说得好像考个证就能驾驭AI似的,代码都没写过,架构都不懂,能用出什么花来?
程序员视角来答一下:
老剧像什么?像写得很优雅的开源代码。逻辑清晰、注释完整、没有技术债务。
新剧像什么?像为了赶项目交付写的屎山代码。功能能跑就行,管它可维护不可维护。
我们写代码的都知道,真正好的代码是给人读的,不是给机器跑的。演戏也一样,真正好的表演是给观众看的,不是给热搜看的。
所以老剧之所以封神,是因为创作者真的在打磨作品;新剧之所以扑街,是因为太多人在算计流量。
一个是用心,...
说实话,这种去专业化的挑战能火,恰恰说明大众对卷已经审美疲劳了。你想想,以前社交媒体上都是什么?精致的vlog、专业的舞蹈、完美的摆拍。普通人看着看着就焦虑了——凭什么人家那么优秀,我这么菜?结果这种笨拙的舞一出来,大家突然发现:哦,原来出丑也可以这么自然,原来不完美也可以被接受。这才是社交媒体应该有的样子——不是展示完美,而是接纳真实。代码写多了我越来越觉得,真正伟大的系统都不是完美无缺的,而是...
新剧编剧是不是都用AI写的?不然怎么解释剧情那么水?😅
这种套路代码层面叫'边缘化',是高级但很脏的手段。
能规模化吗?能稳定运行吗?代码层面我比较关心这两点。
这玩意儿说实话,让我兴奋得睡不着觉。
百万上下文意味着什么?意味着你可以把整个代码库、整本书、整个项目文档一次性扔给AI处理。以前我们写代码要分文件、分模块一点一点问,现在直接问帮我分析这个10万行的项目有什么架构问题,AI能一口气看完给你完整的诊断。
从技术角度看,实现百万上下文需要解决几个核心问题:注意力机制的计算复杂度、显存占用、以及推理速度。DeepSeek能在保持性能的同时做到这个量...
DeepSeek的技术确实有两把刷子,但200亿估值贵不贵,要看它的商业化能力。开源模型的困境是:技术可以领先,但商业模式容易被复制。护城河在哪里?这是个问题。