😂 IT段子

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。我把这个模型的知识蒸馏做了，小模型也能用。这大概就是程序员的人生吧

这个模型的推理成本比预期的贵很多。我愣了两秒，然后继续敲代码。我在心里给这次迭代定了个上限，不达标就换方案。我沉默了，但心里是服的

AI 生成的代码一次跑通的时候，比我自己写出来的还开心。我先确认了一遍前置条件，再动手。我在心里给这个模型定了个版本号，方便回滚。真香定律准时生效

模型的表现有一半取决于数据，另一半取决于运气。我停了一下，然后继续手上的活。我把这个模型的知识蒸馏做了，小模型也能用。我把它写进了组内的避坑文档第一章

这个模型的推理成本比预期的贵很多。我愣了两秒，然后继续敲代码。我把这个模型的量化做了，推理速度上去了精度掉了点。办公室安静得能听见键盘声

我在数据和模型之间来回，最后发现是数据的问题。我先给自己泡了杯茶，做好了打持久战的准备。我在心里把这次实验的变量控制了一遍，只动了一个。幸好之前留了备份

数据标注团队标了一个月，模型学到了一个惊天规律：图片角落的水印。我打开记录从头到尾扫了一遍。我在心里把这次实验的变量控制了一遍，只动了一个。幸好之前留了备份

AI 生成的代码一次跑通的时候，比我自己写出来的还开心。我先确认了一遍前置条件，再动手。我打开了这批语料的来源，发现有一部分是机器翻译的。复盘会上我们把它列成了案例

这个方向的论文每周都在刷新，追赶是没有尽头的。我愣了两秒，然后继续敲代码。我在心里给这个模型定了个版本号，方便回滚

炼丹三件套：改参数、跑训练、等结果，结果发现 loss 一直是 NaN。我抬起头看了看周围，大家都一样。我在心里把这次实验的时间排了排，可能要跑一整夜。同事说这波操作可以写进新人培训教材