大模型发展速度真的太快了，
现在用大模型对工作效率的提升真的超乎想象。
1.写代码??：
自认为自己已经很会写数据处理脚本代码，
放以前写，我可能也得写半天，
一直调整代码逻辑和debug，
各种语法函数使用偶尔也得上网查，
现在直接讲需求用Cursor就解决了。
2. 看代码?：
以前想弄懂代码，
如果代码结构稍微复杂一点，
基本都需要下载下来跑一遍，
前阵子出了deepwiki，
只要将github仓库的域名改成deepwiki，
就可以自动解析整个仓库，
代码结构、模型结构通通不在话下，
自动生成文档，对着代码逐行解析，
甚至还能发起对话提问，
第一次用的时候，整个流程让我震惊到了。
3. 调研写文档?：
相比以前一步步查文献，列提纲，写综述写文字，
现在无论哪个大模型都能很快的生成一大段文字，
但鉴于网络搜索质量和上下文长度限制，
始终没法提升太高效率，
但当我开始用gemini deepresearch却惊呆我，
要求让他调研写报告，
它直接开始搜索了20分钟，
然后给我了整整20页，
结构清晰，内容有深度
（完全按照查到的论文进行引用，深度解析）
（甚至有些论文我未必能人工快速调研搜索到）
这完全足够一个领域的深度调研，
而这效率仅仅是20分钟左右的时间，
甚至可以继续深入、调整调研。
我在几年前就开始用Copilot写代码，
第一次接触代码补全也是惊艳到我，
当时想到以后这工具很强，但没想过能这么强。
从22年底chatgpt推出引发大模型爆发，
到现在也只不过不到3年，
大模型发展超乎想象，
现在很多时候都离不开大模型了，
已经不敢说现在比以前更会写代码了。
很多人说，
也许有一天真的没有程序员这份工作，
但我认为，只有技术是由需求和idea驱动的，
技术最后也是会为其服务，
核心驱动，永远是人的想法???
（图中工具：Cursor、Deepwiki、Google gemini）
#大模型 #人工智能未来 #提高工作效率的方法 #AGI
现在用大模型对工作效率的提升真的超乎想象。
1.写代码??：
自认为自己已经很会写数据处理脚本代码，
放以前写，我可能也得写半天，
一直调整代码逻辑和debug，
各种语法函数使用偶尔也得上网查，
现在直接讲需求用Cursor就解决了。
2. 看代码?：
以前想弄懂代码，
如果代码结构稍微复杂一点，
基本都需要下载下来跑一遍，
前阵子出了deepwiki，
只要将github仓库的域名改成deepwiki，
就可以自动解析整个仓库，
代码结构、模型结构通通不在话下，
自动生成文档，对着代码逐行解析，
甚至还能发起对话提问，
第一次用的时候，整个流程让我震惊到了。
3. 调研写文档?：
相比以前一步步查文献，列提纲，写综述写文字，
现在无论哪个大模型都能很快的生成一大段文字，
但鉴于网络搜索质量和上下文长度限制，
始终没法提升太高效率，
但当我开始用gemini deepresearch却惊呆我，
要求让他调研写报告，
它直接开始搜索了20分钟，
然后给我了整整20页，
结构清晰，内容有深度
（完全按照查到的论文进行引用，深度解析）
（甚至有些论文我未必能人工快速调研搜索到）
这完全足够一个领域的深度调研，
而这效率仅仅是20分钟左右的时间，
甚至可以继续深入、调整调研。
我在几年前就开始用Copilot写代码，
第一次接触代码补全也是惊艳到我，
当时想到以后这工具很强，但没想过能这么强。
从22年底chatgpt推出引发大模型爆发，
到现在也只不过不到3年，
大模型发展超乎想象，
现在很多时候都离不开大模型了，
已经不敢说现在比以前更会写代码了。
很多人说，
也许有一天真的没有程序员这份工作，
但我认为，只有技术是由需求和idea驱动的，
技术最后也是会为其服务，
核心驱动，永远是人的想法???
（图中工具：Cursor、Deepwiki、Google gemini）
#大模型 #人工智能未来 #提高工作效率的方法 #AGI
