我真的不理解那些贬低LLM的人。就代码输出而言。我从作为高级工程师的生产力，变成了一个只有0.8个高级工程师、5个初级工程师和一个专门负责阅读/创建文档的人的团队。与很多来自传统计算机科学背景、没有在收入受限的初创公司工作过的工程师不同，我过去也非常热衷于像Ruby这样的解释型语言。现在编译型语言甚至更好，我认为从速度的角度来看，编译型语言现在在原型开发速度上已经与解释型语言非常接近，并且它们最后的弱点已经被消除。这既令人兴奋又令人害怕，我无法相信人们仍然在这个环境中昏昏欲睡，没有意识到我们已经处于一个不同的世界。再一次，人类无法“直觉地”理解指数级增长的能力将再次让我们所有人陷入困境。我注意到的一个被严重忽视的点，我认为这解释了不同的观点。…
源讨论LLM的不可靠性及未来展望原帖 159 条评论 · 导入时统计我使用基于LLM的聊天体验与文章（和一些朋友）描述的非常不同。 我用LLM聊天来做各种任务，包括编程、写作、头脑风暴、学习等。 它大部分时候都足够准确。因此，我使用它的频率和范围都在增加。我不清楚它需要多准确，或者需要多频繁地减少使用。 说实话，我觉得改变习惯很难，而LLM聊天在最有用的时候，试图取代数十年的习惯。 这并不意味着质量评估不好。它让我们走到今天这一步，并将帮助我们走得更远。 我的经验只是个例。但我几乎在所有关于LLM使用和采用的讨论中都看到了这种分歧。
完整原文把你的经验，加入这段讨论。
有一个有趣的现象叫做自动化悖论，即增加自动化会增加人类干预的重要性。我们正在社会层面尝试这一点。这至少会是有趣的。 另外，祝贺你成为了一个团队的一员。我真心希望你有足够的心智带宽来仔细检查所有输出。如果有的话，那就加倍祝贺，因为你可能是有史以来最聪明的人类。
完整原文> 那些在数学方面处于最极端的人，而且在语言方面很匮乏的人，他们讨厌大型语言模型（LLM），基本上无法使用它们。 这是一个有趣的观察。至少与我的经验一致。我不会说我自己是"语言匮乏"的，哈哈，但我更倾向于"函数式编程很美"这一边。我甚至有数学学位。我对LLM编程并不完全反对，但我更倾向于持负面看法。我主要是讨厌拥有大量我不完全理解但又必须负责的代码。 我确实使用它们，并发现它们很有帮助。但将我的代码库完全交给LLM代理，就像一些人建议的那样，这让我感到反感。
完整原文尊重不同观点，分享具体经验。
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