推 hobnob: 推，寓教於樂的內容，第三點我想請問是哪些產業？我想像是 06/03 10:37
→ hobnob: 諮商這種高度專業知識但仍然需要人的溫度的產業？ 06/03 10:37
→ acgotaku: 現在發 MR, code 沒給 AI 跑修正過 會讓人很火大 06/03 11:01
推 gino0717: 在被AI毒打前 會先被大環境整體產業的衰退給毒打 06/03 11:11
→ DrTech: 第三點，AI不擅長的事情，產業，太多了吧。叫AI生成簡單手 06/03 11:20
→ DrTech: 電筒電路圖netlist看看，叫AI讀一個元器件的spec做問答看 06/03 11:20
→ DrTech: 看。菜雞大學生隨便就能輕鬆做的工作，現在AI來做都掛掉。 06/03 11:20
推 Romulus: 屎code給AI修會變成生蟲的屎吧（ 06/03 12:05
推 dream1124: 如果你的代碼庫很屎，那買高級的傳統IDE即可，別用AI。 06/03 12:07
噓 stepnight: 會增加工作機會^_^ 06/03 12:07
→ dream1124: AI常常看不懂那種專案裡面各種奇怪的眉角 06/03 12:08
推 Romulus: 雖然我沒試過 但我不太相信AI有辦法實作OCPP 06/03 12:09
→ dream1124: 而且那種專案常常沒有自動化測試或是完整的測項列表 06/03 12:09
→ dream1124: AI產給你的東西可能感覺不壞，實際上卻是錯的 06/03 12:10
→ dream1124: 沒有自動化測試或測項列表可能難以發現問題 06/03 12:12
推 NDark: 還沒有受到影響的人感覺不到影響有多大 06/03 12:37
→ NDark: 進展期變化其實很快 現在覺得不可能的東西可能下個月就可能 06/03 12:38
→ NDark: 如果認為AI是問答機那確實資料庫沒的東西會瞎掰 06/03 12:38
→ NDark: 但是這個解決方法也很簡單就是擴大資料庫即可 06/03 12:39
→ NDark: 最近Wikipedia也開始迎合（提供方便AI爬找）AI 06/03 12:40
→ NDark: 只要政府還沒下命令規範：AI爬蟲的紅線 06/03 12:40
→ NDark: 那現在各家AI公司都是趁著灰色地帶想辦法擴展資料庫 06/03 12:41
→ NDark: 第二AI改善生產力其實就是把自己的專案給AI當資料庫 06/03 12:41
→ NDark: 再怎麼爛的code 人工多調整幾次也都看得比人快。 06/03 12:42
→ NDark: 樓上提到的沒寫測試那更是AI擅長的方向 06/03 12:43
→ NDark: 原本就是因為撒人力去做測試不划算，但是現在AI的成本低 06/03 12:43
→ NDark: 剛好派去做這些無聊工作 06/03 12:43
→ NDark: 人是用來校正AI的工作"規範"不是內容，AI再重複去輸出 06/03 12:46
推 NDark: ex.AI本身不會玩寶可夢，但是給個方向，迭代後就可過關 06/03 12:52
推 NDark: AI產出有問題那就再找個AI來互相校正 人介入是規範好壞標準 06/03 12:55
→ NDark: OpenAI當初被掃出去的那組超對齊小組就已經提出類似的概念 06/03 12:56
→ NDark: 一開始的時候Compiler要人工刻 06/03 12:57
→ NDark: 接著就可以用這個寫好的compiler去寫下一段的compiler 06/03 12:58
→ NDark: 超對齊他們想做的就是人工很難去規範AI好壞 06/03 12:58
→ NDark: 那就讓很多AI互相討論思考，人工少量的規範方向 06/03 12:59
→ NDark: 當然這都不是現在進行式也都要顧慮到成本問題 06/03 12:59
→ NDark: 如我第二推所說進展若以月為單位 真的有點太快了 06/03 13:00
→ NDark: 現在是vibe programing 一年後說不定coding style再無意義 06/03 13:01
→ dream1124: 不管是 AI、自駕，或是什麼的教徒真的都自認懂得多， 06/03 13:26
→ dream1124: 還敏感又好戰。你講話沒完全符合現實情況，他們會說 06/03 13:27
→ dream1124: 你孤陋寡聞、故步自封。你點出實際的問題，他就強調 06/03 13:27
→ dream1124: 你不懂這進步飛快，以後「一定」會解決，殊不知這些 06/03 13:27
→ dream1124: 精緻的人云亦云機器事實上始終沒有真正的認知理解能力 06/03 13:28
→ dream1124: 因此儘管為架構和邏輯都很簡單的 CRUD API 產產測試 06/03 13:28
→ dream1124: 還可以，但碰上那些連人類都未必能注意到的舊專案隱藏 06/03 13:28
→ dream1124: 需求就不行了。不管怎樣，你們最懂，你們最對， 06/03 13:29
→ dream1124: 不像你們一樣有信仰的人就是愚民。 06/03 13:29
推 abccbaandy: 樓上中肯，那些吹得幾乎都停留在demo階段 06/03 13:41
推 Romulus: @NDark 你講的這些二年前就在講了 二年過去了耶 06/03 13:49
→ Romulus: 我最近有面到一家 砍了2x個人然後要招新的 條件是AI高手 06/03 13:50
→ Romulus: 感覺就是想要砍20個RD然後徵2個會AI的做這20個人的工作 06/03 13:51
→ Romulus: 至於這種「會AI」到底是真的存在還是純屬想像我不知道 06/03 13:51
推 jobintan: 肉眼可預期CS領域以後會變得更卷，現在的Senior，以後 06/03 13:52
→ jobintan: 就變成Junior的標配了。 06/03 13:52
→ Romulus: 我只知道我不會 我無法在1小時內清乾淨AI生的bug所以炸了 06/03 13:52
→ jobintan: BTW，我也見過原本公司的SDE team 06/03 14:00
→ jobintan: 的人力結構是一名Team lead，兩名 06/03 14:00
→ jobintan: Senior兼Architecture，十名Mid l 06/03 14:00
→ jobintan: evel與Entry level，今年初導入AI 06/03 14:00
→ jobintan: coding到工作流程裏面後，現在人 06/03 14:00
→ jobintan: 力結構只剩下一名Team lead與兩名 06/03 14:00
→ jobintan: 身兼Architecture的Senior了，其 06/03 14:00
→ jobintan: 他的Mid level與Entry level都徹 06/03 14:00
→ jobintan: 底且永遠地消失了。 06/03 14:00
推 Romulus: 然後公司也準備扯底且永遠的消失了？ 06/03 14:03
→ ybite: 澄清一下 Wikipedia會打包放好的原因是因為一堆人想拿來訓 06/03 14:40
→ ybite: 練 直接整站硬爬 流量爆炸 為了省錢沒辦法 06/03 14:40
→ HKCs: 我是覺得人還是很重要啦 都是購物網站 蝦皮 momo pchome的 06/03 15:03
→ HKCs: 系統架構難道會一樣？ AI幫你解決了 OOP 難道還能幫你解決 06/03 15:03
→ HKCs: OOA OOD? 06/03 15:03
→ DrTech: AI真的那麼好，AI高手直接用AI寫一個能取代掉公司產品，自 06/03 18:29
→ DrTech: 己出來當老闆賺不是更爽，年薪千萬百億的賺。還當什麼有AI 06/03 18:29
→ DrTech: 高手公司的工程師。一堆老闆的邏輯就是那麼的特別，想靠AI 06/03 18:29
→ DrTech: 取代工程師，結果自己還不是用工程師在工作。真的有高手能 06/03 18:29
→ DrTech: 能用AI取代工程師，他幹嘛不出來開公司自己賺。 06/03 18:29
推 NDark: 生產力的改進是加強效率 購買力(需求)的提升靠得是戰爭 06/03 21:10
→ NDark: 中國傾銷的議題是生產力提高 但消費力不會跟著提高 06/03 21:11
→ NDark: 很多產業的賺錢能力靠的就不是生產力或是技術力 06/03 21:12
推 ripple0129: 現在是電力算力還不夠，以後是問問題AI馬上產生個正 06/03 21:27
→ ripple0129: 妹影片口說跟你解釋還附帶情緒價值 06/03 21:27
→ acgotaku: AI 當然不會取代誰, 是高產高效的人去取代低產低效 06/04 00:06
→ acgotaku: AI 能不能提高工作效能這就不用再論證了 06/04 00:09
→ acgotaku: 舉個簡單例子沒 CAD 之前三四個人畫一張 pcb layout 06/04 00:14
→ acgotaku: 現在可以一個人熟 allegro 的 Sr 可以弄3,4 張板 06/04 00:15
→ acgotaku: 工具不會取代人, 是熟工具的人取代人 06/04 00:16
推 viper9709: 屎扣是提前二十年預知到AI的崛起XD 06/04 00:32
推 strlen: 其實AI coding很多時候會讓人覺得不成熟 原因在於我們沒有 06/04 03:32
→ strlen: 給他足夠的資訊 而不是它不夠聰明 只能說 提示詞很重要 你 06/04 03:32
→ strlen: 給的參考文檔也很重要 你的程式結構更重要 06/04 03:33
→ strlen: 絕大多數的問題都出在資訊不足 而不是AI不會 或亂寫 06/04 03:33
→ strlen: 就好像你花了千萬年薪請了一位大神工程師 但給他串API 不 06/04 03:34
→ strlen: 給他參數和回傳的格式 也不給他文件 XD 06/04 03:35
→ strlen: 他再神也只能通靈 AI也是一樣的 你沒給的它就通靈了 06/04 03:35
→ strlen: 最好抱持一個心態 先別質疑AI 先想想是不是你的提示詞有問 06/04 03:43
→ strlen: 題 其實很多時候你會發現我們連需求都寫不清楚 06/04 03:44
→ Romulus: 你什麼都知道了為啥還要叫AI寫 06/04 08:55
→ Romulus: AI可以幫你省下什麼？prompt難度比code高的話意義在哪啊 06/04 08:57
→ acgotaku: 沒什麼好爭論，用的人多但沒付錢訂閱的也非少數 06/04 10:16
→ acgotaku: 覺得沒意義，就不要花錢訂閱 copilot cursor ChatGPT 06/04 10:17
→ acgotaku: 免費額度就可以滿足低使用量 06/04 10:17
→ strlen: 看你寫這樣你果然不會用啊XD 就說了這就好像PM跑來跟你說 06/04 11:32
→ strlen: 要做個會員系統 然後沒跟你說要用email還是電話當帳號 你 06/04 11:32
→ strlen: PM PM跟你說我什麼都知道了還要工程師幹麻一樣 XDDDDD 06/04 11:33
推 Romulus: 自己都會了，為什麼不是自己寫一段然後之後給AI自動完成 06/04 14:13
→ Romulus: ，而是要下prompt？好處在哪啊 06/04 14:13
推 prag222: 三天寫一個APP,五千行CODE含測試,還蠻穩的 06/04 14:49
→ prag222: 確實真的會寫還蠻卷的,人力會被精簡 06/04 14:49
→ prag222: 說真的有AI,手動key code還蠻蠢的 06/04 14:51
→ prag222: 像原始人 06/04 14:51
推 Romulus: 這app是開源的嗎 可以參考嗎 06/04 15:04
推 prag222: 私人呵呵~急得想趕快寫完弄得跟上班一樣,也是操 06/04 15:07
推 Romulus: 是bolt那種快速生成web專案的類型嗎 06/04 15:11
推 prag222: 類音頻分析說真的這領域我完全0概念,然後東西也做出來了 06/04 15:16
推 CRPKT: 問為什麼 senior 都會了還要用 AI... 因為它打字比你快呀 06/04 16:43
→ CRPKT: 當人只需要 review 並小量修改，認知負荷會大幅降低 06/04 16:45
→ CRPKT: 當然如果要保障產出品質，自己還是要花力氣把關 06/04 16:47
→ CRPKT: 但這樣幹最終還是有加速 06/04 16:47
→ CRPKT: 另一種應用是寫玩具或 PoC，會動就行，也不用長期維護 06/04 16:48
→ strlen: 不是自己都會 是要給它足夠的資訊 讓他完成 我舉PM的例子 06/04 17:09
→ strlen: 看不懂嗎？PM自己如果以前當過工程師 知道API參數要怎麼開 06/04 17:10
→ strlen: 他就可以列在spec上 但要自己實作他哪有空？ 06/04 17:10
→ strlen: 你覺得有空那你就自己實作 看看跟會用AI的比誰快 你可以堅 06/04 17:11
→ strlen: 持全手工也OK喔 呵 06/04 17:11
→ superpandal: 怎麼給足夠的資訊都要燒腦 也不可能沒問題 算下來就 06/04 17:16
→ superpandal: 是另類寫code 當它亂掰的時候寫再快都沒用 所以我只 06/04 17:17
→ superpandal: 用來學習和探索方向 06/04 17:17
→ superpandal: 幾乎每天都看到一些ai廚狂吹捧 ha 06/04 17:25
→ strlen: 也不用說狂吹 不喜歡就別用啊 我又不是AI公司員工 XD 06/04 17:30
→ strlen: 只是指明用法不對而已 工程師整天嘴老闆不給清楚指令 這樣 06/04 17:31
→ strlen: 怎麼寫code 現在換了個位子就換了個腦袋？ 06/04 17:31
→ strlen: 所以有些工程師就永遠只能當工具人 一個指令一個動作 搞到 06/04 17:32
→ strlen: 腦袋僵化 連需求都燒腦到寫不出來 這種人code能寫得好我才 06/04 17:32
→ strlen: 不信勒 spec沒寫你怎麼完成需求？啊不就是問 就是溝通？ 06/04 17:32
→ strlen: 拿AI寫code怎摸就不用了？然後再來怪AI都寫一些垃圾？ 06/04 17:33
→ strlen: garbage in garbage out有聽過嗎？ 06/04 17:33
→ Kasima: 如果連給足夠資訊也會覺得燒腦，那就當一輩子junior吧， 06/04 18:47
→ Kasima: 不過看起來很快會被淘汰嘻嘻 06/04 18:47
→ HKCs: 有些基礎不紮實的工程師 用ai生code 還不去了解底層才可怕 06/04 19:32
→ HKCs: 他根本不知道ai產生了什麼code 拿樓上提到的音頻分析來說 06/04 19:32
→ HKCs: 好了 0基礎寫出來 面試的時候問你infra 你要怎麼回答？ 拿 06/04 19:32
→ HKCs: 噪音抑制來說 有DAE,CRN,Spectral Mask Estimation, Wavef 06/04 19:32
→ HKCs: orm level DNN這些方法 請問選擇的標準是什麼 每種方法的差 06/04 19:32
→ HKCs: 異在哪邊？底層是怎麼實作的? 如果你去面試一家專門做音頻 06/04 19:32
→ HKCs: 分析的公司 吹自己寫過音頻分析的程式 結果追問下去才知道 06/04 19:32
→ HKCs: 真正寫的人是AI 基礎概念一問三不知 你覺得面試官怎麼想？ 06/04 19:32
→ HKCs: 如果AI真的能維護好公司產品 那雇一個畢業生用ai維護就好 06/04 19:32
→ HKCs: 幹嘛要花更多錢雇資深的工程師？ 06/04 19:32
→ HKCs: 這就好像 履歷寫了一堆看起來很猛的project 結果問下去 每 06/04 19:49
→ HKCs: 個都是接第三方API 還不去了解API是怎麼實作的 用了什麼技 06/04 19:49
→ HKCs: 術 搞半天是接API碼農XD 06/04 19:49
→ Romulus: 首先我已經Github Copilot用2年多了 06/04 20:04
→ Romulus: 然後現在的context 首篇講的是「一個AI高手頂5個PG」 06/04 20:05
→ Romulus: 這明顯是Vibe programming 所以我發言都是基於這個前提 06/04 20:05
→ Romulus: 你一直說我用法不對 但是你的對的用法啊根本就文不對題 06/04 20:07
→ Romulus: 我先寫一個範例然後讓後面completion接著生當然比打字快 06/04 20:08
→ Romulus: 但是現在主題講的AI是prag222那種三天寫五千行有不熟悉的 06/04 20:08
→ Romulus: domain knowlege的東西 06/04 20:09
→ Romulus: 比如連傅立葉轉換都不會的人寫音訊分析之類 要怎麼給spec 06/04 20:10
→ Romulus: 我是不太懂你跳進來離題的很爽是在high什麼啦 06/04 20:10
推 prag222: 哥我真不懂,我貼AI回我的資訊1.音頻檔案處理與預處理 06/04 21:01
→ prag222: 2.信號表示 (使用 NWaves)3.語音活動檢測 (VAD) 與分段 06/04 21:01
→ prag222: RMS 能量計算 (RMS Energy Calculation) 06/04 21:02
→ prag222: 靜音閾值處理 (Silence Thresholding) 06/04 21:03
→ prag222: ...等,4.特徵提取 (使用 NWaves 與自訂邏輯)： 06/04 21:03
→ prag222: MFCC (Mel-Frequency Cepstral Coefficients - 梅爾頻率 06/04 21:04
→ prag222: 音高追蹤 (Pitch Tracking - 基頻 F0) 06/04 21:04
→ prag222: 能量輪廓 (Energy Contour) 06/04 21:04
→ prag222: Distance Metrics.Weighted Feature Combination 06/04 21:06
→ prag222: 特徵比較與相似度計算 06/04 21:06
→ prag222: =>說真的我個人覺得工程師的ai coding不過就是等於一般人 06/04 21:07
→ prag222: 用的vibe coding的進階版拉 06/04 21:07
推 prag222: =>一般人所謂的vibe coding也不管你底層怎麼實作的 06/04 21:10
→ prag222: 東西做出來有達到效果能正常跑就好了 06/04 21:10
推 prag222: *補充,我搞得好像不是音頻分析而是語音處理 06/04 21:17
→ strlen: 所以你用了兩年還是不會用R 啊你明明就知道這種複雜的大需 06/04 21:17
→ strlen: 求現在AI就沒辦法 不然我問一句 幫我寫一個Google搜尋的 06/04 21:17
→ strlen: 演算法 AI當掉 我就噴 啊這AI怎摸能取代人？ 06/04 21:18
→ strlen: 你如果只是拿這種案例 那就不用談啦 魔鬼都是藏在細節裡的 06/04 21:18
→ strlen: AI目前的確還無法handle這種需要細節的大需求 至少無法one 06/04 21:19
→ strlen: shot OK 你總得要迭代多次 即使是vibe coding也一樣 所以 06/04 21:19
→ strlen: 你還是別用AI了 用了兩年還不懂這個？ 06/04 21:19
→ strlen: 取不取代另一篇講了 就是速度和效率問題而已 06/04 21:20
→ strlen: 再說一次 要拿one shot提示就做一個複雜需求 那就不用談了 06/04 21:21
→ strlen: 你只是問 幫我寫個音頻處理程式 然後上下文完全沒給 AI掛 06/04 21:21
→ strlen: 掉不也是天經地義？不然你花個百萬請個高階工程師來 跟他 06/04 21:22
→ strlen: 一樣說幫我做個音頻程式 然後呢？他是不是一定會問你 你是 06/04 21:22
→ strlen: 要處裡什麼？轉檔？還是辨識？不然只給他音頻兩個誰知道是 06/04 21:23
→ strlen: 啥啊？ 06/04 21:23
→ strlen: 至於你要的是 完全不看底層的vibe coding 目前AI多數一般 06/04 21:24
→ strlen: 需求都沒啥問題 比較需要技術細節的就會掛掉 就好像我沒辦 06/04 21:25
→ strlen: 法真的完全不看底層靠迭代寫一個Google搜尋系統一樣 06/04 21:25
→ strlen: 你硬要 然後反證AI不會取代人 那也OK啦 那就聽你的囉 06/04 21:25
→ strlen: 我想再過5年 也沒辦法靠vibe coding寫出Google 但音頻程式 06/04 21:26
→ strlen: 應該沒什麼問題 還會再進步的 06/04 21:26
→ strlen: 反正AI現在確實也有許多能力限制 但軟工缺也是一直再減少 06/04 21:27
→ strlen: 兩個都事實 也沒什麼好爭的就是了 在這邊爭AI都是拉機 也 06/04 21:27
→ prag222: 說真的AI出來,沒想到最先取代的是腦力工作,原本大家都以Y 06/04 21:27
→ strlen: 絕對不會改變整個大環境的變動 等著看 06/04 21:28
→ prag222: 是勞力工作會消失,而AI出現在程式開發取代方面 06/04 21:28
→ prag222: 影響最大的是那些[程式設計]某領域專精或用技術獨佔的人 06/04 21:29
→ strlen: 取代很多人非常非常非常堅持 只要AI有做不出來的東西 就不 06/04 21:30
→ prag222: 因為有了AI,把大家都打回相同的起跑線 06/04 21:30
→ strlen: 算取代人 但職缺越來越少 卻視而不見 我也是笑笑 06/04 21:30
→ strlen: 反正你要說真的完全取代 工程師連一個都不剩 整個行業100% 06/04 21:31
→ strlen: 掛點 那當然絕對不可能會這樣 但萎縮內捲之類的就是進行式 06/04 21:31
→ strlen: 那如果越來越捲的一個產業 你不覺得這是被取代 那也OK啦 06/04 21:31
→ prag222: 不是說完全取代拉,是會用的人可以抵多個人用,不過也是操 06/04 21:36
→ strlen: 從之前不斷看到反證AI哪會取代人的論點 全都是同一個 就一 06/04 21:45
→ strlen: 個 那就是拿一個需求出來 說AI怎摸沒辦法一個提示就幫我做 06/04 21:45
→ strlen: 出來？你看吧 這怎摸取代人？很好笑的是同樣需求 你在世界 06/04 21:46
→ strlen: 上絕對也找不到哪一個工程師能一個提示就幫你做好的 XD 06/04 21:46
→ superpandal: 技術專精要看是什麼東西 那種爛大街的ai靠摸滾帶爬 06/05 07:05
→ superpandal: 是可以了解蠻多的 但還是會有錯 冷門的就不用說了 問 06/05 07:05
→ superpandal: 了都在蝦掰 魔法更是ai不懂的 06/05 07:06
→ superpandal: 職缺與經濟才有關係 外加有錢人不一定懂ai 被唬住有 06/05 07:10
→ superpandal: 不切實際幻想倒是真的 06/05 07:10
推 prag222: 不用洗白ai不行論啦，熟的人都在摸ai的底線能做到什麼程 06/05 10:18
→ prag222: 度 06/05 10:18
推 prag222: 冷門的東西我也被坑過，只能說資料庫資料不足 06/05 10:27
推 shortoneal: 我覺得你要寫給AI好介入的code跟寫給人好維護的code 06/05 22:41
→ shortoneal: 核心概念並無二致，module都切的乾淨的code，AI其實可 06/05 22:41
→ shortoneal: 以完成中型的工作 (太小的我寧可自己貼，太大的AI會鬼 06/05 22:42
→ shortoneal: 打牆) 06/05 22:42
→ shortoneal: 所以長期來看關鍵是你能用AI處理掉原本幾%的工作，或 06/05 22:43
→ shortoneal: 是效率能提高幾%，在這件事情卷起來之前，已經會用的 06/05 22:43
→ shortoneal: 可以偷著樂 (偷閒時間有感提升)，卷起來以後就會開始 06/05 22:43
→ shortoneal: 有排擠效應了 06/05 22:43
→ strlen: 一年多前只能搞搞小型片段程式 而且錯誤百出 現在中型工作 06/06 14:45
→ strlen: 7成以上都OK 再過兩年呢？繼續嘲笑 繼續視而不見沒關係 06/06 14:46
→ strlen: 真的當AI都不會進步永遠停在現在這個階段喔？好喔 06/06 14:46
→ superpandal: ai確實不怎麼行 是阿 摸底限出事故都有不是嗎 我的意 06/06 18:18
→ superpandal: 思是要學就學冷門的東西 06/06 18:19
→ superpandal: 樓上看過好幾篇都在捧ai 應該是受益者 不過現在小型 06/06 18:24
→ superpandal: 片段都錯誤百出 06/06 18:25
→ superpandal: 台灣職場很糟糕 但有點非常好 就是少討論技術少分享 06/06 18:29
推 shortoneal: "小型片段都錯誤百出" 我覺得有點平行世界了，至於你 06/07 01:23
→ shortoneal: 說的生路是玩冷門的東西，你怎麼知道你挑的那個冷門東 06/07 01:23
→ shortoneal: 西是不會被吞噬的領域? 真那麼能挑去買股票就好了，挑 06/07 01:24
→ shortoneal: 工作有點大材小用了，你更應該是搞清楚自己基本盤的 06/07 01:24
→ shortoneal: domain，然後用AI輔助你的效率，並且戰且走，反正這東 06/07 01:25
→ shortoneal: 西你不用拚到一百年，能拚到你接近退休就行了 06/07 01:25
推 prag222: 小型片段會出錯大概是chatGPT3剛出來的那個年代了 06/07 08:52
→ prag222: 模型只會月月進步,每年都在出新手機了,拜託... 06/07 08:53
