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Hari
@cantinaxyz @spearbit 整個 // 上一頁 @solidity_lang
我開始接受GPT-5了，如果你能讓它認真思考，它確實很不錯！
8月8日 23:24
My initial impression of GPT-5 is that it was designed to compete with Gemini.
It seems to be a workhorse model rather than a racehorse.
2.51K
我嘗試了5個不同的數學問題，但它在所有5個問題上都失敗了。其中一個問題甚至在訓練集中，但它仍然失敗了。
它盡力尋找「歸納模式」，但推理得並不好。
8月19日 12:13
我對Gemini Deep Think寄予厚望。今天我給它出了一道奧林匹克風格的數學題，但它表現得很糟糕。
它在過程早期做出了錯誤的假設，並且繼續沿著錯誤的方向前進。
1.89K
諷刺的是，我們將看到計算機科學技能的傳統回歸。
我相信現在最重要的計算機科學技能將是編譯器、基礎設施和安全性。
有一個關於上計算機科學課卻無法在結束時構建完整應用程序的迷因。但現在不再是這樣了！
8月10日 06:51
關於 LLMs 寫代碼：
- 投資於你的 CI/CD 系統。想想如果你有一個龐大的工程團隊，你會如何設置你的管道。這就是你想要達到的水平。
- 在自動化工具上過度投資，特別是安全性方面。大型團隊會這樣做，但往往忽視這些工具的輸出。LLMs 可以幫助篩選這些輸出。
- 選擇一個流行的技術棧，擁有大量的公共訓練數據。這些將獲得更好的模型支持。比如 React、Tailwind、Postgres、Typescript、AWS 等等。
4.48K
諷刺的是，我們將看到計算機科學技能回歸傳統。
我相信現在最重要的計算機科學技能將是編譯器、基礎設施和安全性。
有一個關於上計算機科學課卻無法在結束時構建全棧應用的迷因。但現在不再是這樣了！
8月10日 06:51
關於 LLMs 寫代碼：
- 投資於你的 CI/CD 系統。想想如果你有一個龐大的工程團隊，你會如何設置你的管道。這就是你想要達到的水平。
- 在自動化工具上過度投資，特別是安全性方面。大型團隊會這樣做，但往往忽視這些工具的輸出。LLMs 可以幫助篩選這些輸出。
- 選擇一個流行的技術棧，擁有大量的公共訓練數據。這些將獲得更好的模型支持。比如 React、Tailwind、Postgres、Typescript、AWS 等等。
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