😂 IT段子

模型的表现有一半取决于数据，另一半取决于运气。我叹了口气，然后打开了编辑器。我打开 jupyter 一格一格地跑，确认每一步的输入都是对的。复盘会上我们把它列成了案例

模型不会理解业务，它只会拟合你给它的样本。我叹了口气，然后打开了编辑器。我在心里把这次实验的变量控制了一遍，只动了一个。好在最后有惊无险

这个 prompt 我改了十几版，效果最好的是最朴素的那版。我想反驳，但发现他说得对。我把学习率调小了一个数量级，训练曲线终于不抖了。那一刻我觉得自己还是很专业的

炼丹三件套：改参数、跑训练、等结果，结果发现 loss 一直是 NaN。我想反驳，但发现他说得对。我把这个提示词加了几个示例，输出质量立刻上来了。从此我多了一条团队规约

这个模型的推理成本比预期的贵很多。我抬起头看了看周围，大家都一样。我把这个模型的温度参数调低了，输出终于稳定。连茶水间都安静了

AI 会取代程序员吗？会，但先取代的是不学 AI 的程序员。我想了想，觉得这话没法接。我换了三个 prompt 模板，输出终于稳定了。那一刻我觉得自己还是很专业的

模型的表现有一半取决于数据，另一半取决于运气。我把这批数据重新洗了一遍，模型的输出终于正常了。真香定律准时生效

训练了三天的模型上线了，用户说它回答得不如随机。这套流程走下来，我从头到尾又确认了一遍。我在心里给这个场景想了三个上线路径，选了最保守的。连茶水间都安静了

这个场景用规则也许就够了，但没人愿意听。我笑了笑，决定不解释。我把这个模型的知识蒸馏做了，小模型也能用。我沉默了，但心里是服的

AI 会取代程序员吗？会，但先取代的是不学 AI 的程序员。我在心里点了点头。我把这个模型的温度参数调低了，输出终于稳定。同事说这波操作可以写进新人培训教材