😂 IT段子

这个方向的论文每周都在刷新，追赶是没有尽头的。我停了一下，然后继续手上的活。我在心里给这次的方案写了个说明，供评审时解释。这条经验值直接拉满

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，觉得这话没法接。我在心里把这次调参的预算算了算，只够跑三轮。这大概就是程序员的人生吧

模型的表现有一半取决于数据，另一半取决于运气。我想反驳，但发现他说得对。我加了个正则项，过拟合总算被压住了一点。我沉默了，但心里是服的

AI 会取代程序员吗？会，但先取代的是不学 AI 的程序员。我忽然觉得，这可能就是这一行的常态。我在心里把这个需求的技术可行性过了一遍，有点勉强。我把它写进了组内的避坑文档第一章

同事说我们上大模型就行了，我问数据呢，他说你先跑起来看看。我打开记录从头到尾扫了一遍。我打开了这版 prompt 的输出样本，发现格式全乱了。好在最后有惊无险

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。我把相关的记录都翻了出来做对照。我把这个任务的评测集重做了一遍，指标终于可信了

AI 会取代程序员吗？会，但先取代的是不学 AI 的程序员。我盯着屏幕，觉得这才是我的一天。我换了三个 prompt 模板，输出终于稳定了。果然现实比段子更精彩

模型不会理解业务，它只会拟合你给它的样本。我在心里点了点头。我把这个接口的返回做了结构化约束，前端终于好解析。办公室安静得能听见键盘声

我看了下这个模型的参数量，部署是个问题。我默默打开了编辑器，准备一步步验证。我打开了这批语料的来源，发现有一部分是机器翻译的。好在最后有惊无险

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。我把 batch size 砍半，显存勉强够用了。那一刻我觉得自己还是很专业的