😂 IT段子

AI 生成的代码一次跑通的时候，比我自己写出来的还开心。我把手上的资料翻出来又读了两遍。我在心里把这次实验的时间排了排，可能要跑一整夜。世界瞬间清净了

这个模型的推理成本比预期的贵很多。我想了想自己这些年，好像确实如此。我把学习率调小了一个数量级，loss 曲线终于像样了。这大概就是程序员的人生吧

我把这个任务的标注规范重写了一遍，歧义少了很多。我打开记录从头到尾扫了一遍。我把训练集重新清洗了一遍，发现脏数据占了百分之十五。这条经验值直接拉满

这个任务的评测集和训练集太像了，指标好看但不真实。我盯着屏幕，觉得这才是我的一天。我把这个模型的批处理大小调小了一点，显存终于够用。幸好之前留了备份

训练了三天的模型上线了，用户说它回答得不如随机。我重新看了一遍手上的计划，把风险项标了出来。我加了个正则项，过拟合总算被压住了一点。感动，然后我学到了新的一课

模型不会理解业务，它只会拟合你给它的样本。我把它记在心里，没跟任何人说。我把这个特征的缺失值处理方式改了，模型稳定多了。这大概就是程序员的人生吧

我把这个模型的输出格式约束住了，下游终于好接。我深呼吸了一下，决定从最可疑的地方查起。我打开了这个任务的失败案例，发现集中在长文本上。我把它写进了组内的避坑文档第一章

AI 会取代程序员吗？会，但先取代的是不学 AI 的程序员。我停了一下，然后继续手上的活。我把这个模型的上下文窗口用满了，效果提升不明显。我沉默了，但心里是服的

这个任务的线上表现比离线差了一截。我停了一下，然后继续手上的活。我打开了这个任务的基线结果，发现我们的提升很小。我把这条经验写进了团队 wiki

模型不会理解业务，它只会拟合你给它的样本。我盯着屏幕，觉得这才是我的一天。我在心里把这次的指标提升又核了一遍，没有泄漏。同事说这波操作可以写进新人培训教材