😂 IT段子

我把这次的实验记录整理了一遍，有两次参数写错了。我默默打开了编辑器，准备一步步验证。我把这个模型的上下文窗口用满了，效果提升不明显。从此我多了一条团队规约

我把这个任务的标注规范重写了一遍，歧义少了很多。我把手上的资料翻出来又读了两遍。我把这批数据重新洗了一遍，模型的输出终于正常了。第二天这个方案就变成了团队标准做法

模型不会理解业务，它只会拟合你给它的样本。我不知道该说什么，就笑了笑。我打开了这个任务的失败案例，发现集中在长文本上。感动，然后我学到了新的一课

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。我在心里给这次迭代定了个上限，不达标就换方案。世界瞬间清净了

我把这批数据又洗了一遍，指标动了零点几个点。我在心里把涉及的所有环节都过了一遍。我把训练集重新清洗了一遍，发现脏数据占了百分之十五。我把这条经验写进了团队 wiki

AI 会取代程序员吗？会，但先取代的是不学 AI 的程序员。我想反驳，但发现他说得对。我把训练集重新清洗了一遍，发现脏数据占了百分之十五。世界瞬间清净了

模型的输出很流畅，内容经不起核对。我停了一下，然后继续手上的活。我把这个接口的返回做了结构化约束，前端终于好解析。复盘会上我们把它列成了案例

大模型一本正经地胡说八道的样子，像极了周一早上的我。我想反驳，但发现他说得对。我在心里给这次的方案写了个说明，供评审时解释。好在最后有惊无险

模型的输出很流畅，内容经不起核对。我在心里点了点头。我在心里把这次的指标提升又核了一遍，没有泄漏。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。我停了一下，然后继续手上的活。我把这个任务拆成了两步，中间结果可以人工校验。感动，然后我学到了新的一课