 , 3F
我啊,我還是常上網問。網上的答案常有思辯的過程,
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06/17 13:06, 3周前 , 4F
這很重要,有時可以直接幫你避免走冤枉路。
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06/17 13:06, 3周前 , 5F
Superintelligence 是現在主流想法了
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06/17 13:06, 3周前 , 6F
覺得會越來越笨 只能說這想法很特別
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06/17 13:08, 3周前 , 7F
問答AI比較適合:1.潤飾 2.提供難搜尋的問題之頭緒
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06/17 13:08, 3周前 , 8F
因為沒東西能學啊
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06/17 13:09, 3周前 , 9F
原po想法跟apple說的那一樣吧
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06/17 13:09, 3周前 , 10F
其他情況大多沒比較好用,或是時間效益沒比較高
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06/17 13:09, 3周前 , 11F
在AI真的會解題之前 AI都是拿人解題的答案給你而已
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06/17 13:10, 3周前 , 12F
那要是沒有人願意把答案放出來 那要不然營運AI的人自己
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06/17 13:10, 3周前 , 13F
要解題餵給AI 要不然AI就開始幻覺
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06/17 13:11, 3周前 , 14F
這想法沒啥特別的
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06/17 13:11, 3周前 , 15F
畢竟這些問答AI就只是很精緻的人云亦云機器
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06/17 13:13, 3周前 , 16F
目前看起來衝擊最大就是CS剛畢業的 失業率上升
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對啊 現在就是有缺不補,有補也是幾十上百封高階履歷,連資深工程師跳槽都難 所以現職不敢跳,遇缺不補,市場又一堆被裁的等消化,公司也沒非 AI 新專案,總合起來 當然也沒新人的缺

06/17 13:13, 3周前 , 17F
我叫gemi幫我畫個簡單的chart都畫不出來了
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06/17 13:13, 3周前 , 18F
如果5年後反著走 我會覺得很神奇 當然不是不可能
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06/17 13:13, 3周前 , 19F
還要我自己幫他的半成品debug
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06/17 13:15, 3周前 , 20F
上網問問題現在聊天抬槓的成分大過找正解啦...
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問題是找到解的人不太會再貢獻出來,所以下一個遇到的人還是找不到直接解,隨著技術演 進這樣的狀況會越來越頻繁,LLM 最後也沒新資料可以訓練

06/17 13:15, 3周前 , 21F
網路上的random guy跟chatgpt誰比較有機率回答出正確答案
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06/17 13:16, 3周前 , 22F
這應該很清楚.....
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06/17 13:16, 3周前 , 23F
光是跟AI一起解問題的過程就是在提供資料訓練了
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僅限個體戶,企業 LLM 合約都是禁止拿客戶的輸入來訓練 而且 LLM 也不曉得最後你是怎麼解的,你也不會把試出的正解跟 AI 回報

06/17 13:17, 3周前 , 24F
除非大家都不用AI解問題 不然怎麼可能沒東西訓練
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※ 編輯: alihue (219.104.132.28 日本), 06/17/2025 13:17:08

06/17 13:18, 3周前 , 25F
AI的source還有各類型的線上文件以及文章 除非某一天開始
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06/17 13:18, 3周前 , 26F
大家都不在網路上分享知識了 不然AI總會有新的資料能吃
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※ 編輯: alihue (219.104.132.28 日本), 06/17/2025 13:19:28

06/17 13:20, 3周前 , 27F
找到解的人也是會用AI阿,除非他很認真藏
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06/17 13:21, 3周前 , 28F
但現實是哪那麼閒,有解叫AI記起來,方便下次用
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※ 編輯: alihue (219.104.132.28 日本), 06/17/2025 13:21:55

06/17 13:23, 3周前 , 29F
你不會直接拿資料來解問題阿,但不代表不能用AI
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06/17 13:25, 3周前 , 30F
而且大企業封閉的LLM 不會是多數
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06/17 13:25, 3周前 , 31F
每天個人用戶那個數量 不能比吧
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06/17 13:25, 3周前 , 32F
還是你覺得值得做的問題只在大企業LLM裡面
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06/17 13:33, 3周前 , 33F
工人智慧vs人工智慧 = 中醫vs西醫
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06/17 14:08, 3周前 , 34F
Apple那篇已經在網路上被嗆爆了 一個實習生做的
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06/17 14:39, 3周前 , 35F
不能認同拿中醫比西醫,兩者的方法論是不一樣的
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06/17 14:55, 3周前 , 36F
不過出錢的人還不一定進入這個階段。現在比較像是從 AI
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06/17 14:55, 3周前 , 37F
可以取代人,發大財 -> AI 可以做更多,發大財 -> 然後
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06/17 14:56, 3周前 , 38F
發現並沒有那麼美好,但 bubble 又不到破掉的程度
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目前各大廠投入 LLM 的遠大於收益,目前唯一能看到未來的感覺只有結合機器人這塊

06/17 15:40, 3周前 , 39F
2/4我自己的看法沒有到那麼悲觀
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※ 編輯: alihue (219.104.132.28 日本), 06/17/2025 15:41:32

06/17 15:42, 3周前 , 40F
搞不好是反過來 新框架為了搶市佔 出來的第一天就做好AI精
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06/17 15:42, 3周前 , 41F
華版文件讓你爽用(?
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06/17 15:42, 3周前 , 42F
開源的問題主要也是美國大廠撙節的問題
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06/17 15:44, 3周前 , 43F
不用複雜任務 光是一般任務 或甚至就把現在AI當成高級版的
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06/17 15:44, 3周前 , 44F
如果有一天訓練成本降到大部分大財團都能玩一個200-500B的L
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06/17 15:44, 3周前 , 45F
LM 那我猜到那個時候語言模型變成開源打群架的可能性會很高
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06/17 15:44, 3周前 , 46F
現在看起來只有中國因為制裁問題想開源膊聲浪
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06/17 15:45, 3周前 , 47F
autocompletion 都能大大增加效率吧?啊不然 現在叫你回去
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06/17 15:45, 3周前 , 48F
用記事本 跟用IDE開發 哪個快.....
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06/17 15:47, 3周前 , 49F
而且寫code也僅是AI其中一個小小應用而已吧 AI能用的領域
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06/17 15:48, 3周前 , 50F
超級多 只拿寫code來看能不能發大財?
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06/17 15:48, 3周前 , 51F
喊AI公司沒賺的 一定是沒跟到PLTR 那是你自己的問題吧
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06/17 15:50, 3周前 , 52F
老黃沒跟到 PLTR也沒跟到 怪東怪西然後還在喊泡沫 喊兩年
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06/17 15:50, 3周前 , 53F
了還是眼巴巴的看著人家賺爛
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06/17 17:30, 3周前 , 54F
不可能用記事本的 連ed/vi都強過記事本非常多 再配上
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06/17 17:31, 3周前 , 55F
文本工具整理個index都有個簡易版completion
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06/17 17:32, 3周前 , 56F
炒股那就...
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06/17 17:35, 3周前 , 57F
撇開股票我講的公司都是賺錢的 財報都是賺爛
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06/17 17:57, 3周前 , 58F
確實現在要取代還太早 但從以前無法想像到現在這程
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度已經很誇張 如果說10年內會發生蠻有可能的
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06/17 18:04, 3周前 , 60F
要不要去了解一下訓練一個200B模型的成本啊。先不說幾十億
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06/17 18:04, 3周前 , 61F
的硬體成本。假設未來硬體降到0成本好了。光是整理能訓練
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06/17 18:04, 3周前 , 62F
到可用,不會overfitting資料的成本,數百GB級token就好,
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06/17 18:04, 3周前 , 63F
台灣就沒幾間公司能負擔了。給你硬體零成本啦,整理資料0
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06/17 18:04, 3周前 , 64F
成本啦,一般公司還請不到能訓練的人。
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06/17 18:08, 3周前 , 65F
企業自搞大模型AI到可取得工程師,目前看不到任何機會與希
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06/17 18:08, 3周前 , 66F
望。
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06/17 18:29, 3周前 , 67F
也是 我樂觀過頭了
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06/17 18:36, 3周前 , 68F
講得滿有道理的
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06/17 23:20, 3周前 , 69F
去試用一下openAI codex ,就知道哪些層級的人可以被
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取代。去試用一下n8n,就可以知道哪些日常髒活可以被
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06/17 23:20, 3周前 , 71F
取代。
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06/18 01:45, 3周前 , 72F
推這篇 Input資料很重要 短期間不覺得對工程師會有太大的i
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06/18 01:45, 3周前 , 73F
mpact 不過還是樂見其成十年後的發展
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06/18 07:48, 3周前 , 74F
解析大型專案真的能力很差 都需要人為介入縮小範圍
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06/18 07:50, 3周前 , 75F
新的專案需要先細分task 這也需要工程師人為規劃
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06/18 12:27, 3周前 , 76F
跟AI一起解題根本沒有在訓練啊,以為硬體不用錢每個user的
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06/18 12:28, 3周前 , 77F
input都拿去訓練喔,光是只跑訓練好的模型來給你答案,都要
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06/18 12:30, 3周前 , 78F
加一堆用量限制來限制賠錢了,要都丟去跑訓練還得了
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06/18 17:12, 3周前 , 79F
是 但要能進去阿
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06/18 17:22, 3周前 , 80F
多看了一下這一串... 我就是那個問完用頭腦記或直接
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06/18 17:23, 3周前 , 81F
寫應用的東西出來的人 哪可能回報ai...只有想問更深
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06/18 17:25, 3周前 , 82F
入的才會繼續 用ai記錄更是無稽之談
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06/18 17:53, 3周前 , 83F
用頭腦記可能需要踢掉一些用處不大的資訊 或用電腦將
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06/18 17:53, 3周前 , 84F
其範例化 應用化
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06/20 11:55, 3周前 , 85F
變成糞扣LLM
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文章代碼(AID): #1eKEkobg (Soft_Job)
文章代碼(AID): #1eKEkobg (Soft_Job)