转译：为什么大语言模型无法真正构建软件作者：Conrad Irwin 我花了大量时间做的一件事就是面试软件工程师。这显然是项艰巨的任务，我不敢说自己有什么绝招；但这段经历确实让我有时间去反思，一个高效的软件工程师究竟在做什么。软件工程的核心循环当你观察一个真正的行家时，你会发现他们总在循环执行以下几个步骤： * 构建一个关于需求的心理模型。 * 编写（希望如此？！）能够实现需求的代

#大语言模型 #软件工程 #心理模型 #代码生成 #人机协作

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NanYi

19小时前

Same告诉我，我是保证GPT-6能碾压其他大语言模型的关键多在😂

Barret李靖

1天前

LLM 出来之后，在应用层的折腾从未停歇。从 Prompt 调优到 Workflow 配置，再到 Agent 构建，最终目的都是一样的：让 LLM 更好地为人类干活，把机器的性能压榨到极致。对 LLM 的压榨，可以分为两个维度。一是帮助它找到最优算法，让推理少走弯路。为此我们几乎把能想到的路子都走了一遍，让 LLM 学会反思（reflection、self-consistency、self

Susan STEM

1天前

只要你真正理解了：大语言模型的本质就是符号映射，它的通用性就是把语言压缩成一个最小原语——预测下一个 token，那么你就会明白： 1）语言和符号有边界。 LLM 是符号模型，它的疆域不在于重复旧的 NLP 技巧，而在于人类能否把符号宇宙推到极致，把更多经验、直觉和制度转写为符号。 2）传统 NLP 已经沦为低阶能力。翻译、摘要、问答这些曾经的难题，如今已轻易被模型吃掉。什么故事书生成、教科

ginobefun

2天前

源自 Hacker News 上的这篇文章 🔽 文润转译： --------- 软件工程中的“品味”究竟意味着什么？技术品味（Technical taste）和技术能力（Technical skill）是两码事。你可能技术很强但品味不足，也可能技术平平却品味独到。如同生活中的品味，技术品味有时会超前于你的实际能力：就像你即便不会下厨，也能分辨佳肴与糟粕；同样地，即便你还不具备构建某种软件的

Meepo

2天前

🎉一觉醒来，Claude Code 又更新了，国庆期间刚好可以把玩 Sonnet 4.5 了最近这段时间用 Sonnet 4.0，感觉他写模板代码的能力确实强，但是对于理解我的意图以及修复问题还是有欠缺