LaurelHarmon

封了正说明它的出现是颠覆性的
这是各种 APP 乃至终端类型、商业模式重新洗牌的机会
未来若干年，软硬件层面会出现越来越多新的、不可思议的事
深处其中的你我会从以往的前沿达人，逐渐变成"怎么操作","这有什么用"...

二八定律依然有效，20%时间做出 80%效果，剩下 80%时间在跟他交流让他 de 那 20%的 bug ，翻来覆去改不明白，稍微搞点正经项目就知道它短板了

“原理从 Bert 甚至从 lstm..没变过”这样说不对，bert 是判别模型，gpt 是生成模型，压根不是一个路子。BERT 属于走了岔路，跟当前的生成模型进步没啥关联。

真正一步一个脚印的基石是
AlexNet(2012 ，横空出世，证明了神经网络有用）
word2vec （ 2013 ，文字到向量，文字也能打上神经网络便车）
Attention 机制用于机器翻译（ 2014,发明 Attention 机制，简单有效，天才的创新）
Attention 用于文本蕴含（ 2016 ，加入全盘 Attention ，Transformer 的灵感源泉与雏形）
ResNet （ 2016 ，残差链接，支持深度网络）<---中国人在 LLM 发展浪潮中为数不多的原创性贡献--->
Attention is All you need (2016 ，抛弃 LSTM ，彻底采用纯 Attention(Transformer)，划时代工作）
GPT-1 （ 2018 使用 Transformer 做生成，小有成就）
GPT-2.5, GPT3.5, ChatGPT(接下来这些就是 Scaling law 了，这才是量变引起质变）
所以不仅仅量变引起质变，还是一步一个台阶走上来的
其中走了很多网路（例如 BERT ， 抛弃了很多旧时代的东西例如 LSTM ，CNN ）

不是，“看见刀”有这么难理解吗，刀只是一个意象，意思是通过告诉机箱型号这一举动来向别人发出警告，又不是真的带刀。写代码写傻了吧

含金量有啥用，转换不成金他还是纸；所以，别天天比比比了，专注经营自己的生活。

场景太少了，一年能写几次不？而且大家又不是没用过 AI ，这玩意直接写出来又不能用，拉一坨大的

不一样，科举是招连长排长这种官，公务员考试招的是大头兵，大头兵那么老怎么干活

不然人家的广告费哪来的