Kỷ niệm 10 năm Xkcd 1425 (Tasks)
(simonwillison.net)-
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
Ý kiến trên Hacker News
Tốc độ phát triển của AI/ML nhanh đến mức đáng kinh ngạc
Phần mềm giống như một ngôi nhà
Con người đã giải quyết các vấn đề hàng hải suốt hàng nghìn năm
Có câu "cái này có vẻ không thật sự khớp"
Việc hiểu những tác vụ mà LLM có thể giải quyết vẫn còn khó
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
Năm 2014, 1425 đã ra mắt
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