ChatGPT o1-preview 代码生成及人机协作
阎荟
2024-10-30 00:00:00
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这篇指南深入探讨了人类专业知识与人工智能在代码生成领域的有趣互动，通过对ChatGPT o1-preview进行的实验进行了探索。它揭示了在生成不同编程语言（如Python和C++）的代码时所需的人类参与程度的差异。值得注意的是，内容显示，虽然Python代码生成受益于现有的开源模块，导致最小的调试，但由于需要自定义实现，C++代码生成需要更多的亲身参与。
实验强调了采用迭代、多提示策略在生成功能代码方面的有效性，强调了引导人工智能朝着高效架构的方向发展的重要性。这种人工智能与人类的协作不仅仅是编写代码
这篇指南深入探讨了人类专业知识与人工智能在代码生成领域的有趣互动，通过对ChatGPT o1-preview进行的实验进行了探索。它揭示了在生成不同编程语言（如Python和C++）的代码时所需的人类参与程度的差异。值得注意的是，内容显示，虽然Python代码生成受益于现有的开源模块，导致最小的调试，但由于需要自定义实现，C++代码生成需要更多的亲身参与。
实验强调了采用迭代、多提示策略在生成功能代码方面的有效性，强调了引导人工智能朝着高效架构的方向发展的重要性。这种人工智能与人类的协作不仅仅是编写代码，还包括引导人工智能与最佳实践和项目特定要求保持一致。
对于那些对编码未来及人工智能在其中扮演角色感兴趣的人来说，这篇内容提供了一个现实世界的窥视，展示了人工智能如何辅助人类编码技能，突出了两者之间的协同作用。对于渴望了解人工智能在代码生成中的实际应用和局限性的开发人员和技术爱好者来说，这是一篇必读之作。- 人工智能与人类合作的重要性
- 人类专业知识如何增强人工智能的效果
- Python实验中的工具计算情感分析结果并生成Python脚本
- C++实验中的工具通过与Python服务通信获取情感分析结果
- 交互式、迭代式的方法比单一详细提示更有效
- 了解更多相关知识和经验可以优化提示，引导大型语言模型生成更好的解决方案
- 引导人工智能朝着更高效的架构发展，避免不必要的复杂性，得到简单但令人满意的解决方案
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