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这两天看到的收获很大的一篇论文《AlphaCodium:引领代码生成新境界,从提示工程到流程工程》,它提出了一种新的生成代码的方法,比传统的直接基于Prompt生成代码的方式准确率更高。 它用的测试集是CodeContests ,这是由 Deepmind 推出的一项挑战性编程数据集。相对来说还是很权威的。以 GPT-4 为例的话,准确率从19%提升到了44%。 它的原理有些复杂,但是如果你有过LeetCode刷题经验,相对比较好理解一些。 普通人刷 LeetCode,上来就做,这样有可能得到答案,也有可能做不出来,这就类似于你把题目直接丢给GPT-4,让它直接给出答案,准确率相对要低一些。 高手刷LeetCode,会有个做题的流程,同样的水平,做出来的概率会大一些。 高手做题时会大概分成几个步骤: 1. 先把题目中的要点一条条列出来,确保不会遗漏任何重要信息 2. 通常LeetCode会提供 1 个或多个测试用例,仔细看测试用例,分析为什么给定的输入能得到给定的输出 3. 在写代码前,列出几种可能的解决方案,例如暴力算法、递归、动态规划,每一种方案写下思路和伪代码 4. 对于列出来的几种方案进行评估,选出最佳方案 5. 可能还会补充一些测试用例帮助事后验证 --- 以下部分是迭代过程: 6. 根据选中的解决方案写代码,如果代码不能运行则修改代码直至能运行 7. 将代码提交到LeetCode的测试集去验证,如果无法通过所有测试,则修改错误,如果通过到第8步 8. 用第 5 步生成的测试用例验证代码,如果运行不通过则继续优化代码 这里留个思考题:如果第8步出错,怎么判断是代码有问题还是自己生成的测试用例有问题? 而 AlphaCodium 就是完美遵循了以上的步骤来解题,只不过每一步都是由大语言模型帮助完成! 这给了我一些启示: 1. 不必寄希望于将复杂的任务在一个 Prompt 中完成,拆分成若干子任务成功概率会高一些 2. AI 可以借鉴人类的优秀实践,例如高手是如何解决编程难题的,让 AI 按照高手的步骤去一步步做 3. AI 的潜力还有很大挖掘空间 完整的文章参考: 中文译文:

宝玉

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讲真,以前提到 meme💩,我的脑袋里就冒出三个字:“看不懂。” 就像那时上车学“科目三”一样,场面热闹得很,但完全不理解为什么大家都在激动,除了喊单和FUD,我始终觉得它跟币圈的真正价值还是差得远。直到遇到 MemeX ,我才像突然开窍了,感觉像从“科目三”进阶到了“高速公路”,这简直是加速升级啊! MemeX 并不像那些一炮而红后消失的“金狗”,它的野心比我想象的要大得多。它不仅仅想成为 meme 世界的一个新星,更想成为所有“土狗”的“驯兽师”和“星探”!我突然意识到,它就像是把 meme 圈的“街头斗殴”升级成了“奥斯卡颁奖典礼”。 首先,它从“喊单”升级到“选秀”。你发的梗能不能拿到好票?它不仅会看你的创意,还会根据社区的喜爱程度计算“战斗力”指数。这不就相当于 meme 界的“创意海选”吗?那些有才华的“练习生”终于有了出头之日,谁说不可以是星探? 然后,它把“炒币”升级成了“斗蛐蛐”。你发的 meme 就像你的电子宠物,要放到“农场”里浇水施肥(互动创作),不然收益率就会直线下滑。再拉上其他人的 meme 进行“对决”,这完全变成了一个“宝可梦对战”的感觉。看到这些,我已经开始怀疑,未来的市场是不是要从 K线转变成 meme💩 的“股市”了? 所以,MemeX 想要解决的,是 meme 💩币未来发展的方向。如果 meme 还停留在上一轮的纯情绪炒作上,路只会越走越窄。而现在,它的目标是将 meme💩 变得更加有趣、公平和可持续,叫做“MemeFi”。它的规则保护了 meme 💩的草根精神,同时也能让创意通过规则和市场来说话,而不是单纯靠“嗓门”! 当然,这套“meme💩乌托邦”还在非常早期,能不能跑通还是个未知数。毕竟,市场的狂热和探索总是相辅相成,但至少它已经在做一些尝试,试图为这个混乱带来一些秩序。 就像最近的嘴撸,我是不是也在挑战这种打法?我觉得,尝试过后,我也慢慢适应了这种节奏。未来,如果这种探索真的能跑通,那也许 meme 真的能变成一个有价值、可持续的市场。 #MemeX #Kaito Kaito AI 🌊 #BubuEverywhere MemeCore Community Ice.m🐜

蟾哥🐬TermMax

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