感觉这种 GPT 这种语言技术虽然不知道什么原理，但真是太强大太降维打击了。。

[James369]

去年我还在想学习一下“编译原理 /编译器”技术，来尝试实现编程语言代码的自由转换。现在想想真的太幸运自己没有花时间在上面，那真是太浪费时间了，还好没碰。

现在 chatgpt 技术太牛逼了，随便贴一段代码，都能给你转换出来，甚至汇编语言都可以，还把注释的明明白白。

虽然搞不清楚深度学习是什么原理搞定的，但毋庸置疑 gpt 是懂编译原理的，毕竟它也属于自然语言。

唉，可怕。。

[Leviathann]

概率模型，有什么懂不懂的，只有准不准

或者说，机器学习，可以类比人类的感觉，就是没有推理的过程的感觉

[killadm]

ida f5 + chatgpt ，感觉没汇编啥事了

[fyxtc]

想学难道不是兴趣驱动吗，大学时候我完全是靠着自己的兴趣去学习，想要知其所以然，而不是那么功利化，觉得有人能帮你做了自己就不学，如果什么东西都功利化，也许会走的很快，但是肯定走的不远，一点浅见

[Nugine0]

可能连 OpenAI 自己都搞不明白 GPT 的智能是怎么来的

[Huelse]

你总不能让他给你编译程序吧？我认为还是有本质差别的，得有前人完成类似工作，真让 gpt 去创造一些东西基本都是在胡编乱造。

[alne]

@ccxxjjjjjj #15 meta 刚推出一个 segment anything

[sillydaddy]

@Ocean810975 #13
感谢分享长文，这个对 LLM 的讲解相当的 step by step 了。

[jaywhen]

别的我不知道，我只知道用好它真的能提高我的下班速度

[NullPoint]

chatgpt 在训练的时候会加入代码作为训练数据，然后就出现了两种效果，一是可以理解机器语言，二是提高了逻辑性。

[luckykong]

"现在想想真的太幸运自己没有花时间在上面，那真是太浪费时间了，还好没碰。"

曾经，也有很多人觉着“真实太幸运自己没有花时间、金钱在芯片、材料上面，那真是太浪费时间和金钱了，还好没碰”。然后十几年之后，血流满地。。。

现在，又到了全人类觉着自己足够幸运没有花时间了，不知道几十年之后，会有什么经验和教训。。。

[InvincibleDream]

要是花点时间学一下说不定几十年后就是非物质技术遗产的传承人了

[insmoin]

ChatGPT 粗略理解就把单字接龙玩到极致同时，将巨量的知识尽可能压缩到极致，从而涌现出的智能。
压缩即泛化，泛化即智能

[winglight2016]

最近发现很多人觉得 chatgpt 太可怕了，什么都会，会取代自己的岗位，后面这个可能性是有的，但是也没那么快轮到程序员。前面这个就是对于 chatgpt 的背后原理不了解，或者不了解 chatgpt 的能力范围。

个人觉得，对于使用者来说，如果是自己专业范围外的问题，那么很有可能你是问不出什么深层次的问题的，这种情况下，chatgpt 能够很好的解答一些基础问题，而且不容易犯错，对使用者来说已经“惊为天人”了。

而如果是使用者自己专业范围内的问题，那么一旦问出比较复杂、实际的问题（ practical ）,chatgpt 经常性的会瞎编，或者半瞎编，你必须自己识别问题或者修改 debug 。

那么，对于 chatgpt 的使用场景，我觉得最合适的就是创意类的问题，有时候我就是需要“畅想”若干 ideas ，这个时候 chatgpt 就非常有用和实用。

[cnmilkmilk]

不能说“还好没学”，gpt 这东西就是个工具，你要是完全不懂只依赖工具那肯定会出问题的。
之前让 gpt 写一段 python ，注释什么写的漂漂亮亮的，结果就是无法运行，还得人去 debug 。人要是不懂的话就给它诓过去了。

[towave]

gpt 乱答的情况太多了

[murmur]

@wsseo 为什么要辨别，有人在乎抖音和今日头条上的东西是真是假么，gpt4 比今日头条写的好多了

[yitengkaisi]

chatgpt 是一个大型语言生成模型，没准人类的智力和逻辑这些都是从语言能力获得的。这东西确实挺可怕的，没准真能代替人脑。

[James369]

@yitengkaisi 确实，人的思考过程实际上就是在头脑中说话，一模一样

[JonyFish]

本质就是 if-else,只不过封装了