现在的 AI 的缺乏直觉和经验,这一点相对人类还是无可替代,从一个例子说明

260 天前
 levin56

最近重度使用 Cursor ,产生依赖,遇到问题很多时候都懒得看了,直接问 AI ,我感觉自己现在的代码能力都有点下降了。

使用 Cursor 等工具编程时,大多数情况都很顺利,但有时还是会遇到一些反复的问题,AI 都解决不了,不管如何提示和 Prompt 优化,它总是会一股脑在错误中不断循环,白白耗费进一个小时时间。

比如,最近遇到的一个前端问题,AI 写的代码错误地把组件的定义放在另外一个组件里面,导致页面渲染闪动,AI 一直找不到原因,无奈自己查找原因,发现很简单就解决了。

我总结,现在 AI 它应对大多数编程都没问题,但是在一些关键性问题上,AI 由于训练材料和训练方式的原因,它现在还做不到类似于人类那样,解决问题可以在经验积累的基础上,能够从直觉上快速把握住一些本质的东西,只会按部就班,“教科书”式的去解决一些问题,这种模式在大多数情况都不会出现问题,但是,在一些灵活性高的时候,比如往往一个有很简单的解决方法的时候,AI 以它被训练过固化的思维,它可能会绕一大个弯,把问题复杂化。

https://imgur.com/OtYKHeL

https://imgur.com/ZbIkf6l

https://imgur.com/SfZ0eAS

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12 条回复
adgfr32
260 天前
有时候进到死胡同, 可以把他已经生成好的代码复制一份, 重新提问. 比如: 我要做 xxx 功能, 这是已经实现的代码, 里面有什么问题...
mumbler
260 天前
别急啊,一切才刚刚开始,AI 能力每天都在提高,过几个月就能自主解决大部分问题了,人作为教练,要在 AI 卡壳的时候给出指导
dxymor
260 天前
现在的 ai 大多还是数据归纳整理总结自然语言输出给用户。
cheng6563
260 天前
你是不是 Tokens 拉太长了
Satansickle
260 天前
因为它还没有学会混沌
sentinelK
260 天前
你聊天的上下文会“决定性”的影响大语言模型的输出结果。所以与其于跟大语言模型掰扯,不如直接开启新会话。
这也是目前大语言模型的产品设计的问题。目前的产品设计太趋向于“会话”。

但实际上 LLM 最高效的交互方式是一问一答。

多轮对话会造成噪声的指数级累积。
wwhontheway
260 天前
我感觉 ai 很适合从 0 到 1 ,但是越往后面,越细节的地方,往往它的效率就不行
AlexHsu
260 天前
ai 只会代替做题家 工具人 核动力代码驴 狗逼中层
ai 当然代替不了人了
Ketteiron
260 天前
因为现在的"AI"并没有智能,它根本无法思考所以做不到你说的"灵活",与科幻小说中拥有智能的真 AI 相比,顶多只是一个会产生随机噪声的复读机。没事不要为难复读机,坏了你就拍它两下说不定又好了,不好使就重启呗。
levin56
260 天前
@cheng6563 截图第一张就是第一轮对话 特意新开对话的 减少上下文
wyntalgeer
260 天前
prompt 的问题
Chuckle
259 天前
前几天写 wasm ,问 ai rust 里一个算 md5 的函数,总共就 7 行,和它说 as_ptr()这个方法不存在,报错也给了,ai 回答完确实不存在,反手还是调 as_ptr(),deepseek r1 、copilot ,都一个样,怕不是都一个地方学的案例,给的代码也雷同,问了十几个对话,给我问红了都。现在 ai 就是学的东西多了,看起来是很聪明,但还是不会推理类比,毕竟原理上就是往后填空,碰上没学过的就瘫了。还有让 ai 写个网上搜不到的正则、ts 类型体操,也是一塌糊涂,找了其他人类,很快就写出来了。不过 ai 帮忙处理常见报错、顺着我的思路补全某段代码,还是很省心的。

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