这是一个创建于 327 天前的主题，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。
是我太敏感了吗？还是确实其他场景落地都不太行
是故意程序员盯着程序员干？还是不小心场景比较合适
是代码辅助真的赚到钱了？还是觉得好讲故事
是真的好用？还是一般般
我很好奇
哈哈哈
是故意程序员盯着程序员干？还是不小心场景比较合适
是代码辅助真的赚到钱了？还是觉得好讲故事
是真的好用？还是一般般
我很好奇
哈哈哈
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pikko 2025 年 2 月 28 日  5
没有其他又懂传统行业又懂 AI 的能人出现。
所以华点在复合型人才能在 AI 再创新就业。 |
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lovelyxiaod 2025 年 2 月 28 日
不是说因为程序训练的时候更容易验证对错。
能跑起来就对，跑不起来就是错。 所以更精确更容易落地。 |
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cnt2ex 2025 年 2 月 28 日 2
我觉得是因为 LLM 正好擅长处理大量文字，所以是只要工作内容可以表达为“文字形式”的工作都受影响吧。
除了程序员，还有翻译、客服、文员之类的工作都挺受影响的。 反而像那种工厂流水线里的工作或者说家务之类的事情，虽然工作内容本身简单重复，却很难表达成“文字形式”能给 LLM 处理，所以反而没被影响。 |
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512357301 2025 年 2 月 28 日 via Android 1
还有一个场景比代码辅助更早，就是 AI 辅助识别肿瘤，前几年的新闻就有报道。
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NoCloud 2025 年 3 月 1 日
@wangyzj 医疗等领域合规难度大得多得多，无论是训练数据还是落地。程序员用 AI 辅助编程，可以谁都不用告诉；医生用 AI 辅助医疗，至少要国家卫健委开口子、省级批准、医院同意。
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NoCloud 2025 年 3 月 1 日 1
@wangyzj 是有的，只不过声量不大（毕竟公众用不了）。比如最近上海瑞金医院和华为发布了一个病理诊断方面的大模型。反正医疗等传统行业对效率要求不高（毕竟国内人力便宜而且吃苦耐劳），大模型提高效率，更多的只是噱头；真的大范围推开的话，大模型犯错的责任划分这方面不好说。决策的领导要考虑，如果大模型闯了祸，是不是要找当初推广大模型的人负领导责任。很早就有段子，说 AI 取代不了会计，因为 AI 没法代替领导坐牢。
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putin541 2025 年 3 月 1 日
想象一下如果机器人可以作为 AI Agent 的话，可以落地的场景就更多了
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NoOneNoBody 2025 年 3 月 1 日
你也没盯着其他场景看啊
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wangyzj OP @NoOneNoBody #12 不管是我自己的问题，这不是来了解其他场景来了吗
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wangyzj OP @NoCloud #9 是的，你说的非常对，模型还算辅助，但没法负责。感谢你的这些信息。我是更希望能看到就算还不能看到实际落地，但宣发跟得上，各行各业都能看见进展
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weijancc 2025 年 3 月 1 日 1
目前 AI 在代码辅助上确实提高了生产力, 其他行业我不知道行不行.. 日常使用 AI 的话我是当成百科全书.
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Perry 2025 年 3 月 1 日 via iPhone 1
你看不到或者选择不看的新闻不叫没有新闻
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lovestudykid 2025 年 3 月 1 日
因为开源，有大量的 training data ，再加上好验证。程序员为杀死自己添砖加瓦
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Anarchy 2025 年 3 月 1 日
感觉现在的 AI 编程宣传是之前低代码开发平台的赛道，只关注代码辅助的部分谈不上特别突出。
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rogerer 2025 年 3 月 1 日
因为能明显盈利，LLM 的能力能得到发挥的就是这个领域。ChatBot 的盈利能力一般，不是生产力工具。
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iintothewind 2025 年 3 月 1 日
我认为 AI 能提供的代码辅助功能是个实际可落地的解决方案, 但不是资本期望的解决方案.
资本期望的不是辅助, 是脱离程序员, 只需要老板发号施令, AI 就能写出符合需求的代码, 甚至直接转化为 Money. |
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tomclancy 2025 年 3 月 1 日 via iPhone 1
各个方面都有
搜索引擎早就是了 之前做过项目 ai 辅助心理疾病判定 英伟达的深度学习超采样，帧生成 汽车辅助驾驶 机器人领域 最近在做的 ai 理解图片内容自动撰写工作总结 还有 ai 理解用户情绪 相册人脸识别，人脸解锁，美颜，这些是计算摄影 |
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zhouyin 2025 年 3 月 1 日
@iintothewind
ai 只是数理统计 不会发明东西 只会重复 |
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4UyQY0ETgHMs77X8 2025 年 3 月 1 日
因为你在这个领域啊，其他领域也有不少，前段时间 AIGC 不也轰轰烈烈吗
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letwewell 2025 年 3 月 1 日
还有电信诈骗行业，模拟你的声音，模拟你的脸，这些都是 ai 的强项
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xctcc 2025 年 3 月 1 日
发明 ai 换脸软件的人真是个天才
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Sawyerhou 2025 年 3 月 1 日 via Android
最常见的场景是聊天吧？
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xuld 2025 年 3 月 1 日 3
AI 生成人类语言有两个致命缺陷：
1. 生成的结果可能完全离题（这其实不能怪 AI ，而是大部分人连需求都说不清楚）。 2. 生成的结果可能隐藏错误，需要人工校验（这时很多人会想还不如自己写）。 而编程语言作为自然语言的子集，天然克服了以上两个缺陷： 1. 编程语言语法简单太多，离题的可能性大幅下降。 2. 生成的结果对不对直接运行一下就行，不需要人工看代码校验（真正享受到 AI 的快感）。 因此用户对生成编程语言的 AI 产品的满意度肯定会高于生成自然语言的 AI 产品。 从商业角度，先拿编程语言做抓手是一个非常好的选择，因为用户更容易买单，更容易验证商业路线。 |
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minami 2025 年 3 月 1 日
很简单，因为国内全是抄国外的成熟商业经验，不抄根本没人投资，美国的 github copilot 做了，cursor 做了，国内也要做
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catazshadow 2025 年 3 月 1 日 via Android
因为现在这些 AI 本质上还是伪随机数生成器，这些伪随机数到底对不对，在其他场景里没法高效检查，但是编程有编译器帮你检查 AI 吐出来的东西
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zhangeric 2025 年 3 月 1 日
因为程序员最懂编写代码.
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jonathan123 2025 年 3 月 1 日 via Android
训练 AI 的数据集来源于网络，网络上越专业的领域，越不容易被污染，比如代码、医疗、法律…AI 对这些也就越在行
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usVexMownCzar 2025 年 3 月 1 日 via iPhone
第一，代码容易验证。人的主观判断无法干扰，你说可以，运行报错😆
第二，代码用到的现实设备很少，一个笔记本就可以验证对不对，能不能行。 第三，目前感觉还是搭积木，只是积木的类型和数量比一般人要多很多。没有新的算法，没有新的编译器，也没有新的编程语言。 第四，可能我们是干这个的，日常注意力也在这个方向。 |
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agagega 2025 年 3 月 1 日
AI 大致可以分为给内容做分类的和生成内容的，前者像什么人脸识别或者用在汽车上的，已经很成熟了，现在很多所谓赋能 AI 用的也是这类东西，属于蹭热度。生成式 AI 可以生成文本、图片、视频、音乐，其中视频还不成熟，图片已经在广泛应用了，代码也是一种文本，而且天然具有好验证效果的特性，所以好做。但也不存在只盯着程序员薅的情况。
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Cheons 2025 年 3 月 1 日 via Android
1.程序员最懂业务就是代码。
2.代码开源，互联网上历史累积公开的案例最多。 3.其他行业没有大量、公开的数字资料去学习。 |
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hongyexiaoqing 2025 年 3 月 1 日
从科研角度来说，文字、图片、视频、声音，是最容易的研究方向了。通俗讲就是这些容易数字化的东西，而编程只是文字的一部分，写作也是文字一部分。所以因为是程序员所以只关注编程，其他领域也有在应用的，自动驾驶、人型机器人、大华、海康监控系统的人的识别等。
AI 不只是大模型、还有小模型，它不是只有 chat 交互形式、AIGC 、还有人型机器人，自动驾驶。 |
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GBdG6clg2Jy17ua5 2025 年 3 月 1 日
AI 应用场景多了去了。
语音助手类的自然语言处理 nlp ，人脸识别扫码支付，证件照识别和文字识别等 ocr 。 医疗的 CT 读片辅助，营销方面的智能外呼，智能客服。 小汽车的自动驾驶 以上或许根本不需要大模型这么大的代价（硬件资源成本）。大模型只不是 AI 的一种实现方式。 后续随着大模型的铺开，成本的降低，肯定越来越多的行业会尝试使用大模型来解决一些问题的。 大模型用于代码辅助最重要的是，程序员最直接接触的工作是写代码。 最后，我来一个结论：越来越多动脑不动手的工作，都会被 AI 取代或者被大部分替代。 |
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lingyired 2025 年 3 月 1 日
其实你可以在各种 IT 新闻网站搜 “接入 deepseek” 。
自从春节那波 deepseek 大火之后，年后就各种看到各种 APP 和产品接入 deepseek 。有不同的领域，可以去看看这些产品是如何使用 AI 的呗。 相比以前的 ChatGPT 然后其他国内的大模型，在国内来说，这波 deepseek 的声量确实足够大。 |
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coolmint 2025 年 3 月 1 日 1
我理解写代码应该是《大语言模型》现阶段最适合的场景之一。
而其他领域 AI 的应用，可能要有《大视觉模型》《大听觉模型》《大味觉模型》和《大触觉模型》的全面成熟之后。 也就是世界模型的成熟之后，才能大范围应用。 |
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TonyG 2025 年 3 月 1 日
显然是你只专注这个方向，现在其他领域也是一样的状态。
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akira 2025 年 3 月 1 日
去年的时候，美工行业已经被 AI 扫荡了一波了。各行各业都有人在尝试做落地，有些行业要跑出来确实比较难的。
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realpg PRO 1
@pikko #1
只是因为你是码农 所以你能接收到的落地信息里都是码农用的 而且码农最大的特点就是不爱钱 什么都拿出去跟人分享 目前有一些其他落地的传统行业超级挣钱 只是没人拿出去说 你不知道而已 甚至购进服务的甲方 用爽了 也不跟别人去吹 生怕同行知道 |
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wangyzj OP @angryfish #37 你说的自动驾驶机器人还有低空飞行都是场景，我感觉有一点是 llm 的 benchmark 有 code 这一条，所以这一条作为指标项被关注和拿出来说的就更多了，这个可能是很重要的一点
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Shy07 2025 年 3 月 1 日
围棋职业棋手用 AI 训练自己比代码辅助早多了吧，甚至还有比赛时用 AI 作弊的
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amlee 2025 年 3 月 1 日
llm 是语言模型，跟编程语言天然匹配
软件工程试错成本极低，几乎只有时间，打通了以后生产效率又可以极高 |
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NoOneNoBody 2025 年 3 月 1 日
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Cloud200 2025 年 3 月 1 日 via Android
因为 AI 完全搞不定实体业
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kokerkov 2025 年 3 月 1 日
你们自己最了解自己。
我随便问了点 AI 制造业的技术问题，丫炮嘴跑火车+指鹿为马，一看就是外行。 这就是为啥工业软件（ AutoCAD 、Solidworks ）这种软件中国做不起来，搞程序的不懂制造。搞制造的呢，多数也水平更低。连国外标准文档也看不懂，怎么做？ |
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07H56wMvTJUc4rcf 2025 年 3 月 1 日 via iPhone
翻译和英语教学
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HappyFox 2025 年 3 月 1 日
@wangyzj #6 诊断肿瘤有 v 友 18 年就在做了，宣发就在 v2 ，https://www.v2ex.com/t/462641
#42 和#48 老哥说的很有道理，AI 提效这个事各行各业都有孕妇效应，从本行业的角度很难看到其他行业提效 |
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wangyzj OP @NoOneNoBody #48 是的，现在电话过来我都直接问是不是真人，不太好识别了已经。AI 客服出现很早了，甚至不需要 LLM 。也许 AI 编程辅助主要是因为 LLM 在实际应用场景中带来的正反馈最明显
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wangyzj OP @HappyFox #52 这个其实起步很早了，很多年前就看到过新闻，那时候还没有 LLM 。楼上老哥有的说的很对，这个涉及到人命职责和很多政策机构，并不是那么随便就可以拿出来说的。相对编程辅助其实试错成本低一些
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guotie 2025 年 3 月 1 日
1. 试错成本低，几乎可以无限试错，其他行业没这样的条件
2. 没有法律法规准入限制 3. 训练数据多 4. 程序员成本高，资本家降本的需求强烈，商业前景好 |
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wangyzj OP @kokerkov #50 现在工业软件国内这几年虽然也有很大的发展，不过相比国外多年沉淀下来的东西还是差距很大的。而且工业方向相对互联网更保守，数据和技术都是核心机密，并不公开。估计 AI 在工业制造领域发展还是挺难的
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HappyFox 2025 年 3 月 1 日
@wangyzj #54 可以看下大佬四年后的帖子 https://www.v2ex.com/t/843341 ，回帖里有其他 v 友反馈推想、深睿和杏脉这些企业的设备已经进入推广阶段，大大减轻了所在医院的医生负担。
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me1onsoda 2025 年 3 月 1 日
程序员人力成本是最高的，要说被干的最狠的应该是设计 ui 之类的
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murmur 2025 年 3 月 1 日
因为你是程序员只关注代码辅助，你去看看知乎，头条，公众号，文章都是 AI 写的，抖音也都是 AI 配音，现在没有自媒体的事了，起手一个 prompt 从内容到图到视频配音全是假的
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786375312123 2025 年 3 月 1 日
90 年代的美国银行业已经在使用机器学习去识别支票的签名了。
AI 落地的地方很多，只不过很多人察觉不到。 |
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Morgan2 2025 年 3 月 1 日
多看看新闻，也不会在论坛问出这么无知的问题，“现在 AI 场景落地专门盯着代码辅助干” 这个论点是对的吗？
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Chuckle 2025 年 3 月 1 日
其它场景也开始很久了，医疗、教育等等，zf 在招标和企业在推，毕竟补贴落地，肉眼可见的风口。语言模型和编程也匹配，不过实际软件开发更多是工程化的事，写代码只是一切定好之后堆人日的问题。现在 ai 对于工程、架构好像还是不太行吧，毕竟有输入量、上下文的限制。
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AV1 2025 年 3 月 1 日 1
因为你逛的是程序员圈子，如果你逛画师圈，你会发现，现在瑟图都有一堆 AI 生成的。
pixiv 已经充斥大量 AI 画师了，还有在 patreon 上卖图包的。 |
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LemonZest 2025 年 3 月 1 日
因为，喂个人数据，对 AI 进行针对性提问的流程，只有编程方面算是试错进展最快的，也是最容易验证的
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wangyzj OP @Morgan2 #62 很明显，你并没有理解我的真正意图。引出一个话题，在与其他人理性友好讨论的时候，只有你拿出了具有攻击性的文字。AI 现在可以做的，能做的和已经做到的非常多了，但 AI 落地一直是一个难题，并不容易产生良好的 ROI 。通过这个主题的讨论可以看出针对代码辅助这个方向 AI 得优势，也许更能产生一个更良性的商业模式，和商业模式的成功需要具备的一些先决条件。而其他场景不是比较难就是无法形成商业模式，这些才是最值得思考的地方
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mumbler 2025 年 3 月 2 日
因为编程是大模型做得最好的事情之一（另一个是翻译），在 chatgpt 诞生之前，github copliot 就出现了，同时又是各行各业使用 AI 的基础
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wazggcd 2025 年 3 月 2 日 via iPhone
因为有 GitHub ，因为有开源，所以有大量的训练数据，所以能有较好的训练成果，你找找其他哪个行业有这么巨量的开源训练数据？训练数据决定了模型质量
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darkway 2025 年 3 月 2 日
我认为是因为,ai 做代码辅助,好讲“规模故事”,这个横向的拓展很容易,
写代码的场景那么的多,程序员这么的多,那规模就能上去, 我在 QQ 做 ai 的智能体,尝试 ai 智能体往娱乐玩法去做, 但目前我也是在经历失败,我的作品没办法横向拓展,做一个主题火了,我换一个主题,又不火了, 看不出用户是不是真的因为 ai 去玩,还是就是喜欢去玩文字游戏这个本身.当然在我这个排名和用户量, 我的营收和 ROI 也很差劲,留存和正经的游戏相比,也是差的远. 我最近在努力再搞个别的主题的这类作品,看看能不能做起来,我想还是挺困难的. |
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highkay 2025 年 3 月 2 日
要从商业角度理解
1. 价值高 2. 效果好 ai 编程赛道恰好满足这两点，所以比较热一些。程序员的工资从行业看是比较高的，而且目前看替代效果提升的也很快。 |
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wangyzj OP @darkway #70 我觉得这东西不仅需要一个想法还需要一些运气。另外你搞得那些真的需要 ai 吗？现在有很多企业因为 ai 而 ai ，这样并不好
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proxytoworld 2025 年 3 月 2 日
能赚钱，码农也有钱
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8o8 2025 年 3 月 2 日
落地场景很多啊，看看现在的抖音、小红书、b 站，很多视频从文案撰写到配音都是 ai ，有的视频画面都是 ai 生成的。
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1Z3KYa0qBLvei98o 2025 年 3 月 3 日 via iPhone
请严格定义 ai
n 你让的是机器学习呢还是神经网绝呢还是 NLP 呢 |
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x2ve 2025 年 3 月 3 日
自媒体现在很多都是 ai 写脚本，配音；老师这类写教案做 ppt 心得总结都是 ai ，还有照片修图的，当然 it 最直接的就是代码类编辑器了，前阵子不是还有公务员开会要求必须会一到两个 ai 的吗
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GuLuDaDuiZhang 2025 年 3 月 3 日
可能因为你是程序员，所以更多看到了代码相关的吧，其它很多行业都有应用的，我觉得应用很深入的例如自媒体，大模型文案+数字人语音，有点技术的给你加上大模型图片+大模型视频，轻轻松松给你整出个营销号，针对目标群体调一调，产出视频的效率比以前翻倍不止，现在是加剧了自媒体内卷，但后面 ai 模型再继续发展下去更易用了就是躺着赚钱，因为不需要太大的投入，出一个爆款就赚了。
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voya 2025 年 3 月 3 日
埋伏一下，我也想知道，像字节出的完全免费的 trae ，不明白商业逻辑什么
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tcper 2025 年 3 月 3 日
其实归根到底，目前的大模型也就是对于文字能够提供比较好的服务，正好写代码都是字符，或者写文案的活还不错。
别的能干，但也干不好。 |
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NoKey 2025 年 3 月 3 日
其他的不知道，但是绘图，制作视频，写小说等等这些都在用 ai 了啊，说不定比编程应用的更熟
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