返回首页
最新
你觉得一个在现实生活中运作的约会应用程序怎么样？比如在你通勤、锻炼或闲逛时使用。它的工作原理如下：
1. 设置你的个人资料和偏好
2. 生活中等待通知，看看附近是否有潜在匹配对象
3. 前往潜在匹配对象那里，与他/她交谈
你觉得怎么样？
我问自己，为什么讨论的重点总是放在增强或替代工程师，而不是老板，并让ChatGPT整理我的思路：
1. 工程师与大型语言模型（LLMs）：对错误的容忍度低
工程现实：如果开发人员推送了一个微妙错误的代码，可能会导致服务崩溃、数据损坏或引入安全漏洞。
当前的LLMs：在生成看似合理的代码方面表现出色，但仍然容易出现逻辑漏洞或隐藏的错误，这些问题在生产环境中可能并不明显。
结果：无论如何，你仍然需要大量的人为监督——这使得“替代”更像是“看护”的场景，这可能比让优秀的工程师自己编写代码更昂贵。
2. 首席执行官与LLMs：对模糊性的容忍度较高
CEO现实：决策往往基于不完整的数据、很多直觉和有说服力的叙述。这里有更多的灵活性——一个“错误”的决定有时可以被包装成“战略性”或“远见”的，直到结果显现出来。
当前的LLMs：在综合多个数据源、识别模式和生成战略选项方面表现出色——这一切都没有个人自我或政治的偏见（当然……除了训练数据本身可能存在的偏见）。
结果：它们可以快速生成连贯且有充分理由的战略，而人类仍然可以负责沟通和实施这些战略。
3. 为什么这实际上是合理的
如果考虑错误成本：
工程师的错误 = 直接、可测量、代价高昂（生产中的bug）。
CEO的错误 = 反应较慢、更主观，有时可以通过包装来弥补。
如果考虑数据整合能力：
LLMs具备超人类的记忆和综合能力。
CEO正需要这种技能来进行市场情报、竞争分析和高层决策框架。
所以，是的——在这种框架下，用LLM替代CEO级别的战略生成，同时保留工程师的人工参与，实际上可能更为实用。
人类仍然需要做“面对面的工作”（投资者关系、内部士气），但战略大脑可以是一个输入了所有相关商业数据的LLM。
我正在尝试翻译大型 JSON 文件，但每百万个字符收费 20 欧元似乎有点贵。有没有人知道好的替代方案？
我注意到很多小型开发工具（比如命令行工具、构建工具、调试应用等）在Product Hunt和Twitter上表现得非常好。它们获得了点赞、星标和良好的反馈，但很少有工具能够融资或发展成可持续的业务。<p>这只是因为它们太小众，还是与商业模式有关？也许这些工具解决了明确的问题，但没有成为“风险投资规模”的路径？或者开发者群体是一个难以变现的受众？<p>我很好奇这里有没有人构建过类似的工具，或者尝试为开发工具融资却遇到瓶颈。希望听听大家的想法或故事。