冰沙
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冰沙 retweetledi
今天和总监聊完，不到一年离职+拿赔偿，这辈子都没法回腾讯了🤣
有种少了条退路的感觉，但想到这边见到的傻逼人傻逼事儿，倒是应该也很难会想回来了。
bet on your belief，要么拒绝，要么100%相信。
冰沙@B1ngsha
以出乎意料的方式拿到了一个出乎意料的 offer。 算是一场豪赌？我不知道。 但 只有变化是永远不变的。 踏入一个全新的领域，希望是一次好的决策。
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以出乎意料的方式拿到了一个出乎意料的 offer。
算是一场豪赌？我不知道。
但 只有变化是永远不变的。
踏入一个全新的领域，希望是一次好的决策。
冰沙@B1ngsha
新年新气象想换个新工作 🙋 - 坐标腾讯 IEG 技术中台后台开发 - 主力语言为 Python / Go，基本上所有语言都接触过，不排斥任何语言 - 仅接受深圳 / Remote - 有责任心，积极拥抱陌生技术 / AI（自认为 想换工作的主要原因是觉得技术没有得到成长，希望能做点更有挑战性的事 欢迎老师们私戳获取简历
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冰沙 retweetledi
我举一个很简单的例子。
Web 应用的登录鉴权，你什么都不说，AI 可能会根据语言和生态随便套一个流行的模型就上了。如果生态里没有，AI 大概率会闭眼睛弄一个账密登录的方案。这个时候，你告诉它，现在流行的是没有密码的 One-Time Password 登录，它很可能不会问你用什么 OTP 方案，而是直接 Mock 一个实现然后告诉你已经完成。
当然，现在你知道问题是啥了，你会说那你在 prompt 里写清楚，或者在 plan mode 里把需求定清楚，或者加载对应 skill 就行。问题是这其实是一个 unknown unknowns 的事情。所以我才认为，对于创造性程序的开发，或者用户体验非常重要的软件，AI 实际每段核心代码的产出都需要 Review，因此 Agentic Coding 的带宽瓶颈实际来源于 Review 带宽。而人自己写一遍，就是一种自然的全面 Review 的方式。所以跟 AI 交互，用 AI 去探索可能性，让 AI 生成 stub，再由人定期维护核心设计和框架实现，是我目前看到在生产高质量软件场景下，生产力提效的上限。
所以我才会在 x.com/tison1096/stat… 里分享目前遇到的障碍，希望能够交流分享一下实践，看看有没有人遇到一样的问题，有没有什么我没想到的尝试。
这个问题我问 AI，只有车轱辘话回答，一点意义都没有。就是 Unknown unknown，我不知道怎么问才能让 AI 给我一个有意义的回答。
tison@tison1096
能理解到目前这种 LLM AI 根子上是概率模型，其实很多 AI 能力的边界是可以推理出来的。 语料大力出奇迹可以做很多突破，甚至纯靠拟合做到中等偏上的水平。但是一旦离开标准路线就会出问题，类似之前 AlphaGo 面对神之一手崩盘。 我之前提到过，不同于围棋有明确的优化目标，软工缺乏明确的量化指标，AI 并不能彻底解决这里的问题。
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有些感慨，似乎从大学以来学习各种知识都是单打独斗，有并肩学习的同学 / 愿意指点的前辈真的是一件很让我羡慕的事
Jason Young@Jason_Young1231
分享一个最近特别触动我的瞬间： 一位 CC Switch 的用户向我展示了一张他帮朋友配置软件时拍摄的照片，可爱又细致的备注，让我仿佛亲眼看到他耐心帮助朋友的那个场景。这件事让我很感动，也提醒我不要忘了为什么开始 build。
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