最近被LLM impress到了

[hahan]

Llm写的c++ lib 又快又好
只要自己手改两下就能用

[hci]

举个例子？

Llm写的c++ lib 又快又好
只要自己手改两下就能用

[hahan]

举个例子？

就是implement 一个string deque这种

[hci]

哦。这种我也经常用。就是常见的数据结构和算法，让GPT写，改改就可以用。省时省力。的确如此。

但不常见的算法，就不行了。

就是implement 一个string deque这种

[hahan]

哦。这种我也经常用。就是常见的数据结构和算法，让GPT写，改改就可以用。省时省力。的确如此。

但不常见的算法，就不行了。

我回头可以试下
我觉得能说出名字的算法应该都可以
Business logic 那种反而不行

[hci]

要常见的才行。

不常见的也不行。比如我让GPT写一个Leftist Heap，教科书上有，wiki上都有Java和python的pseudo code的， GPT就是写不对。我自己写，也就是157行Java。

更少见的，比如Hu-Tucker code，清华大学的博士生都写不对，发表的文章写的代码，被我发现是错的。这位同学好像还来美帝做法考题了。这个玩意我老花了两个星期才搞定，读了一堆文章，用了一大叠草稿纸。70年代初发明的算法。用的人少，就这样。这种GPT就别指望了。哈哈。

我回头可以试下
我觉得能说出名字的算法应该都可以
Business logic 那种反而不行

[hahan]

要常见的才行。

不常见的也不行。比如我让GPT写一个Leftist Heap，教科书上有，wiki上都有Java和python的pseudo code的， GPT就是写不对。

更少见的，比如Hu-Tucker code，清华大学的博士生都写不对，发表的文章写的代码，被我发现是错的。这位同学好像还来美帝做法考题了。这个玩意我老花了两个星期才搞定，读了一堆文章，用了一大叠草稿纸。这种GPT就别指望了。哈哈。

你试试prompt engineer
比如仅仅加上 you are an expert in XXX
就能让结果的质量提高很多

[hci]

你这都是常规prompt。

训练语料里没有，就不能指望。

你试试prompt engineer
比如仅仅加上 you are an expert in XXX
就能让结果的质量提高很多

[hahan]

你这都是常规prompt。

训练语料里没有，就不能指望。

也是
其实我日常的工作llm就不行 资料太少
但像react node.js 之类的
比如用node.js搞个service
Llm的结果已经很好了