😂 IT段子

大模型一本正经地胡说八道的样子，像极了周一早上的我。我忽然觉得，这可能就是这一行的常态。我把这个模型的推理批量化了，吞吐量提升了三倍。幸好之前留了备份

我把这个任务的标注规范重写了一遍，歧义少了很多。我深呼吸了一下，决定从最可疑的地方查起。我在心里给这个任务的可解性打了个问号，数据不够。复盘会上我们把它列成了案例

GPU 显存不够，模型跑不动，我学会了梯度累积这个高大上的词。我把手上的资料翻出来又读了两遍。我在心里给这个场景想了三个上线路径，选了最保守的。从此我多了一条团队规约

AI 生成的代码一次跑通的时候，比我自己写出来的还开心。我重新看了一遍手上的计划，把风险项标了出来。我在心里把这次实验的时间排了排，可能要跑一整夜。复盘会上我们把它列成了案例

我把这个任务的失败案例整理了一遍，全在长尾。我在心里把涉及的所有环节都过了一遍。我把这个模型的输出截断长度调大了，终于不丢内容。连茶水间都安静了

换了个更大的模型，效果没提升，显存占用倒是翻了三倍。我盯着屏幕沉默了十分钟。我把训练集重新清洗了一遍，发现脏数据占了百分之十五。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。我发现自己居然没法反驳。我把这个模型的权重固化下来，先保证线上稳定。好在最后有惊无险

换了个更大的模型，效果没提升，显存占用倒是翻了三倍。我把手上的资料翻出来又读了两遍。我把这个特征的缺失值处理方式改了，模型稳定多了。连茶水间都安静了

我看了下这个数据集的大小，够跑一个很小的模型。我默默打开了编辑器，准备一步步验证。我把这个特征的量纲统一了，收敛速度明显变快。我沉默了，但心里是服的

让 AI 写代码，它写得飞快；让我 review，我看得心慌。我先确认了一遍前置条件，再动手。我加了个正则项，过拟合总算被压住了一点。从此我多了一条团队规约