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milala
V2EX  ›  问与答

为什么现在 AI 都是以编程能力作为发展的方向

  •  
  •   milala · 32 天前 · 1490 次点击
    这是一个创建于 32 天前的主题,其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。

    难道 AI 除了变成之外需求都是弱需求吗 还是只要编程能力强了 其他能力也自动变强了

    17 条回复    2025-05-16 19:48:44 +08:00
    cat
        1
    cat  
       32 天前
    哪怕你刷刷小红书,都能看到一堆 AI 修图、AI 擦边、AI 视频的应用
    还有专门做学术论文相关的,有用 AI 做内容审核的,等等等等都在发展
    qoo2019
        2
    qoo2019  
       32 天前
    AIGC 甚至于纯 AI 的动画片都有,题主的视野有点小啊
    Rebely
        3
    Rebely  
       32 天前
    编程(数学)能力强说明推理能力强, 推理能力越强的模型越可靠
    milala
        4
    milala  
    OP
       32 天前
    @qoo2019 做其他的是很多,但是呢 AI 模型升级都是以编程能力作为卖点,不是以什么动画 视频 什么的能力为卖点
    coderluan
        5
    coderluan  
       32 天前
    单纯就是因为 GPT 类型的 AI 本身就擅长处理编程问题,让产品发挥自身长处商业层面是最稳妥的方案。
    crysislinux
        6
    crysislinux  
       32 天前 via Android
    可能是编程这边营业收入占比比较大?
    milala
        7
    milala  
    OP
       32 天前
    @coderluan 如果我想把 AI 当成一个类似百度知道给出专家级的答案+可以推荐更优决策,提问涵盖经济,医学,法律这些专业领域的,答案属于专家级的,而不是普通人回答的,这种需求目前市面上哪个 AI 更有优势
    nickyadance23
        8
    nickyadance23  
       32 天前
    其他 AI 落地的应用效果看上去没有 AI 编程这么大,像 cursor 直接改变生产流程了
    iOCZS
        9
    iOCZS  
       32 天前
    硬件也在 AI 化,显示器都要装 AI 芯片了
    hallostr
        10
    hallostr  
       32 天前
    现实世界的智能驾驶不算吗?看看特斯拉的 FSD
    coderluan
        11
    coderluan  
       32 天前
    @milala #7 “类似百度知道给出专家级的答案”🤔🤔🤔,这俩词在我看来可是相反的啊。百度知道,现在主流 AI 都行,因为都具备联网搜索功能。专家级,现在主流 AI 都不行,因为 GPT 类型 AI 没办法判断对错,所以发展方向是作为辅助提高专家的工作效率,而无法取代专家。
    v3ct0r
        12
    v3ct0r  
       32 天前
    大模型落地目前最有实际意义的就是编程了。有明确的产出,生成的结果也会有人做二次确认,稳定性高一点。你让他生成文章,很多幻觉,或者就是靠抽卡,实际用起来可能还没那么好。更不用说很多人看都不看 AI 生成结果直接发的。
    chairuosen
        13
    chairuosen  
       32 天前
    大语言模型擅长处理数字化的语言,在它能接触到的训练资料中,符合的,除了人类文字,就是编程代码
    Gress
        14
    Gress  
       32 天前
    做大模型的是程序员,程序员最熟就是编程,别的业务他不懂...何况编程是最容易验证的,没啥成本
    murmur
        15
    murmur  
       32 天前
    因为 github 提供了太多优秀,而且是英语的资源
    murmur
        16
    murmur  
       32 天前
    @milala 豆包现在可以模拟真人出 cosplay 照片了,动画我想单纯就是算力不够,suno AI 写的一首歌 b 站 400w 播放,比很多歌手唱的点击率都高,而且唱到了五月天假唱+修音才能达到的音域
    sillydaddy
        17
    sillydaddy  
       32 天前   ❤️ 1
    我感觉是因为编程是可以**低成本验证**的:

    **验证**:
    AI 可以自己将编写的代码,在测试环境编译、运行,然后 AI 自己也可以确认结果是否正确。这里的正确性分为 2 种,一种是编译出错、运行崩溃这种,另一种是不符合用户需求,比如组件位置不对、点击后切换的界面不对。这些东西,即使是人,也不能保证一次编码就可以搞定。AI 当然也不能。但是,它可以根据出错的信息,去调试对应的代码!然后再运行,再继续。这是一个完整的闭环,需要的人工介入非常少。因为它可以听懂自然语言,把关键的需求用自然语言描述就可以。像是组件位置不对、切换后的页面不对、API 返回的数据不对,这些甚至都不用人去告诉它就可以自己验证、判断。换句话说,我们只需要用自然语言给他很少的指令,它就可以全自动运行。现在的问题就是,如果让 AI 自己去调试代码,它能不能搞定!我相信 2 ,3 年内肯定可以。

    **低成本**:
    上面的闭环,都是发生在计算机环境、测试环境中的;而且测试完成后,可以很容易部署到真实环境,几乎无差别。成本极低。


    试想一下,其他哪个领域可以做到上述的低成本验证呢?
    医疗。AI 提出一些治疗方案,怎么验证它说的是不是对的?或者给专家评估,或者实际测试。这些成本非常高。
    同样的,教育、工业、建筑,这些领域都很难低成本验证。注意是低成本的。
    动画、视频这些,都有很多主观的标准。你让 AI 生成一个图片视频,怎么评估它是不是符合生成的要求呢?很难自动化。而且目前的 AI 好像也无法做到很精确的生成图片和视频。

    我感觉编程对于 AI 来说,是自带飞轮效应的。这也是为什么都拼命挤到编程代理这个赛道上。很可悲。
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