Garbage in, Garbage out. Bạn đã nghe thấy cụm từ rất nhiều. Nhưng thường, đó là những người tạo ra các mô hình AI mà đưa nó nghiêm túc. Hoặc, trừ khi bạn là một kỹ sư đường ống không chỉ trong phần mềm và AI, mà còn trong các ngành công nghiệp khác như sản xuất phân bón, hoặc làm việc trong các nhà máy, bạn có thể đồng ý với cụm từ, nhưng không bao giờ có cơ hội để trải nghiệm nó một mình. Nhưng không còn. Là một người sử dụng các mô hình AI, mọi người bây giờ đã có cơ hội để ở cuối của 'rác ra', và bởi vì nó không phải là bạn đào tạo các mô hình, bạn thậm chí không có cơ hội để kiểm soát rác nào để đưa vào! Gần đây, người ta đang làm việc trên một phần mềm để phát hiện các thay đổi đối với một cơ sở dữ liệu và đẩy nó đến khách hàng trong thời gian thực.Vì vậy, ví dụ, có một thao tác INSERT trên một bảng cụ thể mà người đó đăng ký, và điều đó nên kích hoạt và đẩy sự thay đổi sang backend, nơi người ta sau đó có thể xử lý dữ liệu thành một hình thức mà người ta muốn xem trước khi chuyển nó sang frontend.Bây giờ, đó là điều mà người ta chưa bao giờ làm trước đây. cho dữ liệu mới, và nó đã hoạt động sau đó, bởi vì không có yêu cầu về 'thời gian thực', vì vậy một người có thể làm điều đó mỗi 30 giây hoặc 1 phút. ping 'không thường xuyên' có nghĩa là nó sẽ không quá tải băng thông, cả trên máy chủ và trên cơ sở dữ liệu. dữ liệu lớn để gửi trở lại phía trước và bạn sử dụng ping thường xuyên và bạn không cài đặt nó trên localhost, chiếm một số băng thông.Thêm vào đó, thường xuyên ping cơ sở dữ liệu để kiểm tra xem có dữ liệu mới, thậm chí đơn giản như kiểm tra ID mới nhất, sẽ mất một khoản phí trên cơ sở dữ liệu nếu nó đang được sử dụng nặng cùng một lúc.Không nói rằng chúng không thể được thực hiện, nhưng sẽ không tốt hơn nếu bạn có thể có cơ sở dữ liệu lắng nghe để thay đổi, thông báo cho bạn để chạy một lệnh trên máy chủ khi có một bản cập nhật, và sau đó đẩy bản cập nhật cho khách hàng? cái gì n Khá Cách truyền thống để tìm kiếm một giải pháp sẽ là tìm kiếm nó trên web. Trên thực tế, nó không phải là rất truyền thống, vẫn là cách chủ đạo để làm điều đó, nhưng với sự xuất hiện của sự bùng nổ AI và các công ty khởi nghiệp cạnh tranh với các doanh nghiệp thành lập để cung cấp các mô hình học ngôn ngữ mới nhất, hiện đại (SOTA) (LLM) nơi bạn có thể nhập yêu cầu của bạn và có AI làm điều đó cho bạn, bản chất của tìm kiếm đã thay đổi, vì vậy có hành vi của người dùng của nó. một công cụ tìm kiếm được thiết kế để bạn đầu tiên nghĩ về cách bạn đang thực hiện kế hoạch của bạn, và cho mỗi bước của kế hoạch nơi bạn không biết làm thế nào để làm, bạn tìm kiếm nó lên, sau đó trộn lại ý tưởng và hoàn thành với sản phẩm cuối cùng. Tìm kiếm mới sẽ được kỷ luật và hoàn thành việc sử dụng tích lũy 7 ngày của Perplexity và nhận được Perplexity Pro miễn phí trong một tháng, sau đó tối đa hóa lợi thế bạn có thể sử dụng, thay vì sử dụng tính năng tìm kiếm miễn phí của nó, đi cho các tính năng nghiên cứu chuyên nghiệp và hỏi, "Này, sử dụng .Net Core 9 và Angular 19 và MS SQL Server 2022, làm thế nào tôi có thể đẩy dữ liệu từ cơ sở dữ liệu (DBName.dbo.Table1) đến khách hàng frontend trong thời gian thực? Danh sách cho tôi các bước cần thiết, các thư viện cần thiết để cài đặt, và hiển thị cho tôi các mã mẫu làm thế nào để làm điều đó." Và trong khi nó làm phép thuật của nó trong nền (mà có thể mất vài phút - và nếu bạn sử dụng bản thân Bây giờ, nếu bạn là một lập trình viên hoặc nhà phát triển phần mềm và tương đương, bạn sẽ biết rằng mỗi tình huống là một chút độc đáo. Chắc chắn, một số lỗi được biết đến và được tài liệu tốt, nhưng hầu hết những người khác bạn có thể tìm thấy một cái gì đó trên Internet, nhưng giải pháp họ đã đưa ra, mặc dù họ có thể đã giải quyết người hỏi vấn đề, họ có thể không giải quyết của bạn, ngay cả khi vấn đề có vẻ giống nhau. Debugging là một quá trình khó khăn và gián tiếp, và một mã cụ thể như 400 Not Found có thể được gây ra bởi rất nhiều thứ, có lẽ mỗi không liên quan đến nhau, ngay cả khi họ đưa ra lỗi tương tự. Tại sao bạn nghĩ, nếu bạn không thể giải quyết vấn đề ngay lập tức bằng cách sử dụng phương pháp công cụ tìm kiếm 'thông truyền thống', AI Giải quyết nó cho bạn? bạn có , thực sự, nghĩ rằng giải pháp đến dễ dàng cho họ tốc độ của họ cạo qua web là 100, không, 1000 lần của bạn? và bạn có thực sự nghĩ rằng giải pháp trừu tượng được tạo ra bởi AI mà làm việc trong hầu hết (và không may, của bạn là ngoại lệ, nếu không bạn sẽ không cảm thấy đau đầu ngay bây giờ) thực sự biết những gì bạn muốn và phù hợp với giải pháp của họ cho bạn, như thể họ có thể đọc tâm trí của bạn hoặc đọc toàn bộ trạng thái của máy tính của bạn và theo dõi các đống sâu vào chương trình và cung cấp cho bạn một sửa chữa tức thời trong khi bạn ngồi lại và thư giãn, theo đuổi sở thích của bạn? Có thể Thực sự Chỉ vì Nhưng không phải tất cả của bạn SignalR, được phát triển bởi Microsoft, là thư viện cấp cao được xuất bản bởi Microsoft để đẩy các bản cập nhật đến phía khách hàng. Không quen thuộc với cách SignalR hoạt động, tất nhiên, người ta đã làm theo các bước được biên soạn bởi AI và, sau khi kết hợp nó với chương trình của mình, sao chép và dán mã vào các vị trí tương ứng của họ, nơi người ta thấy phù hợp, chuyển đổi "chữ trừu tượng" thành "đặc biệt", và chạy chương trình. Một người tiếp theo sử dụng các phương pháp tìm kiếm truyền thống và nhìn lên trực tuyến, bao gồm các hướng dẫn được cung cấp trên trang web của Microsoft, và cố gắng giải quyết nó, vô ích. cố gắng một sau một giải pháp, ngày sau ngày, giải pháp chỉ đơn giản là sẽ không được thực hiện. Nó tiếp tục nói với tôi rằng "404 Không tìm thấy", nhưng những gì không được tìm thấy? Không ai đã làm theo các bước được liệt kê bởi AI và Microsoft đã? Và nó không nên có hiệu quả kỳ diệu? Thực tế là khó khăn hơn nhiều so với tưởng tượng. Sự nhận thức đến khi một người đào sâu vào làm thế nào nó khác với yêu cầu HTTPS bình thường. Trước đó, khi một người nhận ra rằng một số liên kết, như /api, đã được proxy đến backend, trong khi những người khác được phân tích bởi Angular, một người nghĩ, có lẽ nếu một người thay đổi /hub sử dụng cho SignalR để /api/hub, nó sẽ hoạt động. để trở thành một cái gì đó sâu sắc hơn đã gây ra nó. QuickApp được phát triển bởi ebMonney có Có một proxy.conf.js, mà một người nghe về nó nhưng quên về nó bởi vì nó đã được xây dựng cho một rất dễ dàng mà bạn không cần phải lo lắng về nó ... cho đến khi đó, điều đó cho phép bạn liệt kê con đường bạn muốn loại trừ từ được phân tích bởi app-routing.module.ts của Angular Về cơ bản, Angular sẽ phân tích tất cả các tuyến đường trong ứng dụng của nó, và nếu nó không thể tìm thấy, nó sẽ chuyển hướng đến một trang được gọi là 404 Not Found, đó là một HTML tùy chỉnh được thực hiện bởi ebMonney và bao gồm trong gói QuickApp. tuy nhiên, nếu bạn muốn góc để proxy một số liên kết cụ thể đến máy chủ backend của bạn, bạn cần phải thêm nó bên trong proxy.conf.js để loại trừ nó được phân tích bởi Angular. Nhưng làm thế nào? Đó là một câu hỏi khác cho AI. “Tôi tiếp tục nhận được 404 cho /hub bởi vì nó không được thêm vào proxy.conf.js cho SignalR Angular. Làm thế nào để tôi thêm nó?” Và lần này, người ta phải biết ơn rằng một người sử dụng AI để tạo ra câu trả lời. Bạn thấy, SignalR không sử dụng HTTPS theo mặc định, nhưng WebSocket, đi qua WSS. Và trong danh sách loại trừ đã được bao gồm trong proxy.conf.js mặc định, tất cả các liên kết được proxy thông qua lớp HTTPS; nếu AI đã không nói với tôi để thiết lập Mặc dù một người đã không cố gắng, một người nghi ngờ rằng đó sẽ là cùng một thông báo lỗi như khi một người sử dụng /api / hub trước đó. ws: true Phần tiếp theo là như mong đợi. Bởi vì một quên thay đổi /api/hub trở lại /hub trong frontend, nhưng một đã thay đổi nó trong backend, nó trả về một 405 phương pháp không cho phép lỗi. một lỗi gây nhầm lẫn khác cho tôi biết một cái gì đó khác không liên quan đến những gì thực sự xảy ra. thay đổi nó trở lại /hub trong frontend đã khắc phục vấn đề. Vì vậy khi một , một nhận được -2 cho câu hỏi trong vòng 24 giờ vì thiếu chi tiết gỡ lỗi. Người chỉnh sửa câu hỏi là đúng, thật không may. Mặc dù những gì ông không biết là không có chi tiết gỡ lỗi, bởi vì nó không phải là một vấn đề với thư viện, nhưng với thiết lập. - và Đây là chi tiết của bài viết.Hãy giải thích nhé. đã đăng câu hỏi và trả lời vấn đề trên Stack Overflow Được cung cấp bởi AI cái đó Gần đây, trong Stack Overflow “Vấn đề” (nếu bạn đăng ký nó, họ sẽ gửi một bản ghi danh sách các liên kết đến email của bạn về những gì họ đã chọn là thú vị, và các liên kết khác về những gì đang được tài trợ để quảng cáo cho bạn), Issue 280, có một liên kết có tiêu đề Tiêu đề, tất nhiên, không hữu ích trong việc nói cho ai đó biết nó là gì, vì vậy, tất nhiên, người ta đã yêu cầu Perplexity tóm tắt nó cho một, để đánh giá xem nó có đáng để đọc hay không. Tương tự như vậy, nội dung được tổng hợp bởi AI cắt quá nhiều nội dung ra khỏi bài viết gốc. Trên thực tế, nó được nhắm mục tiêu dưới nhiều tiêu đề, giống như những người nhắm mục tiêu được gửi bởi các bài viết tự giúp đỡ biên soạn các bài viết thành các điểm cho những người cho rằng họ không có thời gian để đọc bản gốc. Khi một người đọc bản gốc, đó là một câu chuyện thuyết phục về kinh nghiệm cuộc sống của một giáo viên và sự thất vọng của việc đối phó với trẻ em sử dụng AI để hoàn thành bài tập về nhà, và anh ta phải đọc về những thứ được tạo ra bởi AI, một số rõ ràng không được kiểm tra hai lần bởi học sinh và tạo ra cho anh ta sự khen ngợi, và lời khen ngợi mà cố gắng làm anh ta vui vẻ nhưng kết thúc làm anh ta bối rối vì anh ta Chuyển phát từ các đầm lầy của Jihad Butlerian Cách đọc một cuốn sách ...về cách tôi trở thành “không chỉ là một giáo viên mà còn là một người cố vấn” khi tôi chưa bao giờ gặp họ trong giờ làm việc. ...về cách tôi trở thành “không chỉ là một giáo viên mà còn là một người cố vấn” khi tôi chưa bao giờ gặp họ trong giờ làm việc. Nó không phải là một người không muốn cung cấp các chi tiết khắc phục kỹ thuật về chủ đề này, nhưng vấn đề là việc lạm dụng AI để giúp một người tạo ra một cái gì đó từng bước mà không có một sự hiểu biết sâu sắc hơn về cách nó thực sự hoạt động, thay vì sử dụng AI giống như cách bạn sẽ sử dụng một công cụ tìm kiếm để tìm kiếm các thông tin cụ thể và biên soạn thông tin trước khi bạn sử dụng nó để tạo ra. Các phương pháp từng bước để giải quyết vấn đề là vấn đề. Giáo viên có thể đã thấy kịch bản giận dữ được phát ra với học sinh của mình, nhưng người lớn không ít bị cám dỗ để lạm dụng AI, chỉ vì cách họ được thiết kế. AI, hoặc đúng hơn, AGI, một máy tính có khả năng lắng nghe các lệnh của bạn và thực hiện những gì bạn muốn chỉ bằng cách nói với nó những gì bạn muốn, đang dần dần trở thành hiện thực. Không có gì đáng ngạc nhiên khi hype là trong việc tạo ra LLMs, và trong khi các mô hình AI khác như mô hình dự đoán sự cô đơn và các mô hình học tập tăng cường có thể hữu ích như nhau trong các kịch bản khác nhau, họ không chơi với sự mong đợi của chúng tôi về một utopia tương lai mà là đủ mát mẻ không chỉ cho các geeks mà còn cho người trung bình. 1 của riêng
