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第1课:大势不可逆,得势者必胜
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第1课:大势不可逆,得势者必胜
用户7006
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用户7479
用户7479
1月30日修改
立即报名
填了入学申请,才能拿到结业证书
25%
作业提交
正常我们提交作业,填这个表单即可,结业证书看入学申请与作业提交表单
25%
志愿者申请
有多个角色的志愿者,有时间有意愿的小伙伴可去申请
25%
作业投稿
是把你自己写得特别好的文章,笔记向社区投稿,优秀笔记选中后是作为优秀学员的加分项
26%
学员须知(小白必看)
AI训练营 - 学员须知(持续更新)
👾
这堂课我们聊
「势」
。所谓的
「势」
,指的是事物未来发展轨迹的状态,而我理解的是「势」分成
「行业势」
和
「个体势」
。对我们而言,先看到势再乘势而上。
课程预览
今天的课程会包含以下内容:
1.
AI Coding 行业发展趋势以及玩家分布(行业势)。
2.
AI Coding 现阶段主流的应用场景(行业势)。
3.
超级个体需要具备的产品和工程师思维(个体势)。
4.
产品思维拆解一款产品的最基础构成(个体势)。
5.
工程师思维讲解新趋势下构建一款产品的基础原件(个体势)。
来,我们开始上课!
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这堂课我们聊
「势」
。所谓的
「势」
,指的是事物未来发展轨迹的状态,而我理解的是「势」分成
「行业势」
和
「个体势」
。对我们而言,先看到势再乘势而上。
Slides
课程预览
今天的课程会包含以下内容:
1.
AI Coding 行业发展趋势以及玩家分布(行业势)。
2.
AI Coding 现阶段主流的应用场景(行业势)。
3.
超级个体需要具备的产品和工程师思维(个体势)。
4.
产品思维拆解一款产品的最基础构成(个体势)。
5.
工程师思维讲解新趋势下构建一款产品的基础原件(个体势)。
来,我们开始上课!
Part 1 行业趋势
AI Coding 并非一蹴而就的技术跃迁,而是经历了从统计学概率预测到深度理解上下文,再到自主规划任务的演进过程。
第一阶段:基于统计的自动补全(2015-2020)
在大型语言模型(LLM)爆发之前,代码补全工具主要依赖于统计模型(如N-gram)或早期的深度学习模型(如LSTM)。
•
这一阶段的代表产品包括Kite和早期的Tabnine。它们的核心逻辑是“预测下一个词”。通过分析大量的开源代码库,模型学习代码的概率分布。
•
这些工具缺乏对长上下文的理解能力。它们只能感知当前行或临近几行的代码,无法理解跨文件的逻辑引用,更无法生成完整的函数或类。
第二阶段:生成式 Copilot 时代(2021-2024)