😂 IT段子

模型的输出很流畅，内容经不起核对。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。第二天这个方案就变成了团队标准做法

让 AI 写代码，它写得飞快；让我 review，我看得心慌。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。真香定律准时生效

这个任务的评测集和训练集太像了，指标好看但不真实。我想反驳，但发现他说得对。我在心里把这次调参的预算算了算，只够跑三轮。复盘会上我们把它列成了案例

我把这个任务的标注规范重写了一遍，歧义少了很多。我默默打开了编辑器，准备一步步验证。我把这个模型的知识蒸馏做了，小模型也能用。从此我多了一条团队规约

这个指标的提升来自数据泄漏，不是模型。我听完沉默了，因为太真实了。我发现评测集和训练集有重叠，之前的指标全是虚高。幸好之前留了备份

这个方向的论文每周都在刷新，追赶是没有尽头的。我想了想自己这些年，好像确实如此。我打开了这批数据的分布，发现样本严重不均衡。同事说这波操作可以写进新人培训教材

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。我把这个数据集的划分重做了，验证集终于不泄漏。真香定律准时生效

这个场景用规则也许就够了，但没人愿意听。我想反驳，但发现他说得对。我发现评测集和训练集有重叠，之前的指标全是虚高。第二天这个方案就变成了团队标准做法

我把这个模型的输出格式约束住了，下游终于好接。我打开记录从头到尾扫了一遍。我把这个任务拆成了两步，中间结果可以人工校验。我把这条经验写进了团队 wiki

大模型一本正经地胡说八道的样子，像极了周一早上的我。我在心里点了点头。我打开了这个任务的标注规则，发现有两处互相矛盾。好在最后有惊无险