新未名空间

如题

还是说deepseek可以承包大部分代码

要用LLM做risk prediction，比如说找出特征人群之类的

Coyote 写了： 2025年 2月 9日 16:50 如题

还是说deepseek可以承包大部分代码

要用LLM做risk prediction，比如说找出特征人群之类的

这种大路代码deepseek肯定可以承包大部分。

但是也要求你懂这方面知识，给deepseek一个要求，它返回你一个代码，你看了之后发现没有达到你的要求，或者你前面的要求就没有提的很满意，那么你要refine你的要求，所以这是一个迭代的过程，可以说是一种讨论。你引领大的方向，它可以引领小的方向。

https://chat.deepseek.com/

注意要选DeepThink (R1)，也就是DeepSeek-R1：

不需要

感谢楼上两位，但是如果这个数据是公司内部的，应该不能用deepseek了，如果现在大趋势是要禁了的话，
象李飞飞和斯坦福那些CS专业宣传的35刀做出超越deepseek的东西可信吗，还是自己就能搭一个，我今天问了deep seek，好像做LLM对硬件的要求不低啊

Coyote 写了： 2025年 2月 9日 16:50 如题

还是说deepseek可以承包大部分代码

要用LLM做risk prediction，比如说找出特征人群之类的

不是一个prompt就出来一个可以运行的程序，这样目前还不现实。别人写过无数遍的网页可能能做到，研究性代码不行。

我的流程是和gpt讨论需求，讨论架构，高层次的都讨论清楚了，然后让它出程序。然后看他的程序提出修改意见，等可以了，保存成文件，进入cursor调试。

能加速，一两倍还是有的。

Coyote 写了： 2025年 2月 9日 16:50 如题

还是说deepseek可以承包大部分代码

要用LLM做risk prediction，比如说找出特征人群之类的

找特征人群，困难不是圈人，而是把数据准备好。
圈人的算法并不复杂，通常都有标签工具，最差的写几行代码也能弄出来，但是准备高质量的数据可费劲了，这个AI还做不到。

想起来那个没钱之后发电报问亲戚电话号码的笑话 ：D

牛河梁 写了： 2025年 2月 9日 17:06不需要

zheliemit 写了： 2025年 2月 9日 23:54 找特征人群，困难不是圈人，而是把数据准备好。
圈人的算法并不复杂，通常都有标签工具，最差的写几行代码也能弄出来，但是准备高质量的数据可费劲了，这个AI还做不到。

AI下一步就是开发专门准备数据的AI。

然后是为准备数据的AI准备数据的AI，。。。

抽象程度越来越高。知幻即离。