Theo kinh nghiệm của tôi, và cũng như có thể thấy từ các trường hợp khác như https://blog.lawrencejones.dev/ai-mvp/, các model mới nhất không hẳn lúc nào cũng đảm bảo kết quả tốt hơn. Mỗi khi tinh chỉnh model hoặc prompt thì đều phải evaluation thông qua dataset, nhưng dù LLM có hỗ trợ việc đánh giá đến đâu đi nữa thì việc con người vẫn phải tự tay tạo từng ground truth dataset cho model LLM cũng hơi mỉa mai thật haha
Con người ghét sự bất định khi đối thoại, nên rất khó từ bỏ nhu cầu dùng từ ngữ chính xác. Nhưng ChatAI hay LLM về bản chất lại hàm chứa tính bất định. Nếu chỉ mình tôi nắm thông tin mang tính xác suất thì còn ổn, nhưng khi cả đối phương cũng phải dựa vào xác suất thì sẽ gây căng thẳng. Đôi khi, một cách làm mang tính quyết định luận lại khiến người ta thấy nhẹ nhõm hơn.
Lập luận rằng nếu không có trên Internet thì AI không thể xâm phạm được nghe có vẻ hơi kỳ lạ, đúng không? Tôi đã nghĩ rằng khi nghiên cứu về phương pháp học tiếp tục tiến triển, AI in-house sẽ thay thế vị trí của các lập trình viên in-house.
Liệu phép so sánh này có thực sự hợp lý không? Xét việc tác giả là một giảng viên có tenure tại một trường đại học khá tốt, có lẽ khi còn là sinh viên ông ấy chưa từng trải nghiệm những trường mà phần lớn sinh viên đại học bình thường theo học.
Nếu có kiến thức và năng lực tương tự nhau thì trong một môi trường phù hợp, kết quả đưa ra chắc cũng sẽ tương tự thôi.
Phát triển phần mềm đâu chỉ có các ứng dụng web là nơi có tương đối nhiều tài liệu được công khai; từ engine đồ họa đến embedded, rồi cả thiết kế chip mức thấp, lĩnh vực này cực kỳ đa dạng. Có rất nhiều mảng phải bắt đầu từ con số 0 hoặc gần như số 0. Ngay cả trong lĩnh vực của tôi, trên GitHub, trong tài liệu hay trên Internet cũng không có gì thực sự đáng tin để tham khảo. Đương nhiên Grok hay Claude cũng không cho ra kết quả tử tế. Chuyện cung cấp toàn bộ mã nguồn cho model hay fine-tuning thì xin phép không bàn tới.
Có lẽ bạn không làm kiểu phát triển đòi hỏi chuyên môn như vậy, hoặc trong công ty không có tài sản bị cấm lộ ra ngoài, nhưng tốt hơn là đừng quá chắc chắn rằng bản thân đã nắm chính xác tình huống.
Nghe như một dự án suýt chút nữa đã cực kỳ nguy hiểm; với góc nhìn của người từng chứng kiến pin phát nổ ở công ty cũ, chắc tôi sẽ không dám làm vì quá sợ;;
Nếu xét ở khía cạnh giá trị của kiến thức hay kinh nghiệm tích lũy đang giảm xuống, có lẽ ranh giới giữa senior và junior tự thân nó sẽ trở nên mơ hồ hơn.
Và có vẻ thị trường sẽ trở thành nơi thiểu số chiếm hết. Về sau, việc tuyển dụng lập trình viên có lẽ sẽ chuyển theo hướng chọn những AI pilot có năng lực tư duy và suy luận bẩm sinh vượt trội hơn là dựa vào mức độ nỗ lực bỏ vào hay số năm kinh nghiệm.
Nếu việc đánh giá về những thay đổi này là điều không thể đảo ngược,
thì có lẽ cũng cần suy nghĩ về việc giáo dục đại học nên thay đổi như thế nào để phù hợp với điều đó.
Có vẻ như bạn đang ở một góc nhìn khá khác với tôi. Có lẽ vì kinh nghiệm của tôi còn ít, nên tôi chỉ thường thấy rằng những phản hồi không rõ ràng, hoặc những phản hồi có cách chỉ đối tượng mơ hồ, ngược lại chỉ gây phản tác dụng...
Đúng là Siri không làm được thật mà. Tôi đã nghĩ vậy rồi haha
Mọi người đều đang nhìn cùng một thứ, và đều nghĩ là bài báo này giật tít câu view ghê thật luôn
Theo kinh nghiệm của tôi, và cũng như có thể thấy từ các trường hợp khác như https://blog.lawrencejones.dev/ai-mvp/, các model mới nhất không hẳn lúc nào cũng đảm bảo kết quả tốt hơn. Mỗi khi tinh chỉnh model hoặc prompt thì đều phải evaluation thông qua dataset, nhưng dù LLM có hỗ trợ việc đánh giá đến đâu đi nữa thì việc con người vẫn phải tự tay tạo từng ground truth dataset cho model LLM cũng hơi mỉa mai thật haha
Không biết trong tương lai nó sẽ được lựa chọn và sử dụng theo cách nào nhỉ
Con người ghét sự bất định khi đối thoại, nên rất khó từ bỏ nhu cầu dùng từ ngữ chính xác. Nhưng ChatAI hay LLM về bản chất lại hàm chứa tính bất định. Nếu chỉ mình tôi nắm thông tin mang tính xác suất thì còn ổn, nhưng khi cả đối phương cũng phải dựa vào xác suất thì sẽ gây căng thẳng. Đôi khi, một cách làm mang tính quyết định luận lại khiến người ta thấy nhẹ nhõm hơn.
Nếu cháy thì..
Sự phân cực kẻ giàu càng giàu, người nghèo càng nghèo biến mất…
Nếu làm ra sản phẩm mới thì ít nhất cũng phải làm kèm một máy chủ MCP…
Lập luận rằng nếu không có trên Internet thì AI không thể xâm phạm được nghe có vẻ hơi kỳ lạ, đúng không? Tôi đã nghĩ rằng khi nghiên cứu về phương pháp học tiếp tục tiến triển, AI in-house sẽ thay thế vị trí của các lập trình viên in-house.
Một hệ sinh thái trụ vững suốt 20 năm thì đúng là khiến người ta phải gật gù, nhưng tại sao kết cục lại là
wine..Có lẽ không thể dùng macOS được nữa.
Liệu phép so sánh này có thực sự hợp lý không? Xét việc tác giả là một giảng viên có tenure tại một trường đại học khá tốt, có lẽ khi còn là sinh viên ông ấy chưa từng trải nghiệm những trường mà phần lớn sinh viên đại học bình thường theo học.
Nếu có kiến thức và năng lực tương tự nhau thì trong một môi trường phù hợp, kết quả đưa ra chắc cũng sẽ tương tự thôi.
Phát triển phần mềm đâu chỉ có các ứng dụng web là nơi có tương đối nhiều tài liệu được công khai; từ engine đồ họa đến embedded, rồi cả thiết kế chip mức thấp, lĩnh vực này cực kỳ đa dạng. Có rất nhiều mảng phải bắt đầu từ con số 0 hoặc gần như số 0. Ngay cả trong lĩnh vực của tôi, trên GitHub, trong tài liệu hay trên Internet cũng không có gì thực sự đáng tin để tham khảo. Đương nhiên Grok hay Claude cũng không cho ra kết quả tử tế. Chuyện cung cấp toàn bộ mã nguồn cho model hay fine-tuning thì xin phép không bàn tới.
Có lẽ bạn không làm kiểu phát triển đòi hỏi chuyên môn như vậy, hoặc trong công ty không có tài sản bị cấm lộ ra ngoài, nhưng tốt hơn là đừng quá chắc chắn rằng bản thân đã nắm chính xác tình huống.
Không ai biết công nghệ AI cốt lõi sẽ phát triển đến mức nào. Ở trình độ hiện tại thì còn chưa tới đâu cả
Vẫn còn khá ổn đấy ^^;;
Nghe như một dự án suýt chút nữa đã cực kỳ nguy hiểm; với góc nhìn của người từng chứng kiến pin phát nổ ở công ty cũ, chắc tôi sẽ không dám làm vì quá sợ;;
Nếu xét ở khía cạnh giá trị của kiến thức hay kinh nghiệm tích lũy đang giảm xuống, có lẽ ranh giới giữa senior và junior tự thân nó sẽ trở nên mơ hồ hơn.
Và có vẻ thị trường sẽ trở thành nơi thiểu số chiếm hết. Về sau, việc tuyển dụng lập trình viên có lẽ sẽ chuyển theo hướng chọn những AI pilot có năng lực tư duy và suy luận bẩm sinh vượt trội hơn là dựa vào mức độ nỗ lực bỏ vào hay số năm kinh nghiệm.
Tham khảo thêm, liên kết đã được đổi thành địa chỉ https://dagger.io/blog/…
Nếu việc đánh giá về những thay đổi này là điều không thể đảo ngược,
thì có lẽ cũng cần suy nghĩ về việc giáo dục đại học nên thay đổi như thế nào để phù hợp với điều đó.
Có vẻ việc không có cục pin nào bị phồng lên là một sự may mắn khá lớn.
Nhưng ảnh trong bài báo thì toàn là pin hình trụ.
Nue - Khung web ưu tiên tiêu chuẩn
Có vẻ như bạn đang ở một góc nhìn khá khác với tôi. Có lẽ vì kinh nghiệm của tôi còn ít, nên tôi chỉ thường thấy rằng những phản hồi không rõ ràng, hoặc những phản hồi có cách chỉ đối tượng mơ hồ, ngược lại chỉ gây phản tác dụng...
Đúng là Siri không làm được thật mà. Tôi đã nghĩ vậy rồi haha
Mọi người đều đang nhìn cùng một thứ, và đều nghĩ là bài báo này giật tít câu view ghê thật luôn