AI取代程序员? or 成为10倍效能工程师!

Manuel Odendahl 是一位知名的人工智能和机器学习专家,尤其在计算机视觉和自然语言处理领域有显著贡献。他的研究涉及深度学习、图像识别和人机交互等方面,且在相关领域发表了多篇学术论文。

在这个人工智能快速发展的时代,程序员的工作方式正在经历前所未有的变革。近日,Manuel Odendahl 分享了他对于如何在这个新时代成为高效率开发者的见解。让我们一起来看看 Manuel 的分享。

Manuel Odendahl 拥有 25 年的软件开发经验,他见证了技术的飞速发展。当谈到 LLMs(大型语言模型)时,Manuel 解释道,这些模型如 GPT 系列和 GitHub Copilot,已经开始改变程序员的日常工作。但他强调,这并不意味着程序员会被取代,相反,这些工具可以帮助我们大幅提高工作效率。

"10 倍工程师"的概念和建议:

  1. 拥抱新技术
    不要害怕尝试新工具和技术。虽然学习新东西可能会让人感到不适,但这正是成长的机会。

  2. 学会提问
    在使用 LLMs 时,提出好问题的重要性。就像和一个聪明但有时会犯糊涂的同事交谈一样,我们需要清晰地表达需求,并提供必要的上下文。

  3. 验证和理解
    LLMs 生成的代码并非总是完美的。程序员的职责是验证这些代码,确保它们符合需求且没有错误。同时,建议努力理解生成的代码,而不是简单地复制粘贴。

  4. 持续学习
    作为一个经验丰富的开发者,技术世界变化很快。建议关注最新的 AI 发展,参加相关研讨会和培训,与同行交流经验。

  5. 培养创造力
    尽管 AI 可以帮助完成很多基础工作,但创新和创造力仍然是人类的专长。建议利用 AI 处理日常任务,将更多时间和精力投入到创新性工作中。

  6. 团队合作
    在 AI 时代,团队合作变得更加重要。鼓励与同事分享使用 LLMs 的经验,讨论最佳实践,共同探索如何在项目中更好地利用这些工具。

  7. 注重软技能
    随着 AI 承担更多技术性工作,软技能如沟通、项目管理和问题解决能力的重要性。建议努力提升这些技能,让自己成为不可替代的团队成员。

  8. 保持好奇心
    对新事物保持好奇心。下一个革命性的想法可能就来自于对 AI 工具的创新使用。

  9. 关注伦理
    随着 AI 在编程中的应用越来越广泛,需要更加关注伦理问题。思考 AI 生成的代码可能带来的影响,确保工作符合道德标准。

  10. 平衡工作与生活
    尽管 AI 可以提高工作效率,不要忘记照顾自己。保持工作与生活的平衡的非常重要。

成为10 倍效能工程师并不意味着要做 10 个人的工作。相反,它是关于如何更聪明地工作,如何利用先进的工具来提高效率和创造力。

在实际工作中,Manuel 建议可以尝试以下方法:

  • 使用 LLMs 生成初始代码框架,然后自己完善细节。
  • 遇到困难的编程问题时,向 AI 寻求建议和解决方案。
  • 利用 AI 解释复杂的代码片段或文档。
  • 使用 AI 辅助进行代码重构和优化。
  • 让 AI 帮助编写单元测试,提高代码质量。
  • 原视频地址:
    https://www.youtube.com/watch?v=zwItokY087U




不应该害怕 AI 会取代程序员

将 AI 视为助手和工具,就像早期程序员学会使用集成开发环境(IDE)一样。未来属于那些能够有效利用 AI 工具的程序员。

就像 AI 时代的产品经理,设计师一样,程序员更应该全身心拥抱。
该担心的反而是那些不亲自下场的老板,高管,投资人。

只有在第一线亲手舞动AI重剑的人才知道AI可以带来什么,做不到什么,方向在哪里,哪块儿是海市蜃楼,哪块儿可以踏实的踩上去,别人口中的“颠覆”是不是口嗨。

从当初的 Copilot,到最近的 Cursor,似乎AI编程像一个吹哨人不断的提醒传统的程序员们,你们要淘汰了,我来了。

但是商业和业务,产品,技术结合的事情永远没有那么简单,高价值程序员的价值早已不是CRUD,那是用来划水摸鱼的借口。


作为一个老程序员,从 Servlet,JSP,Jquery,React,Dubbo,微服务,k8s,Serverless 一路走来,回想一下,每次的技术迭代周期其实都蛮短的。有人成就,有人离开,正常的。


只不过这一次的 AI 浪潮更为人所知而已,作为一个技术人,你只要在牌桌一天,就得一头扎进去,用技术红利增值自己。

这是我们的宿命,要不然怎么会有那么多的秃头,白发,腰椎间盘突出,眼睛发炎,凌晨四点离开公司的背影…

共勉!
咱们不下牌桌,做一个 AI 时代 10 倍效能的工程师。

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
近年来,AI在编程领域的应用取得了显著进展,例如代码自动补全、错误检测、文档生成等辅助功能,这些工具显著提高了开发效率。然而,AI目前仍然无法完全取代程序员的核心工作。编程不仅仅是编写代码,还涉及需求分析、系统设计、调试优化以及跨团队协作等复杂任务。这些工作需要高度的创造力、逻辑推理能力以及对业务场景的深刻理解,而这些正是当前AI技术所缺乏的[^1]。 此外,AI在处理非结构化问题、进行创新性设计以及理解人类情感和意图方面仍然存在局限。例如,在需要高度创意的算法设计、用户体验优化或与客户沟通需求变更的场景中,人类程序员的作用不可替代。同时,涉及伦理判断和社会责任的决策也需要人类的参与[^1]。 尽管如此,AI作为辅助工具的作用正在不断增强。例如,通过Prompt工程,程序员可以更高效地与AI协作;通过多模态协作,可以整合文本、图像和视频等多种数据形式;通过系统架构设计,可以更好地利用AI的能力构建复杂系统。掌握这些技能将成为未来程序员的重要竞争力[^3]。 ### 程序员如何适应AI的发展趋势 面对AI的快速发展,程序员应主动调整自身技能结构,以更好地与AI协同工作。以下是一些关键方向: - **Prompt工程**:学习如何高效地与AI模型交互,编写清晰、准确的指令以获得高质量的输出。 - **多模态协作**:不仅要精通代码编写,还需具备整合图像识别、自然语言处理等多种AI模型的能力。 - **系统架构设计**:理解整体系统的业务边界和架构逻辑,合理利用AI工具提升系统性能。 - **工具链整合能力**:熟练使用AI辅助工具,如GitHub Copilot、LangChain、Flowise等,构建高效的开发流程。 ### 示例:使用AI辅助生成代码 以下是一个使用AI辅助生成的Python函数示例,该函数用于计算斐波那契数列: ```python def fibonacci(n): if n <= 0: return [] elif n == 1: return [0] fib = [0, 1] for i in range(2, n): fib.append(fib[i-1] + fib[i-2]) return fib # 示例调用 print(fibonacci(10)) ``` 该函数可以被AI辅助优化为更简洁的形式,例如使用生成器或递归方式实现,具体取决于上下文需求。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

一支烟一朵花

所有打赏将用于一支烟花AI社区

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值