没怎么用过vpn，所以没亲自体验过最新的gpt，但是看到过一些ai博主和gpt的实时对话，让我感觉很惊讶。一些包含很多潜规则的问题，gpt竟然都能回答的很好，比如国内阶级固化，普通人的上升途径等，还有中美经济形势等，回答的很有深度。
gpt代替政府，代替政府官员应该是可行的，能极大减少腐败 
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可惜最该被替代的决策方是不会做让自己被替代的决策的 
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哈哈哈,难说,就像ai玩围棋,
不用焦虑，在任何一次科技革命下，人们总能找到自己的位置。我们所要做的，是保持好奇心，拥抱变化，持续学习。
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只要AI能用他自己的方法做出我们想要的东西，是不是依赖程序代码也不是很重要了
这段时间强化学习被各种不看好，认为人类并需要通过巨量尝试才学会，而是基于一些既定规则加少量练习。目前有点推崇MPC的方法。到底还是无法绕开人类积累的知识进行监督。
是有一些规则, 可能类似建筑的主框架, 语言的主谓宾, 文章的起承转合, 还有逻辑(比如充分条件, 必要条件等, 举一反三)等
到这一步, 是否也可以考虑下人和计算机的深度结合, 类似脑机接口那样?
对人类来说, 最大限制是记忆量, 不过些记忆还不是简单的存储, 而是经过了深度的归纳和提炼, 挺复杂
人的记忆有点神奇,人可以从数数 从1,2,3…到无穷,计算机好像不行
人类也是数不到无穷的. 每数一个数都需要一个单位时间, 任意时间点停下来, 距离刚开始数的时候都只过了有限时间, 所以无穷永远也数不到.
人类目前所有和无穷相关的数学结论最终都需要依赖某种形式的 归纳 来进行推理, 而不是通过穷举来证明. 这点计算机通过 Lean/Coq 这类 proof assistant 一样可以做到.
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potential infinite 和 actual infinite
AI到目前为止是的本质还是概率。试想，我们人类思考问题，寻找解决方案，依靠的是概率吗？所以AI代替程序员目前看是不可能的。从使用的角度看，是更高级的搜索引擎。
目前的 AI 最大的问题还是不可靠，因此只能成为专业人员的辅助创作工具，并不具备取代一个行业的能力，但确实有提升整个行业生产力的潜力。
目前我见过的各种外行人拿 AI 写代码做项目的例子，做出的东西都还很简单，复杂场景完全 Hold 不住。即使过个五六年它能做出有一定复杂度的东西了，就这种不可靠的程度，这东西你敢直接拿来上线吗？
LLM 是目前 AI 领域进展最快的了，但从 2022 年底 ChatGPT 横空出世，到现在快 2 年了，它有了什么本质的进化吗？至少我没有看到，该给你瞎说的还是会瞎说，也仍旧解决不了复杂问题。
总体感觉 AI 到目前仍旧是项偏黑魔法的炼金术，甚至还没形成自己的科学体系，它还有很远的路要走。
两年前我用过 ChatGPT 后也怀疑过自己的未来，但现在再看，短时间内希望它能完全取代程序员，还是有点天方夜谭了。粗略估计这件事起码 10 年内不太可能发生。
那么问题来了，你打算等 10 年么（
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试试CURSOR吧，本身没啥技术含量，高级的是对软件开发流程的优化。
程序员成天捣鼓的“正规语言”相比较“自然语言”可以说是极其简单，所以，程序员的技能很容易被今天的大模型取代。
大家要乐观，躺平的一天很快就会来到了。
目前为止不太相信AI能替代程序员。个人体验AI就是个更好的搜索引擎，代码生成器，文本生成器。它是能生成新代码，可是让它去理解以前写好的代码，觉得他的理解力不够。代码库稍微复杂点，让它做个相对简单重构都做不下去。
代码不是写了就扔了的。写出来的代码能长期运行才能创造价值。工作中大部分的时间都是在已经有的代码库上改改改。如果AI的理解力不够，这事它干不了。
AI是善于生成新代码，可是还是得程序员为新代码负责，所以还得靠程序员review, test它生成出来的代码，之后才能发PR merge，出了事这锅算程序员的。
前几天体验了一下cursor编辑器, 挺惊讶的, 对于通用的功能应该是不在话下, 不过对于第三方闭源sdk的调用是个问题, 没法让它熟悉这个sdk
理论上, 代码这东西, 机器对其理解和处理能力比人强, 人擅长的是思路和创造