1 điểm bởi GN⁺ 2024-09-26 | 1 bình luận | Chia sẻ qua WhatsApp
  • XKCD 1425 (Tasks) turns ten years old today

    • "Tasks", một trong những truyện tranh XKCD nổi tiếng, hôm nay tròn 10 năm tuổi
    • Những tác vụ như "xác định xem một bức ảnh có phải là chim hay không" giờ đây có thể được giải quyết dễ dàng bằng vision LLM, CLIP, ResNet+ImageNet, v.v.
    • Tuy nhiên, trong phát triển phần mềm, việc phân biệt giữa bài toán dễ và bài toán khó vẫn đòi hỏi rất nhiều kinh nghiệm
    • LLMs khiến vấn đề này trở nên phức tạp hơn
    • Việc hiểu được LLMs có thể giải quyết tác vụ nào một cách đáng tin cậy là điều rất khó và không trực quan
    • Đây là các hệ thống máy tính yếu về toán học và không thể tra cứu sự thật một cách đáng tin cậy
  • AI-assisted programming tools

    • Sự xuất hiện của các công cụ lập trình có hỗ trợ AI đang khiến ngày càng nhiều người bắt đầu tự tạo phần mềm của riêng mình
    • Những lập trình viên mới bắt đầu với hỗ trợ AI đang nhanh chóng học được đâu là bài toán dễ và đâu là bài toán khó
    • Gần đây đã thấy lời phàn nàn rằng không thể phân tích hình ảnh bằng Claude Artifact
    • Bản thân Claude có thể phân tích hình ảnh, nhưng header CSP ngăn mã được tạo ra thực hiện API call tới LLM
  • Recent articles

    • DJP: A plugin system for Django - 25 tháng 9, 2024
    • Notes on using LLMs for code - 20 tháng 9, 2024
    • Things I've learned serving on the board of the Python Software Foundation - 18 tháng 9, 2024

Tóm tắt của GN⁺

  • Bài viết này nhấn mạnh tầm quan trọng của việc phân biệt giữa bài toán dễ và bài toán khó trong phát triển phần mềm
  • Các công cụ AI như LLMs đang làm vấn đề này trở nên phức tạp hơn
  • Khi việc sử dụng các công cụ lập trình hỗ trợ AI tăng lên, ngày càng nhiều người tham gia vào phát triển phần mềm
  • Việc hiểu các ràng buộc kỹ thuật như header CSP là rất quan trọng
  • Các dự án có chức năng tương tự bao gồm GPT-4, BERT, v.v.

1 bình luận

 
GN⁺ 2024-09-26
Ý kiến trên Hacker News
  • Tốc độ phát triển của AI/ML nhanh đến mức đáng kinh ngạc

    • Khi bài báo về GAN ra mắt 10 năm trước, chất lượng hình ảnh được tạo ra đã rất ấn tượng
    • Những tiến bộ cho tới hiện tại vượt xa sức tưởng tượng
  • Phần mềm giống như một ngôi nhà

    • Tôi thường dùng phép so sánh với khách hàng rằng "việc chuyển ghế ở nhà hàng sang phòng khách khác với việc chuyển bồn cầu trong nhà vệ sinh"
    • Ngay cả những người không biết lập trình cũng trực giác hiểu được phép so sánh này
  • Con người đã giải quyết các vấn đề hàng hải suốt hàng nghìn năm

    • Năng lượng cần để duy trì vệ tinh lớn hơn rất nhiều so với việc huấn luyện mô hình
  • Có câu "cái này có vẻ không thật sự khớp"

    • 10 năm trước, không ai ngờ rằng những việc khó và dễ lại bị đảo ngược
  • Việc hiểu những tác vụ mà LLM có thể giải quyết vẫn còn khó

    • Tôi đã dùng ChatGPT để giúp con gái chuẩn bị bài thuyết trình nhưng không đạt được kết quả mong muốn
    • Thay vào đó, nó tạo ra từ mà con gái tôi muốn bằng cách ghép từng chữ cái từ các loại rau
  • Jeremy Howard đã triển khai bộ phân loại này trong quy trình khuếch tán của ông ấy

  • Việc này vẫn nằm trong phạm vi Randall dự đoán

    • Ước tính ban đầu khi bắt đầu dự án là 5 năm, và sau 10 năm đã có giải pháp được công khai
  • Năm 2014, 1425 đã ra mắt

    • Có câu nói rằng "cần một nhóm nghiên cứu và 5 năm"
    • Năm 2020, BBC đăng một bài blog về việc camera phát hiện loài chim
  • Nó phát hiện xem trong ảnh có chứa màu sắc của các loài chim phổ biến hay không, rồi sau đó được chỉnh sửa khi loại bỏ đối thủ cạnh tranh

  • Trước đây từng có một quản lý không hiểu về lập trình

    • Ông ấy nghĩ đó chỉ là một nút để mở một cửa sổ thông tin nhỏ
    • Phải mất một thời gian ông ấy mới hiểu rằng việc chuẩn bị dữ liệu mất tới vài tuần