更多地思考这个问题:以往的教育没有将其内容分成对我们使用LLMs有用的方式。有些技能的价值为0(例如编写代码),但有些技能的价值可能高出10倍(调试为什么特定程序有bug)。
Pradyumna
Pradyumna11月1日 07:00
实际上未解决的问题是:我们能否通过AI让你成为一个提高100倍的程序员?你能否更快地学习东西,并且深入学习?我们能否让你在保持相同的动力水平下进行更多的学习?
同时,语言模型也使教学的某些部分变得非常出色!但我不知道哪些部分(如果有的话,或者全部?)变得更有价值
我们能够教人们发展“现在有价值”的技能的方法,是通过发展那些现在已经过时的技能,或者至少是手动操作不再经济的技能。
拥有一个良好的复杂并发错误的心理模型意味着什么?这意味着你能够在脑海中模拟系统+外骨骼,并追踪出某个错误发生的原因。
@_AashishReddy 更好
@_AashishReddy 更好 2. 如果你在写一个一次性应用,或者想要一个快速原型,LLM 比自己编码要好得多。 3. 如果你想要一个小的代码库(比如 <10k LoC),那么 LLM 会更快完成,但你需要清理一些东西。 4. 如果你在一个中等规模的...
@_AashishReddy 代码库在 >10k <100k 的范围内,他们还可以,需要一些指导。但所有这些(随着你规模的扩大)都非常依赖于你保持严格的控制,拥有良好的代码心理模型等。在这个层面上,你可以几乎不写代码。
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