🔥 PTT.BEST 批踢踢爆文 💬 八卦 Gossiping 😊 希洽 C_Chat 💰 股票 Stock 🏠 房屋 home-sale 🏀 美國職籃 NBA ⚾ 棒球 Baseball 👛 省錢 Lifeismoney 🚗 汽車 car 😡 政黑 HatePolitics 💻 電蝦 PC_Shopping 🥰 韓星 KoreaStar ✨ 英雄聯盟 LoL 🍿 電影 movie 🪖 軍事 Military 📡 通訊 MobileComm 🏀 台籃 basketballTW 🍼 寶媽 BabyMother 🇯🇵 日旅 Japan_Travel 🏭 科技 Tech_Job 👉 男女 Boy-Girl 👉 真香 CheerGirlsTW 👧 女孩 WomenTalk 👻 媽佛 marvel 💳 卡版 creditcard 👉 NS NSwitch 👉 PS5 PlayStation 👉 大氣 TY_Research 👉 婚姻 marriage 👉 台南 Tainan 👉 台中 TaichungBun 👉 Steam Steam 👉 高雄 Kaohsiung 👉 羽球 Badminton 👉 超商 CVS 👉 米哈遊 miHoYo 👉 iOS 👉 兄弟 Elephants 👉 日劇 Japandrama 👉 玄幻 CFantasy 👉 ES e-shopping 👉 WOW 👉 遊戲交易 Gamesale 👉 4X BaseballXXXX 👉 Lakers 👉 韓劇 KoreaDrama 👉 汽車買賣 CarShop 👉 機車 biker 👉 新竹 Hsinchu 👉 美保 BeautySalon 👉 串流 OTT 👉 歐美影集 EAseries 👉 手機交易 mobilesales 👉 健身 MuscleBeach 👉 MacShop 👉 Lions 👉 FGO FATE_GO 👉 中劇 China-Drama 👉 數位貨幣 DigiCurrency 👉 暗黑 DIABLO 👉 實習教師 studyteacher 👉 航空 Aviation 👉 藝文票券轉售 Drama-Ticket 👉 韓綜 KR_Entertain 👉 美妝 MakeUp 👉 速食 fastfood 👉 手錶 watch 👉 體適能 FITNESS 👉 攝影 DSLR 👉 Headphone 👉 嘻哈 Hip-Hop 👉 轉珠 PuzzleDragon 👉 美食 Food 👉 蔚藍 BlueArchive 👉 數位相機交易 DC_SALE 👉 筆電蝦 nb-shopping 👉 軟工 Soft_Job 👉 汪踢 Wanted 👉 台綜 TW_Entertain 👉 坂道閒聊 SakaTalk 👉 貓咪 cat 👉 日GO BabyProducts 👉 TypeMoon 👉 MLB 👉 職場 Salary 👉 臺劇 TaiwanDrama 👉 海賊王 ONE_PIECE 👉 PMGO PokemonGO 👉 國營 Gov_owned 👉 碧航 AzurLane 👉 家電 E-appliance 👉 布蘭德 Brand 👉 DMMG DMM_GAMES 👉 贈送 give 👉 神魔 ToS 👉 銀行服務板 Bank_Service 👉 原創 YuanChuang 👉 期權 Option 👉 重機 SuperBike
已經說了快爛掉了 agent這玩意就是自動化 不是只有軟體 任何瑣碎化 自動化資訊流 都是可以用x10,x100 增加產出速度(註1) 現在已經有再開始做Verilog IC等相關自動化 兩年後我們可以回頭來再看看 https://zhuanlan.zhihu.com/p/2057780507878888099 上一篇strlen說的openai新模型 gpt-live-alpha全雙工 (邊聽邊講) 因為在公司是ML Scientist 加上公司是openai戰略夥伴 我是第一批可以測試openai模型 然後可以跟他們ML team討論模型反饋 他們的說法很簡單 這玩意就是體感無限接近 真人對話服務 https://www.instagram.com/reels/DanlbzPiBOu/ https://reurl.cc/90OEYn 然後在前沿幹點事情後 你都會收到類似這種信 以下是我收到能免費跟Andrew Ng對談 信 https://ibb.co/GQYfXBNX 上面那個是邀請制 你可以跟吳恩達一對一面談 然後他們是可以贊助你實現一個想法落地 現在就是一個機會年代 你有能力 能把個人能力最大化 機會就會替你開門 回到此篇觀點 LLM->Agent 最大的進展就是透過多模態能跟現實世界自動化 透過tool call和sandbox自我驗證 能在現實中將大量人力需求自動化給縮減 因此要把模型做大量落地 就是要跟現實世界系統對接 這也是為何FDE這工作職缺今年大量出現 https://techcubator.substack.com/p/fde https://baoyu.io/blog/2026-05-15/forward-deployed-engineer 在理解AI之前要理解 模型最大的影響 不只是來自模型本身 而是跟現實世界系統融合度 LLM ->走向Agent 就是現實世界tool call等 如果你具有對話能力 理解傳統企業痛點 能找到自動化痛點 能睡在對方公司數月 那你就具有良好FDE工程師特質 之前說的垂直整合行業 就是傳統系統對接 FDE角色就是一個人要找能自動化的地方 對接產業系統 至於為何有些公司短期沒有AI需求 我的認知就是來自競爭和效率 假設三年後IC世界出現跟碼農一樣情況 許多工具可以自動化 那現在軟體員工產出x10,x100 造就職業需求下降 我們現在的遭遇就會在IC世界出現 https://zhuanlan.zhihu.com/p/2009388130277552149 https://www.ctee.com.tw/news/20260328700046-439901 人跟猴子差別就在於使用工具 只要agent能使用現實工具 然後一個東西能自動化 agent就有機會能做到 與其追求agi LLM智能 現在更多的是瞄準agent跟現實世界的整合自動化 知識碎片流 上面的IC設計就是一個例子 然後身為記憶卡哇 我最近已經破產了 QQ 以後在公園看到我 請餵食友善時光 -- 註1: 之前我買蘇媽還有一個理由就是 很早在之前股版有討論這觀點 就是agent能不能打破cuda? 理論上agent自動化 可以縮短軟體上的壁壘 生態圈 https://www.sohu.com/a/1054035614_130887 https://news.marsbit.co/20260728080309112615.html ※ 引述《jyuny1 (凱文藍)》之銘言: : 標題: Re: [情報] google財報亮眼 : 時間: Tue Jul 28 10:10:21 2026 : : 在談 AI 前應該要理解這個名詞的包含範圍 : 擷取 GCP 的部分說明 : : https://cloud.google.com/learn/what-is-artificial-intelligence?hl=zh-TW : : LLM 大語言模型是自然語言 NLP 的分支 : : 其中 google 的 search engine 使用的是 ML+NLP(不是 LLM) 做點擊率預估 : : 這個模式已經在工業界行之有年了,非常穩定沒有 LLM 也能穩定運行。 : : 我懷疑劈柴在 earning call 的說法只是在安撫市場而已 : : ——以下是正文—— : : google 財報過了幾天後再回來看目前市場上的懷疑論應該已經成形了 : : mega7 對 ai data center 投資在短中期內有什麼能明顯增加企業收入的應用? : : 目前在水面上且一直有消息且有可能造成新型經濟有幾個(歡迎補充) : 1. Coding Agent:包含但不限於前端、後端等 : 2. 機器人:包含物理世界模型、人型機器人的運作,主要影響製造業 : 3. 自動導航:包含但不限於 TESLA 的 Robot Taxi 還有 FSD : : 以上三個對 LLM 的關係是 : LLM 會作為對人的溝通介面執行不同的工具完成工作 : 所以語意的理解非常重要(NLP 的本質) : : 這也是前沿模型公司為什麼要一直推出新的識別模型尤其是 voice to text : : 因為要能有足夠的能力除了文字輸入外能獲得指令 : : 目前這些 coding agent、機器人、自動導航看起來都很棒 : 但還是沒辦法組合成一個 killer application : : 核心還是 LLM 在 context window、tool execution、memory management 沒有明顯突破 : : 所以自己感覺 LLM 的爆點應該要先在上述幾個 : 能力有突破才能引爆需求然後再進一步降低算力成本才能無縫的融入日常 : : 這樣的需求量才能引爆 : : 那種感覺就是 GUI 誕生在 XEROX但最後是 Jobs 在 OSX發揚光大 : : 現在感覺少了點引爆的東西 : : -- : ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 223.137.67.174 (臺灣) : ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Stock/M.1785204623.A.C79.html : : ※ 編輯: jyuny1 (223.137.67.174 臺灣), 07/28/2026 10:13:27 : 噓 ken52011219 : Agent 本身就是killer application 07/28 10:14 : kill 在哪裡?是裁員嗎? : 現在有大規模用 agent 嗎?agent network 在哪? : 推 pponywong : coding agent 我覺得已經很強了 07/28 10:15 : 用點線面的角度看只有到點跟線還不到面的影響 : : 整體運作方式還是非常早期 : 而不是具有完整的運作方式 : : 成熟完善的軟體產品不需要管 context window 大小 : 還要自己裝一堆 skill 或 plugin 管理 memory : : 開箱即用才有成為 killer application 或 killer service 的潛力 : → pponywong : 光是企業訂閱就不知道多少了 07/28 10:15 : 賣訂閱對於 google 這種習慣用軟體能力賺邊際成本為0 的公司,這種屬於血汗錢 : → cz031300 : 有沒有爆我不知道 我股票爆了 07/28 10:17 : : → as3366700 : 老黃借錢給OPENAI基本上就是坐實了下游快給吸死了 07/28 10:22 : → as3366700 : 這是華爾街七月一直在講的鬼故事 被老黃直接證實 07/28 10:22 : 從他的角度看,這種操作其實就是做大生態圈 : 以他的江湖地位需要跳出來做這種事情 : 拼的就是一個空間跟可能性吧 : → zzahoward : 我上週不就發文 LLM根本沒辦法讓我這種10B中小掏錢 07/28 10:37 : → zzahoward : 可能版上同溫層都是在百B以上的軟體公司工作 07/28 10:39 : 舉個我自己常說的例子,目前的 harness : 操作起來就像以前用 dos 需要自己搞設定 : : 或者再晚一點,需要自己搞 Linux : 自己搞 boot system、自己 compile gcc : 自己 compile kernel。然後自己兜起來裝個 gui : : 後來 debian 出來了、ubantu 出來了 : 各種發行版本出來了,開箱即用 : : 對比目前的 coding agent 還只是在起步階段而已 : 受眾無法擴張,應用的廣度就不夠 : token 就賣不出去,還需要拓展 data center 嗎? : : 這是非常正常的推理 : 推 ted1985 : 不過老黃對op醬的採購意象上季已縮手。老黃是有看 07/28 10:39 : → ted1985 : 到什麼新的嗎? 07/28 10:39 : : : ※ 編輯: jyuny1 (223.137.67.174 臺灣), 07/28/2026 10:47:58 : 推 strlen : 某10B企業不掏錢是因為食古不化 公司廢 不要扯東扯 07/28 10:52 : → strlen : 西啊 我合作的一個台灣新創才幾百萬台幣資本額 人家 07/28 10:53 : → strlen : 老闆非工程師都開2個200鎂帳號全開vibe coding了 07/28 10:53 : 新創公司需要用特規手法尋求突破 : 這不一定是現在的常規做法 : → strlen : 另外killer app早就出來了 去看看GPT voice+codex 07/28 10:53 : → strlen : 只是才出不到一週 一堆人還沒反應過來 07/28 10:54 : 我的 killer application 定義是能普及到所有人天天都能用而且能為公司實質上增加財報 : 業績的東西 : : 現在 openai 這些功能到最後都會卡在訂閱制 : 有多少的新功能是用戶希望多付錢的? : 看看 fable5 就大概知道了。大家還是想薅羊毛的 : : 單純的技術突破或新功能頂多曇花一現 : : 舉例 ms-dos 到 win95 的突破 : win95 就是 killer application : : 推 hpk89 : killer app是一般使用者也願意花錢的,coding agen 07/28 10:57 : → hpk89 : t目前並不是,連軟體工程師都沒有每個人都訂閱,離 07/28 10:57 : → hpk89 : 一般人就更遠了 07/28 10:57 : → hpk89 : 別的不說,光看台灣前十大科技公司的員工就好,有 07/28 11:01 : → hpk89 : 花錢(無論是個人花還是公司花)使用AI agent的比 07/28 11:01 : → hpk89 : 例有超過30%嗎? 我個人在台灣一線ic design house 07/28 11:01 : → hpk89 : , 我的觀察這比例連20%都沒有,其他公司想必更低 07/28 11:01 : : ※ 編輯: jyuny1 (1.160.86.138 臺灣), 07/28/2026 11:03:18 : 推 hpk89 : 光靠佔人口基數不到5%的科技狂熱者要支撐整個ai產 07/28 11:04 : → hpk89 : 業, 不太可能 07/28 11:04 : 推 atelier : 可以用LLM的場景這麼多 就算是Coding也不需要一直 07/28 11:05 : → atelier : 用Fable5 你看不上的東西不等於垃圾 07/28 11:05 : 推 Wishmaster : 不是早就證明了ai dc 回收超快,是無底洞和現金流的 07/28 11:05 : → atelier : 對企業來說 夠用之後就是比價格和風險 07/28 11:06 : → Wishmaster : 問題,但我相信就算少借一點還是跌給你看 07/28 11:06 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 98.37.67.135 (美國) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Stock/M.1785209768.A.4E7.html ※ 編輯: LDPC (98.37.67.135 美國), 07/28/2026 11:38:10
ztsc0304356 : 推 07/28 11:37
sunbox : 永支業內LDPC大 07/28 11:37
rebel : 我就說碼農只是第一批 短劇演員可能是第二批 DE會 07/28 11:38
rebel : 不會是第三批呢 終究都輪的到 07/28 11:38
sunbox : 又要到飯啦 兄弟們 07/28 11:38
CorkiN : L大對8月初的AMD財報看法怎麼樣呢,會財報前先出一 07/28 11:38
CorkiN : 些嗎,現在市場的情況好像不管財報怎樣都是先殺再 07/28 11:38
CorkiN : 說 07/28 11:38
layer0930 : Agent 代理有極限…, 07/28 11:39
layer0930 : 實際上要成行 大概也是5-0年後的事情 07/28 11:39
layer0930 : 這波只能說你們散戶太猛 ai沒有網路厲害 確造就更 07/28 11:39
layer0930 : 大的幻覺 07/28 11:39
daydream50 : 卡娃都被賽蓮煮來吃惹 07/28 11:39
layer0930 : 技術瓶頸我已經透露很多次了,這是目前人類的極限 07/28 11:40
rebel : AI比網路厲害太多了 網路你還是得自己動手找 AI快 07/28 11:40
rebel : 要出張嘴就行了 07/28 11:40
hydra7 : L大必推 07/28 11:44
layer0930 : 拿掉技術面,貨幣 勞動等人類環節 可能會拖慢這塊 07/28 11:46
layer0930 : 發展 07/28 11:46
poeoe : 確實 AI發展越來越誇張了 07/28 11:46
sdbb : 99ggll 99nvdl 99來電IL 07/28 11:46
sdbb : 來電OL 07/28 11:46
onekoni : 人跟猴子的差別:猴子看到火災會跑 人看到股災會跳 07/28 11:46
onekoni : 進去 07/28 11:46
kiawe : 感謝L大分享 07/28 11:47
sdbb : 以後辦公室沒有真人OL 07/28 11:47
tttt0204 : 公園蛙!強大! 07/28 11:47
poeoe : 真人客服看起來也不怎麼需要了 07/28 11:47
h9602b : 我覺的這串討論一直都有個問題,看多的講技術,看 07/28 11:48
h9602b : 空的講金融面,我自己是IC設計工程師,也有在用LLM 07/28 11:48
h9602b : 輔助,技術面確實有用處,但市場面我是看空的,有 07/28 11:48
h9602b : 看多的人也解釋目前的市場規模短期內要怎麼支撐這 07/28 11:48
h9602b : 些支出? 07/28 11:48
strlen : 老實講 這都時間問題而已 太新了 很多人根本沒辦法 07/28 11:48
strlen : 反應過來 07/28 11:48
dragonjj : 先推就對了 再來思考用處 07/28 11:49
elvishuang : 推 專業人士 07/28 11:50
strlen : 我自己感觸是很深啦 有在跟AI最前沿技術的人 一般 07/28 11:50
strlen : 普通百姓 或甚至是華爾街那些機構的經理人 認知已 07/28 11:50
strlen : 經是天差地遠 我不是要說 誰比較厲害誰比較弱 我是 07/28 11:50
strlen : 想說 這種資訊落差總有一天一定會被抹平 07/28 11:50
rebel : 這不就跟你投資長度有關 短線我看不準 技術有用且 07/28 11:51
rebel : 持續進化 那我做長線的幹麼不買 XD 07/28 11:51
poeoe : 支出根本不用擔心 台積這麼審慎都敢擴廠了 需求太大 07/28 11:51
Ryoutsu : 技術面我相信,只是我卡蛙短線撐不住認賠了 07/28 11:52
roseritter : 光是能充當接近真人客服的人機介面 就超有價值惹 07/28 11:53
rebel : 而且坦白講 你DE感受還不深 市面上現在專門針對ver 07/28 11:53
rebel : ilog的AI才多少 一般碼農過去兩年可是被AI搞到PTSD 07/28 11:53
offstage : .com剛流行的時候,很多企業也覺得銷售量可以提升百 07/28 11:54
offstage : 倍千倍。事實上確實可以,但不代表每家企業都能因此 07/28 11:54
offstage : 獲利 07/28 11:54
willyabs : 推 謝謝L大分享 還好沒被酸民弄走 07/28 11:55
offstage : 每間企業一開始都自己買伺服器搞網站,後來發現還是 07/28 11:55
offstage : 給專業的公司託管吧 07/28 11:55
roseritter : 所以短線就算會虧損 也要衝阿 就算掉隊也要擴張算立 07/28 11:55
strlen : 昨天我才跟合作廠商介紹的工程師聊天 我說 在GPT 07/28 11:55
strlen : voice出來之後 我還特別嘗試 去健身房 帶著AirPods 07/28 11:55
strlen : 一邊健身 一邊跟AI討論 指揮他工作 真的有點嚇到 07/28 11:55
strlen : 健身回來東西真的都做完了 缺點就是反應有點慢而已 07/28 11:55
roseritter : 錢少就算了 巨頭錢多資源多 不賭是棒槌 最差當房東 07/28 11:56
strlen : 然後他自己回去試試看 也是有點被嚇到 可惜他是在 07/28 11:56
strlen : 公司上班 不然完全可以遠端 然後用聲音工作了 07/28 11:56
jim543000 : 先回答一個問題 現在ai的產出 誰來review 07/28 11:56
strlen : Claude 也有語音控制 但中文好像不輪轉 只能用英文 07/28 11:57
jim543000 : 你可以產出十倍一百倍 code誰看 data誰看 07/28 11:57
andy79323 : 軟硬一個都逃不掉 07/28 11:57
TsmcEE : 我de接線生, 現在走後端就是怕被取代 哭哭 07/28 11:59
darkangel119: 中國信託推銷電話超煩 還真人AI語音 07/28 11:59
rebel : 誰來review的問題早解決了 你大概落後半年了 07/28 12:01
rfireptt : AI agent技術是真的可以改變人類世界,不會泡沫化 07/28 12:02
jim543000 : 笑死 沒人能回答喔 07/28 12:03
kurenaiz : L大先推 07/28 12:04
zzahoward : LDPC葛格 我之前沒針對你 希望你不要放在心上 07/28 12:04
rebel : 如果你搜尋能力那麼差 給你一些 hint 無瑕的程式碼 07/28 12:04
rebel : 作者 Bob 這可是程式界的大神 你看看他怎麼解決這 07/28 12:04
rebel : 問題 07/28 12:04
strlen : 根本就不用review 你要做的是盡可能的撰寫各種測試 07/28 12:05
strlen : 來評估AI寫出來的程式是不是符合你的需求 07/28 12:05
wju1230 : CAD公司弄IC設計相關模型應該比較快 不過沒啥風聲 07/28 12:06
strlen : https://tinyurl.com/5n7vnprw 07/28 12:06
strlen : 就是我貼的這篇 不過還是一樣 這些東西進展都太快 07/28 12:06
strlen : 跟不上是很正常 事實上也沒人跟得上 07/28 12:06
strlen : 很多人的認知還是在AI幻覺 高級版的Google搜尋 07/28 12:07
strlen : 但沒有關係 有一天所有人都會驚覺過來 怎麼世界完 07/28 12:08
strlen : 全不一樣 等到那時泡沫大概就真的要破了 07/28 12:08
Devin99 : 推 07/28 12:09
hellomo : L大~~揪命呀 07/28 12:09
roseritter : verilog AI 跟EDA整合的話 感覺很猛 07/28 12:09
rebel : CAD弄這也不快阿 訓練資料太少 不是每個客戶都願意 07/28 12:09
rebel : 把設計交出來給你訓練用 07/28 12:09
joy7658x348 : Clean code的作者不是說不用review 嗎XD還在問誰rev 07/28 12:10
joy7658x348 : iew就是代表你test那部分沒先做好 07/28 12:10
jim543000 : 垃圾多一百倍產出的東西 還是垃圾 懂嗎 07/28 12:10
xicake : 推好文 07/28 12:10
CowBaoGan : 99閃迪 我快要去睡公園了 07/28 12:10
centaurjr : 先解決AI客服出問題誰背鍋吧 07/28 12:10
roseritter : 地端開源模型 的價值 就出來啦 07/28 12:10
yesu219 : 我覺得是老闆和社會跟不上,很多人早就實現生產力 07/28 12:12
yesu219 : 大增,只是暫時還做不到一人公司 07/28 12:12
jim543000 : teat誰寫 ai? 邊界誰審查?ai? 你有確實review嗎? 07/28 12:14
rebel : 你要不要先說說看你寫程式的資歷跟Bob比如何啊?出 07/28 12:16
rebel : 一張嘴很會啦 講話嗆嗆的 知識少少的 07/28 12:16
layer0930 : 你們上面貼的..,都是我老早在做的事情 07/28 12:18
jim543000 : 把人當神拜 超好笑 要不要早晚幫他上三炷香 07/28 12:18
layer0930 : 另外對於複雜性流程 幻覺可沒那麼好解決 07/28 12:19
pmebigGG : 在台商的應該都沒啥感覺 07/28 12:20
pmebigGG : 因為還在用in house 超笨llm 07/28 12:20
tsubasawolfy: 同意layer說的 "目前"會卡在還是跟人對接的環節 07/28 12:20
※ 編輯: LDPC (98.37.67.135 美國), 07/28/2026 12:20:47
tsubasawolfy: 應該說跟現實事物對接這塊還沒有翻新去加快速度 07/28 12:21
davie11333 : 99卡蛙995 07/28 12:21
rebel : 沒問題啊 你覺得你比他神的話 可以說說你的豐功偉 07/28 12:21
rebel : 業 公開你的GitHub 給大家參考你多神 是不是屌打Bo 07/28 12:21
rebel : b 還是只有一張嘴 07/28 12:21
layer0930 : 我應該是各家agent 開始刷廣告之前就開始訂閱了 07/28 12:22
layer0930 : 甚至自己搞… 07/28 12:22
zzahoward : 問題還是在客戶端 要怎麼對接 還有風險控管 07/28 12:22
tsubasawolfy: 最大體悟是就算有AI輔助,瓶頸還是你自己。同時處理 07/28 12:22
yomo2 : 感謝L大分享看法 07/28 12:22
tsubasawolfy: 三件計畫腦袋就OOM了。 07/28 12:22
loveyourself: 公司出產品不可能不review. 出包不能說AI 的錯 07/28 12:22
Nitricacid : LDPC 的文底下總是會有大量的時間差....都年中了一 07/28 12:26
Nitricacid : 堆公司都開始自建 agent 搞自動化搞出東西了還在那 07/28 12:26
Nitricacid : 邊講 review 的至少 lag 半年了 07/28 12:26
zzahoward : 風險控管這塊責任歸屬問題目前還是無解 07/28 12:26
bndan : 現在已經不是AI行不行的問題 也不是找不到商業營利 07/28 12:28
bndan : 問題 現在是 如果要普及(就一直在吹的未來大餅) 07/28 12:28
bndan : 那token價格不能貴 (現在AI軟體節能的空間相對於 07/28 12:28
bndan : 算力硬體「再」高速爆發或是鏟子生產鏈狂撈相比 杯 07/28 12:28
bndan : 水車薪) 在這情況 要嘛gpu 性價比噴10倍甚至百倍 07/28 12:28
bndan : 不然就是ai生產鏈扣除核心都變成茅山道士 (更別 07/28 12:28
bndan : 說稱勢狂撈的記憶體造成需求排擠變向進入需求寒的 07/28 12:28
bndan : 情況) 如果都沒有 那記憶體之亂燒到炸開的3c需求寒 07/28 12:28
bndan : 冬就是AI「資金潮」的終點了 一切都是商業問題 想想 07/28 12:28
bndan : 也諷刺 技術爆發起動 商業崩盤結尾== 07/28 12:28
mystage : 我要專職FDE了,雖然現在做的也是FDE的工作就是了 07/28 12:28
flycarb : LLM寫程式是真的強,但寫起來很沒架構也是真的XD 07/28 12:29
poeoe : 最近數學界也一直被AI震撼 人類幾十年無法證明的猜 07/28 12:29
poeoe : 想 一個一個被AI解決了 07/28 12:29
flycarb : 通常都要專業人員進去調教AI,搞成自己公司的形狀 07/28 12:29
zzahoward : 外包FDE這我也有點疑問 碰到business model複雜的 07/28 12:29
layer0930 : 另外 AI Penetration Testing ,我大概五年前就跟 07/28 12:29
layer0930 : 資安朋友再討論了, 07/28 12:29
layer0930 : 但做法要收斂 還有很多問題要克服 07/28 12:29
layer0930 : 未來的路非常長 07/28 12:29
zzahoward : 公司還是太多不可預測性 07/28 12:30
ppuuppu : QQ好文 不要再刪文惹 07/28 12:31
Nitricacid : agent 唯一的瓶頸只有不能比人貴而已 其他什麼問 07/28 12:32
Nitricacid : 題都假的 07/28 12:32
strlen : 其實一人公司 早就一堆人在搞了 主要是看你搞什麼 07/28 12:33
strlen : 事業 你要開工廠當然沒辦法 但是做一個數位新創 一 07/28 12:34
strlen : 個人絕對可以 07/28 12:34
FULLHD1080 : 預防刪文先下載了 07/28 12:36
Nitricacid : 現在數位新創的問題是商模太好複製變成比誰變現的 07/28 12:37
Nitricacid : 效率高 不過一人公司要跑路也很方便 有想法就試 07/28 12:37
Nitricacid : 試真的沒啥問題 07/28 12:37
atelier : 外包FDE很多產業應該無法接受 07/28 12:39
strlen : 然後程式這塊 大家真的太看得起review 你人類的。 07/28 12:40
strlen : review能力早就不如AI了 動作又慢 時間花得又多 而 07/28 12:40
strlen : 且最重要的是 就算人類review 過 你還是沒辦法保證 07/28 12:40
strlen : 程式一定不會出錯 就算以前沒有AI 真正有在review 07/28 12:40
strlen : 程式的 都知道review不是一行一行看 就是看個diff 07/28 12:40
strlen : 大概了解一下架構和需求 有事沒事再針對一下coding 07/28 12:40
strlen : style 真的上線後一樣bug一堆 07/28 12:40
atelier : 夠大的公司會有類似功能的部門 是不是認真搞不好説 07/28 12:40
strlen : 最後的重點只是在於 東西壞了要人負責而已 07/28 12:40
strlen : AI有弄錯的風險 難道人類工程師就沒有有弄錯的風險 07/28 12:41
strlen : 嗎? 07/28 12:41
blazed : 謝謝LDAI大還願意來邊緣論壇發文 07/28 12:42
strlen : 所以AI弄錯的風險要解決很簡單啊 找那個當初用AI的 07/28 12:42
strlen : 人去把它修好就好 不然勒 AI就只是工具而已 07/28 12:42
axz123999 : 99記憶體 07/28 12:43
ctes940008 : 丸子 07/28 12:44
darkangel119: 你要AI去找封裝測試廠的對接嗎? 找死比較快 07/28 12:49
arnold3 : 所以能賺多少錢呢 07/28 12:52

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