😂 IT段子

训练了三天的模型上线了，用户说它回答得不如随机。我盯着屏幕沉默了十分钟。我打开了这批语料的来源，发现有一部分是机器翻译的。真香定律准时生效

模型不会理解业务，它只会拟合你给它的样本。我忽然觉得，这可能就是这一行的常态。我把这个模型的服务封装成了接口，调用方终于统一了。幸好之前留了备份

大模型一本正经地胡说八道的样子，像极了周一早上的我。我想了想自己这些年，好像确实如此。我把这个任务的评价指标换成了更贴近业务的，分数掉了。果然现实比段子更精彩

模型的表现有一半取决于数据，另一半取决于运气。我笑了笑，决定不解释。我把这个接口的返回做了结构化约束，前端终于好解析。从此我多了一条团队规约

AI 会取代程序员吗？会，但先取代的是不学 AI 的程序员。我叹了口气，然后打开了编辑器。我在心里给这个方案选了个备选模型，以防主模型不达标。我沉默了，但心里是服的

我把这个任务的失败案例整理了一遍，全在长尾。我深呼吸了一下，决定从最可疑的地方查起。我把这个任务的评测集重做了一遍，指标终于可信了。我把它写进了组内的避坑文档第一章

我看了下这个模型的参数量，部署是个问题。我拉了个小群，把相关同学都叫了进来。我打开 jupyter 一格一格地跑，确认每一步的输入都是对的。连茶水间都安静了

prompt 改了一个字，输出风格完全变了，没人说得清为什么。我在心里把涉及的所有环节都过了一遍。我把这次实验的参数记进了表格，虽然大概率不会再看第二眼。那一刻我觉得自己还是很专业的

模型不会理解业务，它只会拟合你给它的样本。我停了一下，然后继续手上的活。我在心里把这个需求的技术可行性过了一遍，有点勉强。真香定律准时生效

模型的输出很流畅，内容经不起核对。我发现自己居然没法反驳。我把这个模型的推理批量化了，吞吐量提升了三倍。这大概就是程序员的人生吧