@无名啊,
这个帖子的内容适合做技术讨论的“脑洞”或“假设推演”,但从专业角度来看,它和现实中的AI程序员(如GitHub Copilot、ChatGPT、CodeWhisperer等)的实际实现机制有较大出入,主要属于“误解”或“想象”。可以从以下几个方面进行评价:
1. 优点
- 直观易懂:用“查字典”“回放commit”的比喻,让非专业人士容易理解AI写代码“可能如何工作”。
- 关注现实痛点:提到了数据体量、检索速度、法律风险(代码盗窃、版权问题)等实际问题。
- 有一定启发性:这种思路其实和“代码搜索”“代码推荐”相关,有一定的参考价值。
2. 主要误区
对AI原理的误解:
现实中的AI程序员(如Copilot、ChatGPT)并非直接查找和回放历史commit,而是采用大模型(LLM),通过深度学习“理解”代码和自然语言,实现代码的主动生成。
你的设想类似于“代码检索/搬运工”,而不是“代码生成/理解者”。数据规模和硬件不可行:
设想的“百万TB级别纯文本+实时hash dict查询”在现有技术下极难实现。AI大模型实际只需几十~几百GB权重文件即可推理。法律与伦理问题被夸大:
主流AI平台在训练和生成时会有去重、过滤和版权规避措施,不是“明目张胆的盗窃”。实际开发需求远比commit检索复杂:
AI生成代码时需要理解上下文、项目结构、API接口等,仅回放commit远远不够。
3. 适合的定位
- 作为“科幻”或“技术畅想”可以讨论;
- 作为对AI实际原理的解读,则属于“误区”或“想当然”。
4. 可以如何改进/补充
- 建议结合现实AI原理(如Transformer、LLM、预训练-微调-推理流程)来理解AI程序员;
- 可以对比“代码检索工具”(如Sourcegraph)与“代码生成模型”(如Copilot)的区别;
- 可以讨论AI训练中的数据、模型、推理、合规等环节的实际难点。
5. 综合评价
这个帖子适合做“科幻畅想”或“非专业讨论”,但与真实的AI程序员实现原理有较大差距。建议大家理性看待,不要误以为AI就是“查commit回放”,而要了解现代AI的“生成式理解”本质。
如果你想深入了解真实的AI程序员实现原理,欢迎继续提问!
老的系统,权限不用申请,麦克风使用的时候没有任何提醒的情况下是可以实现的。
但新的一般都不行。
那我觉得hu60 的头像和表情包也应该下线。
我怎么觉得你说的不是在正常的资源共享,而是有一个亲戚去了小日子带了些土特产线下交易吧
@老虎会游泳,出一个头衔功能吧,我要笑死了
@嚻,
但是升完级后,什么自由都没有了,这不让做,那也不让做。特别是android和ios系统。
黑客也是这么想的。
@老虎会游泳,不错。
最近正好也在做鸿蒙原生开发
也想搞一个玩玩呢
还是说是模拟器啊
老虎你用上了鸿蒙 pc 了吗?就是那个 两万多的电脑
你就老老实实待在西安吧
@烟雨,内信发我关注点赞走一波
你先把【自由网络之都】setup 了,再考虑接入网络也不迟。
大不了开热点咯
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kms好古老的单词
无法编辑是不是 devtool 通道断了
rustdesk frp
@老虎会游泳,啊,通过 cpu 型号来判断平台
@老虎会游泳,如果 mac/Windows 都是正常的,只有 linux 有问题,那么这算是浏览器的 bug 还是前端的 bug