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V2EX  ›  meeop  ›  全部回复第 2 页 / 共 42 页
回复总数  830
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20 天前
回复了 meeop 创建的主题 奇思妙想 做了一个 地球三体组织 (ETO) 官网
21 天前
回复了 maxmax4max 创建的主题 深圳 转租烦心事
热情礼貌友善但是不解决问题
24 天前
回复了 pureGirl 创建的主题 程序员 ai 对程序员行业的冲击到底有多大
@zpxshl 远远没有,比如前面有个帖子说想要一个私有云笔记解决方案,你能 10 块钱给开发部署一套嘛

饱和的是 10w 块钱开发一套的方案,随着成本降低,需求就会增加
另外不要使用任何内网穿透,数据同步工具,这些内控严格的公司能通过流量和本地扫描发现的
web 服务的好处是最多知道你有网页流量,但是 https 保证没法获取具体内容,而且电脑格式化后数据不丢失
1 工作电脑不存储任何个人数据
使用各种基于浏览器的 web 服务替代,比如云笔记,网盘,github

2 公司有屏蔽策略的话
你就找冷门网盘嘛,总有没覆盖到的,特别是 github 私有仓库,没有任何可能屏蔽(除非公司不做技术了)

或者找开源笔记网盘自己部署一个,完全不可能被屏蔽

还有一些歪门邪道,任何能读写数据的服务都能同步数据,比如各种邮箱网页版,在线编辑器类(图片,脑图,绘图)等等根本不可能穷举

通解还是自己搭建一个服务,现在开源服务和云部署都简单得很
24 天前
回复了 pureGirl 创建的主题 程序员 ai 对程序员行业的冲击到底有多大
@softtwilight 其实是可以的,蚂蚁内部也在推各种 ai 开发工具

其实就是猴子来写支付系统也可以,只要做好代码审核和测试就能用
24 天前
回复了 pureGirl 创建的主题 程序员 ai 对程序员行业的冲击到底有多大
我倒觉得还好,ai 对程序员更接近于马车变汽车,马夫失业

传统互联网需求确实没有了,传统程序员会 99%失业
但是,相应的 ai 驾驶员会作为替代职业,需求上有大量 ai 赋能需求,岗位上需要大量 ai 驾驶员负责操控,开发,管理各个领域的 ai 应用


做个类比,原来我们需要 100 个船员驾驶一艘船,供需关系下社会上只能支持 1w 艘船,供给 1w 船的运力。现在一个人驾驶一艘船,运力成本降低,是产需求可能变成 100w 船的运力需求,很多人失业,同时需要很多能一个人驾驶一艘船的新岗位


对于我,比如原来很多 app 开发成本高,只能用别人的。现在 ai 加持下我都定制满足自己需求的版本了,app 开发需求因为成本变低其实是极大变高了,
技术没问题,成本是个问题

因为提供这个服务的话,就需要对每日新增数量 m 进行用户量 n=m*n 那么多次 ai 请求,至少不是一个经济高性能的方法
而其他高性能推荐算法就是线上各个 app 正在使用的
@huiwancode rag 不行,受限于 rag 检索准确率以及模型上下文,这个方案能提交给 ai 的数据非常有限,没法实现大数据集合的检索和查看
@sampeng 为啥不行啊,很多场景应该都可以吧

比如信息分发类网站,帖子内容只要意思对,有一些错别字和增删不影响阅读吧
搜索引擎类网站,只要查全率和查准率达标就行

规避掉涉及法律责任,金融的场景就行了
@marquina 按照模型的说法其实这些瓶颈完全能接受,比如咱现在的 v 站,一天的数据都不会有 1gb ,发帖后更新掩饰 1 分钟,页面加载时间 1000ms ,一天的模型成本小于$50,完全够用了

不过实践层面我还没试,阿里云千问是支持增量训练的,其他模型比如 deepseek 好像还没有封装好的服务
25 天前
回复了 Eathein 创建的主题 职场话题 部门开始每日统计代码提交行数了
了解下他们的统计算法,特别是是否考虑删除代码的量

如果不看删除,只看新增和修改,这里有个非常容易且安全的方法:
就简单格式化/挪包路径就行了,可以自己写个脚本,或者两套格式化模版
在 git 看来,你就是修改/新增了很多行

这样一个是安全,不会影响任何逻辑
细纠起来,你说我觉得格式不好格式化下,包路径名称不合理调整下,也不算什么错误操作
而且代码量任意调整,要多少有多少
@sillydaddy 你说的没错,大模型有局限性
但是在大模型背景下的 app 会有新的定义和要求,也没必要和现有 app 能力对齐

比如你问大模型 xx 是什么,它回答虽然没有词典,专业教材定义精准,但是绝大多数场景也够用
比如我发了当前这篇帖子,然后使用模型查询回来,就算有误差,只要意思和内容大体正确,也不影响信息分发和别人阅读效果
@paopjian 现在的大模型就是万能搜索工具,各种知识库都是这么用的
没看懂,和我直接用 cloudflare page +cloudflare works 部署有啥区别,增加了模版库?
@cheng6563 这确实是个问题,但是看 deepseek 这趋势,成本和耗时降低到可以接受程度只是时间问题,而且可以打包多个应用训练啊,无所谓多少应用,成本都是一样的,大模型本来也要定期训练
和上下文无关,直接将增量用户数据作为训练内容,训练入大模型。

比如说各大模型模型训练数据都包含 github ,那么在这个架构下的 ai-githug 可能这么运作:
1 张三发布了一个代码库
2 大模型每天增量训练,收纳张三的代码库
3 用户搜索/查看/下载张三的代码库,提交 promot 类似(查询张三的代码库最新内容/检索关于张三的代码库),获取和查看代码库数据
主要是 100w 不够实现阶级跃迁,不够躺平,不能给你的人生带来质变

所以有这个钱很不错,但是又不会有什么令人满意的改变,确实没毛用


作为对比:
第一次拥有 10w 的时候,很有安全感,可以买车,买包包,出国旅行,吃大餐,抗半年甚至一年失业期
第一次拥有大几百万到千万的时候,可以躺平靠利息或者房租生活,可以买套很不错的房子,可以创很多次业,可以体验豪车

惟独 100w ,普通人的消费早已满足,又消费不起任何超出工薪阶级的服务,没法带来满意的改变
不需要懂代码,只要看事故统计数据和市场反应就行了

就算是猴子写的漏洞百出的系统,只要统计上故障率够低,市场反应体验好,那就能用
有钱随意,没有钱也随意。其实这一代人是比较自由的,北京过不惯就去大理,大理过不惯也能随时回北京,房子都能卖,迁移也很方便。
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