我基本上仍然坚持这一点，但我在谷歌担任代码可读性审查员的多年经验让我意识到，要想很好地使用一门语言需要时间和经验。...它考虑的是让非编程业务专家也能够读取代码。虽然我很欣赏这个目标，但我不会模仿这么冗长的内容。另一方面，record 的定义也很棒！...我认为 Java 的一个错误是它没有简单数据对象的记录或结构类型。...当我说完这番话，总有人问我为什么不提 C#，原因很简单，因为我没有充分使用 C# 语言，不理解它与 Java 的区别（除了它让我恼火的所有方面）。...XSLT 的另一个特点是它非常明显的同质化，也就是说，程序本身只是另一个程序可能输出的数据。这是一个有趣的特性，但是如果你真的用它来编写程序，可能会变得很难维护。
Sam Altman：这就是我认为肯定需要一些技术专家的原因。然后需要一些人去思考并解决一个问题：「我们如何才能以最帮助全世界人的方式部署它」，当然还需要持有不同观点的人。...如果算力真的很便宜，我会让它整天阅读我的电子邮件，给我的工作提出建议，或者尝试治愈癌症，如果算力很贵，或者我们只会使用它来尝试治愈癌症。 所以我认为世界将会需要大量的算力，实现这一过程面临种种困难。...我认为，出于种种原因，广告需要出现在互联网上，让它发展起来，但这只是一时的行业。现在的世界更丰富了。我喜欢人们为 ChatGPT 付费，并知道他们得到的答案不受广告商的影响。...Sam Altman：我很高兴能变得更聪明。我知道这听起来像是一个花言巧语的回答，但我认为真正特别的地方在于，它并不是在这个领域变得更好，而在其他领域变得更糟，而是全面发展。我认为，这才是超酷的。...说这不是我最担心的问题并不意味着我们不需要关注它。我们需要努力解决这个问题。虽然这非常困难，但我们这里有很棒的人在从事相关工作。还有很多事情需要被适当地处理。
虽然 Flink 在帮助先进的公司推广这项技术方面取得了成功，使得几年前难以实现的事情变得可能，但它从未真正达到易用的程度，以至于可以让数据科学家、数据工程师或产品工程师独立构建实时数据管道。...我们正在努力构建一个系统，它足够简单，任何工程师或数据科学家都可以轻松上手，构建正确、可靠、高性能的实时数据管道。...工作流引擎非常适合处理那些长时间运行的任务，比如需要基于一些简单规则，在一整天内完成一系列工作。例如，用户注册后需要发送一封电子邮件，根据他们的响应，我们可能需要执行另一连串操作。...而这些引擎处理后产生的特征或事件，可以被规模较小的工作流系统所使用。 这实际上是一个常见的模式，让这些系统能够协同工作。但至少在近期内，我不认为它们会处于同一个领域。...不过，它可能并不总是帮助你变得符合惯例。尽管周围的工具非常有帮助，比如 Cargo Clippy 非常有帮助，一直以来都很有帮助。 所以，我的联合创始人以前从未使用过 Rust，在这个项目上工作之前。
Html Input标记就可以了，代码会更清爽一些，但是因为已经写好了，我偷懒了一下就没有改过去>_<、（但是使用服务器控件会有一个额外好处，就是可以使用验证控件，但是这里出于演示目的，我没有添加验证控件...在VS2008中，有一个内置功能，可以由XML文档推断出它的模式，尽管推断出的模式往往不够精准，但我们可以对推断出的模式进行一些修改，在大多数情况下就可以得到我们想要的模式。...这里的信息显然太少了，如同我在上面所说，你可以在验证时，注册XmlReaderSettings对象的ValidationEventHandler事件，然后在事件的处理方法中获得更详细的信息（哪个节点验证失败了...通过这篇文章，可以看到XML的广泛应用，但是也发现了实现这样一个简单的功能却需要做如此繁杂的工作。所以，我个人觉得如果想要一些更巧妙的设计、更优良的性能，那么可以采用这样的方式。...但是如果要追求更高的开发效率，我想一个UpdatePanel再加一个GridView就足以完成上面的功能了吧。 感谢阅读，希望这篇文章能给你带来帮助！
当然你可以将他们打印出来，但这样做能否使它们比在数字形式时更“真实”呢？究其本质，它只是一堆的0和1。这会使它不像实际的文字一样的真实吗？ 你是否了解电子邮件的工作原理？...直到20世纪90年代，当浏览器提已经可以为任何人提供押给电子邮件的帐户和地址时，这些内容对人们来说仍然是陌生的，就好像比特币和区块链技术对今天的主流用户一样。 我仍然记得，电子邮件突然变得大众化。...而且，这个设备在云端存储了无限的存储空间，并可以通过机器学习帮助我们自动做出反应。 我们使用电子邮件时从不考虑它是如何工作的，因为它已经成为一个基本的工具。它只需要工作而已。...现在正逢比特币的1984 比特币是一种协议，但我们把比特币当作货币来发送。那它还是钱么？它像金钱一样交易，只不过它是数字的。你可以打印出来，但是打印后它会比数字形式的更真实么？...我们也有定期的教育活动来帮助感兴趣的人们了解它是如何运作的，以及它可以如何帮助我们。 目前有数百种服务和应用在做同样的事情，目标是让人们使用这项技术。
即便人们问的问题与编程无关，但训练模型学习编程依然有用 —— 这能帮助模型给出更严谨的回答，让模型可以在不同类型的领域执行推理。...我认为将会出现一种 Meta AI 通用助理产品。这种产品不再是只会问答的聊天机器人，而是可以完成更复杂任务的系统性模型。这就需要大量的推理和计算。...我们与不同的政府和监管机构打交道，我们有很多规则需要遵循，以此确保我们在全球做好工作。但我认为能源无疑是一个巨大的限制。...Mark Zuckerberg：我认为这种可能性是存在的，但我也认为模型架构存在根本性的限制。用 Llama-3 架构训练的 70B 模型可以变得更好，它可以持续改进。...我认为技术的一个教训是，你要尽可能地将物理约束领域的东西转移到软件中，因为软件更容易构建和迭代。你可以让它更加大众化，因为不是每个人都有数据中心，但很多人都可以编写代码，并使用、修改开放的源代码。
不过，最近我发现自己更常说：“你为什么要写测试？“而不是“你应该写测试”。 到底是怎么回事？ 在办公室周围走走时，开发人员要求我帮助他进行单元测试。...“这段代码的功能看起来很简单，没有条件，没有循环，没有转换，没有任何复杂的东西，只是一段简单的老胶水代码。 “但不测试的话，任何人都可以来更改这段代码啊！”...Mockito在这种情况下不仅没有帮助，恰恰相反：如果它顺利运行了，还会使测试变得更复杂，更难读懂。” “但是我决定使用Mockito进行所有的测试！”...我： ”……” 下一次我碰到他，他自豪地说，他已经设法用Mockito写了测试。我明白这个工作会让他的心里产生满足感，但是他的解决方法还是让我感到难过。...“我知道，但我们还是决定使用Cucumber进行所有测试。” 我： “……” 我能理解按照自己的意志改造工具带来的满足感，但这种解决方案让我感到难过。 悲剧在哪里？
这里就像是世界历史上最好的问题，非常简单：你只是在预测下一个token，它就会变得如此聪明，能够做一百万个不同的事情，你只是想扩大规模并让它变得更好。...我们本可以用蒸汽机完成工业革命，但那将会非常痛苦，而内燃机让一切都变得更好。Ashish Vaswani：我在研究生时期就开始体会到一些苦涩的教训，尤其是在我从事机器翻译工作的时候。...所以我不会去学习这些规则，我只会让梯度下降（Gradient Descent）为我完成所有工作，这就是我的第二个教训。我从这些苦涩的教训中学到的是，那些可以扩展的通用架构最终将在长期中胜出。...我仍然认为这有点让我感到不安，因为我们的原始形式是多么相似。我认为这个世界需要比Transformer更好的东西，我想我们在座的所有人都希望它能被某种东西所取代，将我们带到一个新的性能高原。...我们的工作是理解任务的目标和内容，并随着这些内容的变化来满足客户的需求。实际上，从2021年开始，我发现模型最大的问题在于，你不能仅仅让模型变得更聪明，你还需要找到合适的人才来解读这些模型。
不会让OpenAI在即将到来的2024年关键的民主选举中产生影响？奥特曼：不，我们仍然非常关注这个问题，我认为不能掉以轻心。这是好事，有焦虑感也是件好事，我们会尽一切努力让它变得尽可能正确。...我可以想象它，但它并不是一幅清晰的画面。这将会发生，但并不意味着我们无法驾驭它，也不意味着我们无法非常努力地使它变得安全，并以负责任的方式做到这一点。...新的技术可能会以新的方式帮助我们更好地完成工作，提供更高效、更便捷的服务。正如我们现在可以与计算机交谈并让它们为我们做事情一样，未来可能会有更多的创新和突破。...智能手机之所以吸引人，也是因为它让我们摆脱了键盘和电话的束缚，我们可以更自然地与它互动。谈到乔尼·艾维，他确实是个天才。他一直致力于让计算机与人类更兼容。...虽然它很重，但它有一个把手，这让我感觉可以轻松地移动它。这个把手让我与它建立了不同寻常的关系。如果它试图“醒来”并接管我的生活，我可以拔掉电源并把它扔出窗外。
但我对此感到担忧，因为许多人工智能的负面影响似乎源于其模仿人类的能力。你之前提到了网络安全，我们看到的许多问题都是因为人们可以轻易地冒充他人。我认为OpenAI的一些决策似乎在使机器更接近人类。...我认为这是一个例子，这些工具能够自动化一些以前困难的任务，使智能--无论你如何称呼它--更加普及，从而真正帮助那些最需要帮助的人，而不是在已经富裕的环境中的人。...我认为这对联合国来说是一项非常有价值的工作。主持人：你真的认为我们能够想象到达那里的可能性吗？要实现一个由人工智能辅助的、更具协作性、更接近雅典式民主的治理系统，而非相反，我们需要采取哪些中间步骤呢？...但我认为，现在需要做的另一件事是将这一点扩展到更广泛的层面。你可以想象，在未来，人们可以与ChatGPT讨论他们的个人偏好，而这些偏好将被纳入更大的系统考虑之中。...我认为，从已经发生的事情中我们可以学到很多，同时我们也需要弄清楚许多新问题，但我最后想强调的是，不要忽视长期问题，也不要假设我们会在这里突然迎来一个智能爆炸的时刻。
形式化数学的困境和发展 当你谈论一个不同的数学项目时，有人曾问你是否想把它形式化，你基本上是说这需要太长时间。 我可以将其形式化，但这需要花费我一个月的时间。...现在，我认为我们还没有到把所有事情都进行形式化的地步，你必须精挑细选。但技术会越来越好。 因此，我认为在很多情况下，更明智的做法是等到它变得更容易的时候再去做。...它可能会说 「我想我能证明这一点」。 但我不认为数学会被「解决」。如果AI再有重大突破，那是有可能的。 但我想说的是，在三年内，你会看到显著的进步，而且实际使用人工智能会变得越来越容易管理。...你可以手工验证，但没人有时间去做，也不值得。 所以，我认为我们会适应的。一个人没有必要检查所有的东西。让电脑来帮我们核对，这对我来说很好。...部分问题在于它没有足够的数据来进行训练。网上有一些发表的论文，可以用来训练。但我认为，很多灵感并不是在期刊上的论文中捕捉到的，而是在与数学家的对话、讲座以及我们给学生提供建议的过程中捕捉到的。
在办公室周围走走时，开发人员要求我帮助他进行单元测试。看来他在使用Mockito测试以下代码时遇到了麻烦： ? 当我回应：“你不需要测试。”，他感到非常惊讶。 “但我不得不测啊！” 他说。...“不测试我怎样知道这段代码能运行啊？” “这段代码的功能看起来很简单，没有条件，没有循环，没有转换，没有任何复杂的东西，只是一段简单的老胶水代码。 “但不测试的话，任何人都可以来更改这段代码啊！”...Mockito在这种情况下不仅没有帮助，恰恰相反：如果它顺利运行了，还会使测试变得更复杂，更难读懂。” “但是我决定使用Mockito进行所有的测试！”...我： ”……” 下一次我碰到他，他自豪地说，他已经设法用Mockito写了测试。我明白这个工作会让他的心里产生满足感，但是他的解决方法还是让我感到难过。...并且所有这些都需要测试： ? 是的，这只是一个简单的map查找。我相信他，但还是直言不讳地说：“这是在浪费时间。” “但我的老板希望我能为所有的类写测试，”他回答。 “代价是什么？” “费用？”
优秀的分析师会变得更好，因为他们拥有触手可及的工具。但我们如何让新人获得基础的能力，让他们成长为优秀的架构师、分析师、程序员并充分利用人工智能呢？这里有很多可以探索的东西。...尤其考虑到我们是远程工作的，经常需要凌晨两点解决问题，所以没法随便问同事解决方案。而它是不睡觉的，我可以随时请求 ChatGPT 帮助我解决问题。它可以以不同的方式增强每个人的工作。...随着时间的推移，修改软件也会变得更容易。 我是否需要一个分布式系统才能获得这种好处？我认为不是这样，人们现在正在寻找合适规模的服务。有一个故事中组织从函数即服务转向了单体应用，还节省了资金。...一个简单的例子，考虑一个简单的堆栈跟踪。当你处于单体架构中遇到错误时就会有堆栈跟踪。你可以追踪它。你收到一个错误，抛出异常，你可以遍历堆栈跟踪，查看它来自哪里，帮助解决应用程序的问题。...我认为多云的使用是一种持续的趋势。如果你有多种不同类型的用例，那么在某种程度上它会继续变得更流行。
我认为我们会把它做得很好，但我们面前有大量的工作。...我认为随着时间的推移，人工智能将变得更有能力和更自主。即使是这样，我认为它也会以一种重要的变革方式融入社会。...学习这门课程需要一段时间，但它会让你知道它在运转，让你真的开始信任它。我认为它比表面上听起来要深刻得多。决定如何分配时间以及如何努力引导事情的指导原则对我很有帮助。科恩布鲁斯：我认为这是追随你的激情。...科恩布鲁斯：像ChatGPT这样的技术可能会在哪些方面威胁或帮助未来的工作?它如何帮助人们未来的就业?...这意味着无论他们选择什么领域，都需要精通计算机科学和人工智能，以推进他们的工作。能否评价一下我们的这种理念？奥特曼：我对计算历史的一个一般观察是，随着时间的推移，它变得越来越容易理解，越来越自然。
Demis Hassabis：首先，摩尔定律会帮助我们。每一年，计算能力都在提升；但我们更关注样本高效型的方法以及复用已有的数据，比如经历重放。世界模型越好，搜索效率就越高。...要是回到五年以前，我会说要做到这一点，我们可能还需要另一种算法方面的突破。也许更类似大脑的工作方式。...可以想象，有两件事会让定基变得更加困难。一是随着模型变得更加聪明，它们就能在我们无法生成足够人类标签的领域工作——因为我们不够聪明。而是关于计算。目前我们做的都是下一 token 预测。...我们当然不可能预测出每一次技术转变，但我认为我们前进的总体方向是正确的。 治理超人类 AI Dwarkesh Patel：您怎么看待超人类智能的前景？它仍然受私有企业控制吗？具体应该如何治理它？...这些 token 可以是动作，也可以是词、图块、像素等等。我心中的多模态就是这样。但一开始，训练这样的系统比简单直接的文本语言系统更困难。
它帮助人们与创作者互动，帮助人们与企业沟通，也帮助企业销售产品或提供客户服务。此外，它还可以作为智能助手，集成到我们的应用中、智能眼镜以及虚拟现实中。...我并不认为我们是在试图取代人类，而是希望通过这些工具，赋予人们更强大的能力，让他们能够完成更多以前难以想象的工作。...帕特尔：你提及了能够执行多步骤任务的人工智能，这不禁让我好奇，这是否意味着我们需要一个更庞大的模型来实现这一功能？...它们可以用于分类任务，或者用于在人们理解用户查询意图并将其传递给更强大的模型进行精确处理之前的预处理工作。我认为这将是社区可以发挥巨大作用的一个领域，帮助我们填补这些模型在应用上的空白。...因此，我认为最好的缓解方式可能是推动好的开源人工智能的发展，让它成为行业的标准，并在多个方面发挥领导作用。 帕特尔：开源人工智能系统确实有助于建立一个更公平、更平衡的竞技场，这在我看来是极为合理的。
有些人正在考虑如何让工作（以及作为开发者的生活）更高效，简洁和有趣。 我不是新趋势的早期采用者，实际上，当我知道一个工具的背后有一个社区支撑的时候，我才会采用这种新工具，我也认为它会改善我的工作。...它们让我可以保持继续前进。 我不认为你必须使用IDE，实际上，这一点完全是个人选择。...您可以为整个项目使用整个框架，或者您可以随心所欲地使用它。就那么简单。 但是，无论何时我需要一个框架来编写应用程序，我都会选择一个所谓的微框架。...他们非常小，只提供基础元素（例如路由中间件），易于定制，并且更容易使他们跟随您的项目结构自主变化。 我选择的微框架是Slimframework，我认为你应该阅读它。...做小型项目很简单，但对于较大型项目而言，它会变得更为复杂。 顺便说一句，对于那些刚开始编程的人来说，我真的认为在采用框架并为之痴迷之前，你应该尝试创建自己的框架。
Mockito在这种情况下不仅没有帮助，恰恰相反，如果用了它，反而会使测试变得更复杂，更难读懂。” “但是我得使用Mockito进行所有的测试！”...我： ”……” 下一次我碰到他，他自豪地说，他已经设法用Mockito写了测试。我明白这个工作会让他的心里产生满足感，但是他的解决方法还是让我感到难过。...通过观察代码，我发现以下Cucumber测试： 如果您以前使用过Cucumber测试 ，你就不会对如何多的支持代码感到惊讶了： 所有这些都需要测试： 是的，这只是一个简单的map查找。...“我知道，但我还是决定使用Cucumber进行所有测试。” 我： “……” 我能理解按照自己的意志改造工具带来的满足感，但这种解决方案让我感到难过。 悲剧在哪里？...我认为，我们有必要去了解这么做所带来的代价是什么。 我们都有这样的常识：项目完全不做单元测试，后果会非常让人痛苦。
但我认为对齐研究有一些真正重要的特性可以用于可扩展监督，它们能够帮助我们更轻松地评估对齐研究。...Jan Leike：你不会希望训练模型自我渗透的，因为你懂的，要是它变得很擅长自我渗透怎么办？我们可能想要选择其他一些更平凡但依然能揭示模型情况的代理任务。我们可以轻松评估模型是否成功完成了它。...假设你让它达到了非常好的效果，现在你可以在一些你有信心评估的简单任务上监督你的奖励模型，然后如果你能解决这个问题或能让模型泛化到更困难的问题上，那么你就实现了模型泛化。...我完全相信对齐研究也是这种情况。评估比生成更简单，如果人类只做评估，而不做生成，那么我想开发速度就会加快。 我想给出的最后一个理由基本上就是对语言模型的信念。我认为语言模型将会变得非常好。...Daniel Filan：这很简单。 Jan Leike：是的。然后你基于其上构建更复杂的机制。但由于你需要改善预训练损失，所以就需要学习能帮助你提升最大却又最简单的函数。情况大致就是这样。
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