作者alihue (wanda wanda)
看板Soft_Job
标题Re: [心得] 写点自己的观察
时间Tue Jun 17 12:14:40 2025
※ 引述 《ripple0129》 之铭言：
: 从两年前GPT4刚出我就讲了
: 当时版上风气就是取代资浅资深不要想
: 两年过去了
: 全世界的Senior被砍多少人了
: 反正还是很多人在那边敝帚自珍
其实现在 Senior 还在砍还真的跟 LLM 没关系，主要是：
- 疫情後一开始是为了经济萧条做准备，以及疫情间过度招募
- 最近还在砍很多都是缩减业务与成本、部门重整
- 资金流到 LLM 专案，其他软体产品走维持路线
真的有因为 LLM 提高员工生产力而造成的裁员吗？
这超难欸，首先公司要先测量出现在员工生产力，再测量用 LLM 的战力，有这麽好做？
再说，LLM 目前强的只有在前端，以及简单的後端，这里的资深工程师大概都知道 LLM 对
於复杂系统的理解能力还很粪，大概只能凑合着用
然後现在根本一大堆公司都还没买 LLM 给员工用
至於 LLM 未来会变更强？我觉得不一定，主要原因：
1. 现在愿意上 stackoverflow 解问题的越来越少，工程师开始封闭知识
2. Open Source 贡献越来越少，训练资料越来越少
3. LLM 的硬伤是推理能力不足，多为统计，但大系统技术还是多为推理为主
4. 总合：新技术的知识分享原来越少，LLM 无法训练，最後随着新技术的演进 LLM coding
会越来越笨
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1F：推 ILoveAMD: 今天chatgpt gemini 又给我呼叫不存在的 method06/17 12:49
2F：→ zzzxxxqqq: 现在都跟AI一起解问题了 谁还会上网问 -.- 06/17 13:04
3F：推 dream1124: 我啊，我还是常上网问。网上的答案常有思辩的过程，06/17 13:05
4F：→ dream1124: 这很重要，有时可以直接帮你避免走冤枉路。 06/17 13:06
5F：→ zzzxxxqqq: Superintelligence 是现在主流想法了06/17 13:06
6F：→ zzzxxxqqq: 觉得会越来越笨 只能说这想法很特别06/17 13:06
7F：→ dream1124: 问答AI比较适合：1.润饰 2.提供难搜寻的问题之头绪06/17 13:08
8F：推 Romulus: 因为没东西能学啊06/17 13:08
9F：→ Firstshadow: 原po想法跟apple说的那一样吧06/17 13:09
10F：→ dream1124: 其他情况大多没比较好用，或是时间效益没比较高06/17 13:09
11F：→ Romulus: 在AI真的会解题之前 AI都是拿人解题的答案给你而已06/17 13:09
12F：→ Romulus: 那要是没有人愿意把答案放出来 那要不然营运AI的人自己06/17 13:10
13F：→ Romulus: 要解题喂给AI 要不然AI就开始幻觉06/17 13:10
14F：→ Romulus: 这想法没啥特别的06/17 13:11
15F：→ dream1124: 毕竟这些问答AI就只是很精致的人云亦云机器06/17 13:11
16F：→ zzzxxxqqq: 目前看起来冲击最大就是CS刚毕业的 失业率上升06/17 13:13
对啊
现在就是有缺不补，有补也是几十上百封高阶履历，连资深工程师跳槽都难
所以现职不敢跳，遇缺不补，市场又一堆被裁的等消化，公司也没非 AI 新专案，总合起来
当然也没新人的缺
17F：→ kattte: 我叫gemi帮我画个简单的chart都画不出来了06/17 13:13
18F：→ zzzxxxqqq: 如果5年後反着走 我会觉得很神奇 当然不是不可能 06/17 13:13
19F：→ kattte: 还要我自己帮他的半成品debug06/17 13:13
20F：推 kurtsgm: 上网问问题现在聊天抬杠的成分大过找正解啦... 06/17 13:15
问题是找到解的人不太会再贡献出来，所以下一个遇到的人还是找不到直接解，随着技术演
进这样的状况会越来越频繁，LLM 最後也没新资料可以训练
21F：→ kurtsgm: 网路上的random guy跟chatgpt谁比较有机率回答出正确答案06/17 13:15
22F：→ kurtsgm: 这应该很清楚..... 06/17 13:16
23F：→ zzzxxxqqq: 光是跟AI一起解问题的过程就是在提供资料训练了06/17 13:16
仅限个体户，企业 LLM 合约都是禁止拿客户的输入来训练
而且 LLM 也不晓得最後你是怎麽解的，你也不会把试出的正解跟 AI 回报
24F：→ zzzxxxqqq: 除非大家都不用AI解问题 不然怎麽可能没东西训练06/17 13:17
※ 编辑: alihue (219.104.132.28 日本), 06/17/2025 13:17:08
25F：→ kurtsgm: AI的source还有各类型的线上文件以及文章 除非某一天开始 06/17 13:18
26F：→ kurtsgm: 大家都不在网路上分享知识了 不然AI总会有新的资料能吃 06/17 13:18
※ 编辑: alihue (219.104.132.28 日本), 06/17/2025 13:19:28
27F：→ zzzxxxqqq: 找到解的人也是会用AI阿，除非他很认真藏 06/17 13:20
28F：→ zzzxxxqqq: 但现实是哪那麽闲，有解叫AI记起来，方便下次用 06/17 13:21
※ 编辑: alihue (219.104.132.28 日本), 06/17/2025 13:21:55
29F：→ zzzxxxqqq: 你不会直接拿资料来解问题阿，但不代表不能用AI06/17 13:23
30F：→ zzzxxxqqq: 而且大企业封闭的LLM 不会是多数 06/17 13:25
31F：→ zzzxxxqqq: 每天个人用户那个数量 不能比吧06/17 13:25
32F：→ zzzxxxqqq: 还是你觉得值得做的问题只在大企业LLM里面 06/17 13:25
33F：推 kuosos520: 工人智慧vs人工智慧 = 中医vs西医 06/17 13:33
34F：→ Obama19: Apple那篇已经在网路上被呛爆了 一个实习生做的 06/17 14:08
35F：→ hobnob: 不能认同拿中医比西医，两者的方法论是不一样的 06/17 14:39
36F：→ NTUTM04: 不过出钱的人还不一定进入这个阶段。现在比较像是从 AI 06/17 14:55
37F：→ NTUTM04: 可以取代人，发大财 -> AI 可以做更多，发大财 -> 然後06/17 14:55
38F：→ NTUTM04: 发现并没有那麽美好，但 bubble 又不到破掉的程度 06/17 14:56
目前各大厂投入 LLM 的远大於收益，目前唯一能看到未来的感觉只有结合机器人这块
39F：→ ybite: 2/4我自己的看法没有到那麽悲观 06/17 15:40
※ 编辑: alihue (219.104.132.28 日本), 06/17/2025 15:41:32
40F：→ ybite: 搞不好是反过来 新框架为了抢市占 出来的第一天就做好AI精 06/17 15:42
41F：→ ybite: 华版文件让你爽用（？ 06/17 15:42
42F：→ ybite: 开源的问题主要也是美国大厂撙节的问题 06/17 15:42
43F：推 strlen: 不用复杂任务 光是一般任务 或甚至就把现在AI当成高级版的 06/17 15:44
44F：→ ybite: 如果有一天训练成本降到大部分大财团都能玩一个200-500B的L 06/17 15:44
45F：→ ybite: LM 那我猜到那个时候语言模型变成开源打群架的可能性会很高 06/17 15:44
46F：→ ybite: 现在看起来只有中国因为制裁问题想开源膊声浪 06/17 15:44
47F：→ strlen: autocompletion 都能大大增加效率吧？啊不然 现在叫你回去 06/17 15:45
48F：→ strlen: 用记事本 跟用IDE开发 哪个快..... 06/17 15:45
49F：→ strlen: 而且写code也仅是AI其中一个小小应用而已吧 AI能用的领域 06/17 15:47
50F：→ strlen: 超级多 只拿写code来看能不能发大财？ 06/17 15:48
51F：→ strlen: 喊AI公司没赚的 一定是没跟到PLTR 那是你自己的问题吧 06/17 15:48
52F：→ strlen: 老黄没跟到 PLTR也没跟到 怪东怪西然後还在喊泡沫 喊两年 06/17 15:50
53F：→ strlen: 了还是眼巴巴的看着人家赚烂 06/17 15:50
54F：→ superpandal: 不可能用记事本的 连ed/vi都强过记事本非常多 再配上 06/17 17:30
55F：→ superpandal: 文本工具整理个index都有个简易版completion 06/17 17:31
56F：→ superpandal: 炒股那就... 06/17 17:32
57F：→ strlen: 撇开股票我讲的公司都是赚钱的 财报都是赚烂 06/17 17:35
58F：→ jonathan793: 确实现在要取代还太早 但从以前无法想像到现在这程 06/17 17:57
59F：→ jonathan793: 度已经很夸张 如果说10年内会发生蛮有可能的 06/17 17:57
60F：→ DrTech: 要不要去了解一下训练一个200B模型的成本啊。先不说几十亿 06/17 18:04
61F：→ DrTech: 的硬体成本。假设未来硬体降到0成本好了。光是整理能训练 06/17 18:04
62F：→ DrTech: 到可用，不会overfitting资料的成本，数百GB级token就好， 06/17 18:04
63F：→ DrTech: 台湾就没几间公司能负担了。给你硬体零成本啦，整理资料0 06/17 18:04
64F：→ DrTech: 成本啦，一般公司还请不到能训练的人。 06/17 18:04
65F：→ DrTech: 企业自搞大模型AI到可取得工程师，目前看不到任何机会与希 06/17 18:08
66F：→ DrTech: 望。 06/17 18:08
67F：→ ybite: 也是 我乐观过头了 06/17 18:29
68F：推 viper9709: 讲得满有道理的 06/17 18:36
69F：推 openthedidi: 去试用一下openAI codex ，就知道哪些层级的人可以被 06/17 23:20
70F：→ openthedidi: 取代。去试用一下n8n，就可以知道哪些日常脏活可以被 06/17 23:20
71F：→ openthedidi: 取代。 06/17 23:20
72F：推 sumsum: 推这篇 Input资料很重要 短期间不觉得对工程师会有太大的i 06/18 01:45
73F：→ sumsum: mpact 不过还是乐见其成十年後的发展 06/18 01:45
74F：推 umum29: 解析大型专案真的能力很差 都需要人为介入缩小范围 06/18 07:48
75F：→ umum29: 新的专案需要先细分task 这也需要工程师人为规划 06/18 07:50
76F：→ ssccg: 跟AI一起解题根本没有在训练啊，以为硬体不用钱每个user的 06/18 12:27
77F：→ ssccg: input都拿去训练喔，光是只跑训练好的模型来给你答案，都要 06/18 12:28
78F：→ ssccg: 加一堆用量限制来限制赔钱了，要都丢去跑训练还得了 06/18 12:30
79F：→ superpandal: 是 但要能进去阿 06/18 17:12
80F：→ superpandal: 多看了一下这一串... 我就是那个问完用头脑记或直接 06/18 17:22
81F：→ superpandal: 写应用的东西出来的人 哪可能回报ai...只有想问更深 06/18 17:23
82F：→ superpandal: 入的才会继续 用ai记录更是无稽之谈 06/18 17:25
83F：→ superpandal: 用头脑记可能需要踢掉一些用处不大的资讯 或用电脑将 06/18 17:53
84F：→ superpandal: 其范例化 应用化 06/18 17:53
85F：推 jack529: 变成粪扣LLM 06/20 11:55