Redis之父说大模型能帮他缩短学习新技术的时间

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原文作者：AI大模型实验室
作者简介：关注大模型技术的创新与发展，探索大模型的实际应用，探讨 AI 未来对企业与社会发展的影响。
微信号：damoxingLab

关键词：人工智能、LLM编程、ChatGPT、神经网络、机器学习
文章摘要：
Antirez在他的博客中分享了他使用LLM编程的经验。他认为LLM可以帮助他节省学习新技术的时间，特别适合在他不熟悉的领域编写代码或编写临时代码。然而，如果你已经是该领域的专家，LLM的帮助可能有限。他还强调了与人和LLM进行沟通时清晰地描述问题的重要性。

Antirez提到，他开始广泛使用LLM，特别是本地运行的LLM，以提高编码效率并避免在编程中浪费时间。他不再愿意花费大量时间寻找文档、学习复杂的API或编写临时性的代码。他指出，尽管他不是编程领域的新手，但随着时间的推移，他越来越多地依赖LLM来编写高级别的代码，尤其是在Python中。然而，在C语言中，他使用LLM的频率较低。他认为LLM对于有意愿、有能力和自律的人非常有帮助，但对其他人的帮助有限。他担心这些技术可能只会让已经领先的人更加领先。

Antirez还分享了他在使用LLM编程时的一些实践案例。他举了几个例子，包括使用LLM编写神经网络模型的代码、实现BLE客户端以及解析CSV文件等。他指出，LLM能够帮助他快速获取所需的知识，并加快编码速度。他强调了LLM在编写一次性程序时的价值，这些程序可能是临时性的或只需使用一次。他还提到，通过与LLM交流，他能够更好地理解问题，并找到解决方案。

然而，Antirez也指出，在系统编程方面，LLM的帮助有限。他举了一个布隆过滤器的例子，说明在需要更高层次的抽象思维时，LLM往往无法提供令人满意的解决方案。他认为，对于经验丰富的程序员来说，传统的方式可能更有效，如阅读代码和手动解析数据格式。

总的来说，Antirez认为LLM对于编程有一定的帮助，特别是在学习新技术和编写临时性代码方面。然而，在某些领域和特定情况下，LLM的帮助可能有限，传统的方式可能更有效。清晰地描述问题对于与人和LLM进行沟通都非常重要。