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装个 linux 系统。ubuntu 。学习一些命令行、makefile 。手动组织一个 c 语言项目,编译运行。从这个作为入口点开始学习。不会的问 AI ,AI 说了不懂的,继续问 AI 。接着用 C 语言实现一个复杂点的项目,(我当时是 OpenGL ,但有可能过于复杂了;可以做个简单的命令行工具,比如文件夹下的查找,于是会涉及到非常多的概念,文件系统,编码、二进制/文本,正则表达式)。这个过程中,不断深入学习一下系统的用法,鸟哥那本书不错。这样感觉有了之后,开始补全各个环节的基础课内容(其他人都提过那些基础课了,我基本全部补了一遍;其实也还好,现在有 AI ,更方便跳着看书了)。

如果是针对多个语言之间,联系之类的。学习一些编译原理和汇编语言。然后,我个人觉得可能深入 C++会比较方便理解多个语言(深坑),C++中有各种指针,GC ,多态,模板等等技术,回过头来,其他语言的很多特性也就能有所理解。然后还需要看一些操作系统的具体实现原理,页管理、线程调度之类的。基本上组合这些底层技术,大概就能明白高级语言的一些特性是怎么实现出来的。每当看到一个语言特性的时候,脑子里大概能猜得出来底层怎么实现的,算是打通任督二脉了(然并卵)。

最后,你还是应该通过长期推进一个自己的项目,选择聚焦 1-3 门语言,来不断的深入技术,累积更多技术声望。
要的少,对方更觉得你不行。想办法多包装自己,多要一些。对方如果讲价,就还是有希望的嘛。
我举的例子都是技术细节上比较深的例子。不过架构问题也是类似的。但架构本身是艺术,不好评价什么是好,什么是不好,是综合多个方面,所有技术细节的,更加权衡和综合性的考虑。AI 同样可以加速 [本来就能成为架构师] 的那部分人快速成长,对 [本来就成为不了架构师] 的那部分人来说还是成为不了。结论和我上一个帖子一致。
@zhenghuiy 很赞同。

之前用 AI ,控制力很差。最近使用起来,有很大提升。

先说我对 AI 目前 coding 能力的见解: 很多较为简单的逻辑,加上合适的 prompt 技巧,基本 AI 能解决很好。复杂一些的需求,往往需要开发人员对代码深入理解,以及更灵活使用 AI 的姿势(比如,及时在 AI 跑偏的时候打断,等等)。更进一步的,长期做项目,应该还要在项目中维护一系列 prompt 模板,方便定点解决一些重复性需求( CR 、重构、文档化)。再专业一些,如果要最大化 AI 的效率提升,大部分人搞不了(比如,维护 prompt 模板库,和一套校验测试 prompt 有效性的数据和实验),大概率是等待 AI IDE 厂商来迭代了。

对新人程序员来说:首先对 AI 使用的程度本身,就说明一定的问题。如果用法不够深入的话,大概率是 1 类人(需要环境逼迫)。

其次,对于某个领域深入学习,利用各种 chat ,通过问和自己实验的方式来推进。这里也并不如想象中那么新手友好。浅层的知识很容易获取正确答案,也许对新人到中级有帮助。但更加复杂的知识,我经历过两个 case:一次是关于有限域椭圆曲线加密快速算法上的细节问题,AI 基本一直误导我,最后还是靠我自己手动推导搞定的;另一次是,vulkan 程序上出现的异常情况(没有明显报错信息),AI 基本乱猜,最后靠我自己用 windbg+有意识引导 AI 按照我的思路排查,最终从二进制上定位到原因。我的这两个 case 之所以我能搞定,是因为我有比较扎实的理论功底和思路,如果同样的问题给到新人,真的能排查搞定么?我对此很怀疑。(当然,肯定有人可以搞定,但绝对不是大多数人)

AI 对于“好读书,不求甚解”、“叶公好龙”,这种类型的技术人员来说,只会让他们更懒了,以及让他们更加容易被替代了。(不幸的是,这样的人大概率是大多数)。而对于“打破砂锅问到底”,这种类型的技术人员来说,是效率的极速提升,而这部分人,没有 AI 也会成为技术专家和架构师。

综上,AI 加速了高级人才的成长速度。但遗憾的是没有扩大人数,稀缺性还是有,也许会稍微多一些(多出来的人 = 压缩的成长时间 x 原本每年市场上高端人才的增加量)。这个是更加冷静客观的看法。因此,楼主的左右截图,都很片面,左边说不稀缺和右侧的更加稀缺,都只是站在对自己观点有利的角度考虑。

总结:市场上高端人才适度增加,但仍然稀缺。中低端人才更加卷(因为不需要那么多了)。
160 天前
回复了 wwyf 创建的主题 程序员 感觉 claude code 让我成为了技术 leader
我的感受总结:AI 成了我的领导,我成了 AI 的组员(兼任多个方向的组员)
160 天前
回复了 wwyf 创建的主题 程序员 感觉 claude code 让我成为了技术 leader
我个人感受,但有可能是我使用姿势不对,欢迎斧正:

1. 搭建脚手架。文档工作做好的情况下,非常 ok 。
2. 重构项目。很困难。
- 如果重构涉及的模块比较多:目前我的做法只能是针对重构部分的业务,详细化写出重构的代码设计(很费时间),然后以类似脚手架的方式让 AI 来生成重构后的模块代码。随后,手动修复细节。并在系统其他位置上调用新代码,并修复各种调用依赖,最后再手动删掉旧代码。(目前,我正在评估这个方式会不会好)
- 如果重构比较小,基本手写更快。感觉和 AI 描述清楚太费劲了。它不太能理解我想重构的方式方法。
3. 代码内自动补全,非常 ok 。
4. 单个文件内(不考虑多模块间)的简单重构或者增加新方法,用 chat 的方式。比较 ok 。但我很少需要这种重构,写的时候我基本就写好了……程序员的自我素养
5. 配置文件修改,不需要打开额外的编辑器(csv,yaml,json 等编辑器),用 chat 的方式让 AI 修改。非常 ok ,我不喜欢切换软件(除了浏览器)

以上就是我使用的姿势。说实话,不觉得 AI 能成为组员,除非比较常见的任务,或者从零到一,它完成的还好。稍微复杂深入点,很容易卡主。确实如同楼上所说,需要 support 它。

我觉得他缺失人类的一种能力,就是人类如果自己不明确的话,会和你进行沟通确认细节,来保证更好的对接。但 AI 不知道自己不懂,它会尝试猜。于是就有对有错,于是就也要求你 prompt 更细一些。prompt 很细本身就是成本,prompt 失败也会产生成本,需要重新 prompt 。我很难相信有人能做到 100%prompt 成功。对于粒度细到一定程度的问题,prompt 失败率高,而手写更加确定和稳定(配合 completion )反而成本更低。

从细节和全局角度来看,我觉得 AI 对我来说,更像是领导,我特么才是组员。它可以做好架构,做好大的设计,然后细节搞不定,我扮演一堆组员,解决各种细节问题……;包括怎么业务逻辑思考后更细节的 prompt ,也不过是我身为组员给领导汇报一下思路,领导哐哐给我写出来个大体的意思,然后把细节和 bug 丢给我来解决。

难道我姿势有问题??唉……
不如就基于 java 后端,做一些项目,并且开源。定好方向,比如自己熟悉的业务方向。做得足够久,业务足够细、功能足够细(必然要求不仅仅会后端),还是会有竞争力的。其实最好还是做项目能解决自己的兴趣需求的,以及想办法能一直坚持做,这两点看起来容易,做起来比较难。你那些方向全都不靠谱,水深着呢,并且前提还是得有点钱才行。
要是换做让我做,我就换工作。
要我是公司管理层,想法就是:总之只要钱给到位,还是有人会硬着头皮干的;而且总是有人不怎么在乎职业发展,或者没办法在乎职业发展的,人肯定是能找到。
256 天前
回复了 runninghipp 创建的主题 程序员 传统开发如何入门 ai
推荐看李宏毅老师的视频课。
我其实刚想说,看已经撕起来了,哈哈。

还真没看到过啥优雅的依赖管理方式。说优雅只能说,用得还不够深度。而且,我比较喜欢都复制在本地文件夹。放在全局,项目一多了,真的头疼。每个项目都能隔离好,才是真正的优雅。而且放在本地还能一起复制走,多好。浪费点存储算什么。我有时候还会 hack 到依赖包里改源码(当然也不提交版本库,要提交也有专门的方法打 patch 吧,通过 build script 什么的),这种改依赖包源码的情况,放全局岂不是灾难?
读了一下 2 楼的内容,精神压力直接飙升。虽然我不用 java……
看开头,我以为是要做独立游戏咧。不过我预判你早晚要搞游戏的,哈哈。很欣赏你,可以做个朋友? UTogNzEwNTkgMTIwOQ== ,有空可以多交流。
可以,看到算法题的时候,我赶紧查了一下。哈哈。习惯性查答案。
2024-06-17 17:52:34 +08:00
回复了 yikuxia 创建的主题 职场话题 大龄专科前端如何认清局势?未来迷茫
至于学历,随便搞搞就能拿个非全日制本科学历吧。大专不够用。
2024-06-17 17:48:11 +08:00
回复了 yikuxia 创建的主题 职场话题 大龄专科前端如何认清局势?未来迷茫
用不到,然后忘了,那就搞个开源项目直接用新技术去做。连项目没有的情况下,当然学了就忘。效率为零。

公司项目如果让你练手,那你就在公司里用新技术。不让练手,搞开源项目呗,有啥的。

另外,做得深入一些了,自然就会涉及到各种原理性质的、算法性质,乃至数学相关的东西。自然就提升了。至于方向,要么做感兴趣的,要么做擅长的。如果没有感兴趣,也没有擅长的,只能说,不适合吃技术这口饭。
2024-03-24 08:51:37 +08:00
回复了 jacklinfan 创建的主题 创业组队 寻找一名 AI 技术合伙人
看完,个人觉得你不应该找 AI 技术合伙人。除非你很有钱,或者已经有融资了(那样也不会在这里找人了)。

应该找尽可能全栈的工程师。AI 方面可以调用别人的模型或者 API ,以出效果为主,不以调优为主。

行业方向上,先从工程和需求开始做,而不是从算法。主要是算法 ROI 比较低(主要还是投入大,产出小),调算法包则 ROI 比较高(调包当然容易了,同时出效果也快)。

不建议做自己想出来的新需求,除非你是多次创业者;建议从一些已经有的需求上做,然后用 AI 做微创新。

直接考虑用 AI 技术作为卖点下场,会有很多问题。在大部分实际需求中,AI 都是锦上添花,并非雪中送炭。没有基础功能需求支撑,基本做了也是徒然,竞争力弱,效果大概率跟做个好的 ppt 差不多。此外,要搞清楚你的产品是 2c 还是 2b ,2c 重点是怎么搞流量,2b 重点是怎么搞客户。不管是哪个,自己去研发行业模型都不是最重要的事儿。

AI 技术方面:搞 AI 需要数据,需要算力。人的方面主要是需要有经验的,或者足够聪明的。然后基本就是调参,根据结果来测试参数,不断调优,时不时看论文,用点新技术调优。问题是,数据算力其实都不便宜,做完之后的产出也仅仅是模型,离产品还有很大差距,大概是 1 分到 100 分的差距。并且,产出模型所需的时间并不稳定,取决于数据质量,算力多少,问题难度。而且每次调整,都不是那么可控的,玄学。所以你找了个 AI 工程师,大概率就是做了个模型,给你演示一下自己研发是啥效果,然后发现很难往下做了并且钱也没了。
2024-03-08 22:22:44 +08:00
回复了 suqiuluck 创建的主题 Windows AI 需求,主机配置推荐, 2024 年准备 all in AI
我个人预判还能凑合跑一些图(仅仅做一些推断),但应该比较慢。

4070 ti super 我用着的话还可以,不过那个机器只用来跑图,不做别的。4090 ,我也入手了,4090 可以勉强做一些 LoRA 微调。主要点:机箱弄大点,方便后续添东西。电源功率高点,免得负载上不去。散热看情况弄,差了自然也是有问题的,不过那个主要看 CPU 负载。另外,GPU 卡都这么贵了,主板 CPU 内存也得上来吧,要不然 IO 方面的瓶颈或者 CPU 不够导致性能发挥不足,岂不是浪费。总之,照着 2 万以上来配电脑可能更加好一些,别想着太便宜了。(如果 4090 ,照着 2.5 万以上配吧)

至于全量训练啥的,就别想了,不是个人玩得起的,至少 8 卡吧。
我印象里,没有 main(当然动态库也有自己的 main),加上编译上带有--shared ,输出是 so ,就会形成动态库。其他主要就是写 makefile, cmake 之类的。好久没写了,我当年一般用 cmake 多一些,这样编译器标签什么的,基本都构建系统给你处理好了。就只需要项目编译组织对了就行,正确的添加好依赖,然后构建;一般项目应该都做好这些依赖的 link 配置了,当然 linking 出问题会比较麻烦,又很多细节,我也不展开说了,你可以先试试。
此外,.so 里面函数签名也有可能是麻烦的点,如果为了更好被别的语言调用,C 的封装接口更加易用一些( C++的 mangling 可能会导致查找符号上还挺困难的,但是如果项目本身是 C++的你会发现封装一层 C 接口也有不少工作量)。另一个常见做法是,在项目中添加比如 java 语言的头文件,然后对相关调用当前 java 提供的 native 函数进行封装,这样会直接导出 java 可有识别的函数。(我推测大概率可以,其他语言都有类似做法) java 的调用技术,应该叫 jni ?你可以自己多研究研究。我对 java 不太熟,只停留在表面使用。
2024-02-29 10:37:00 +08:00
回复了 bleulucaswu 创建的主题 Java 分布式事务,怎么感觉不需要那么复杂
我反正也是个分布式方面的外行,就随便说点自己想到的复杂性:
需要有除了操作以外的日志记录步骤,这样回退出问题可以检测到,并重新回退。然后加了这个步骤就成了 2pc 。
还有其他复杂的地方,比如每个 api 要保证幂等,api 之间的依赖。。。回滚过程中和其他事件的互斥,以及业务上怎么更好处理互斥,互斥带来的性能问题。然后就复杂了呗。本身锁的实现可能不复杂,怎么用锁才是复杂的根源。
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