@richard001 给 AI 的执行计划,指定边界,用硬手段拦截没问题的
是的，当复杂度达到物理可计算的边界，那么再强大的模型也无济于事
@connor123
也没错, 只要钱足够, 时间足够.
这个其实是很典型的正确的废话。
古法编程的时候，关于程序性能优化就总有人这么说。
结果就是后来再也没人用手动 GC 的开发语言了。
再后来手动造轮子都违背工程标准。
说白了，就是什么是噪声，什么又不是，哪些是收敛的，哪些是发散的，其实根本就无法定量。
@sentinelK 你说的“根本就无法定量”才是正确的废话。
所以经验和知识深度很重要，AI 给几个方案选哪个都不知道了？
@383394544 那既然你也认为无法定量，你的理论又如何成立呢？两个人面对面而行，在你的眼里你是向左，但在对方的眼里你是向右。
而且技术、工具都一直在变化，可能你今天认为的发散，明天就是收敛了。甚至有可能相反。
你看现在谁还提提示词工程呢？你的提示词工程何尝不是一种熵增呢？
比如这帖： https://www.v2ex.com/t/1236040#reply5
就是很典型的熵减变熵增的例子。
半个月前还被“业内”吹捧，现在风向就变了。
@sentinelK 我的理论是熵减，就是靠专业知识和经验形成的判断“告诉 ai 怎么选”的能力，什么收敛、发散那是评论区说的。你也不用继续跟我争这种不可知论诡辩了，再杠就是你对。
@sentinelK 风向变了又是谁发现的呢？怎么发现的呢？“风向”是什么呢？要这样玩是吧。