… 我首先在一些编程主题上测试了它——它确实大致正确，但细节经常出错。我问了哪些语言有F#的|>运算符，它告诉我OCaml、Elixir、Haskell和Scala都有。其中两个是正确的，另外两个看起来不对，所以我进行了搜索。在搜索之后，我特别问它Haskell是否有，它说没有。我问它Scala是否有，它为之前的错误道歉。它对PyPy的工作原理给出了一个不错但略显浅显的答案，但在关于Prolog类型检查器和其他一些编程问题上则表现得很差。它不理解问题。--- 它通常非常含糊其辞。它经常不直接回答问题，而是告诉你它恰好知道的相关内容。我喜欢在Twitter上看到的另一种说法——这是“男性说教式的服务”。如果你想要某人自信地解释一些你并没有真正问到的事情，并且经常出错，那它就是这样的！！…
源讨论在LLM时代程序员的薪资原帖 152 条评论 · 导入时统计有研究[1]表明使用GPS导航可能会对大脑功能产生负面影响。我想知道这个代码生成“助手”会对用户长期的编程技能产生什么影响。 至于大语言模型，其设计中固有的随机模仿（幻觉）使其不适合精确工作。也许其他架构会更有用。大语言模型可以权威地生成无意义的内容，这在玩具例子中很容易被发现，且被AI炒作列车所原谅，但在一个有很多组件的复杂系统中可能非常昂贵或难以修复。 我对人工智能的未来实际上持乐观态度。同时，我认为我们应该了解工具的能力并理解它们的局限性，以便更有效地使用它们。不幸的是，人们误解了像ChatGPT这样的工具，因为我们人类容易产生拟人化倾向。 …
完整原文把你的经验，加入这段讨论。
期望真是有趣的东西...我对于ChatGPT印象深刻，但并没有被彻底震撼，因为它只是不断进步的研究演示的最新版本。不过，我的体验和你差不多，也许我更宽容一些（Haskell确实有一个反向应用运算符，只是使用了不同的符号，而且在Scala中可以通过一个常用库获得|>）。 我想可能的一个区别是我还尝试了各种需要编造的任务，比如编造游戏并让它和我一起玩。 所有这些 certainly 比乐观者所说的更远离产品化...它在许多领域似乎“几乎可以工作”，但尽管进步速度很快，对我来说，它很快就会达到可靠性的必要程度似乎并不明显。 更多地与这项技术进行互动…
完整原文这和我看到的Dall-E的图像感觉很相似。渲染/风格非常出色，但逻辑和场景理解能力却像幼儿一样。 仍然令人印象深刻，但如果你有一张有狗的图片，有时会把狗头以错误的角度贴在上面。我觉得用‘虚构’这个词来形容它再合适不过了。
完整原文我试用它的时候什么都没看，结果我担心自己会失去工作。然后我试着用它来做实际的编程，发现至少目前它并不构成直接威胁，我便冷静下来了一些。
完整原文是的，我也发现它在具体细节方面完全不可靠。不过，我在几个方面发现它非常有帮助： - 将要点形式或杂乱的笔记转换成完整的句子/段落。这对撰写简介、长邮件、提案很有用。当然，它往往会趋向于陈词滥调，所以你必须在之后进行一些调整。 - 为bash脚本提供一个正确的方向。我总是对bash语法感到模糊，因为我不是经常使用。ChatGPT通常会搞错一些细节，但这些可以被修正。 - 对于新主题领域，比如新的软件库或某个历史时期，获得一个总体的概述
完整原文这根本不是它擅长的领域。不知道为什么人们会认为这是它的强项。 它就像一只非常聪明的牧羊犬或一个初级的木匠。它目前帮助我将一个.NET应用程序重构为一种流行的模式，不是因为它确切知道如何做到这一点或哪种模式更好，而是因为它不会像我一样对“枯燥”的部分感到厌倦，而且大多数时候它知道IQueryable和ISomething之间的区别，而我却懒得第N次去谷歌搜索。
完整原文尊重不同观点，分享具体经验。
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