Sebelum presentasi, ada pengenalan sponsor dari Google dan Facebook.

Sama seperti ungkapan "menutup kandang setelah sapi hilang" bukan berarti kita tidak perlu bersiap untuk masa depan,
menurut saya, "jangan menciptakan ulang roda" juga bukan berarti kita tidak perlu meluangkan waktu untuk memperoleh wawasan.
Jika bagian sebelum dan sesudahnya dipotong dari konteks situasi saat ungkapan seperti itu muncul, makna aslinya akan terdistorsi.

Saya rasa komoditas khas terbesar Amerika Serikat adalah dolar

Kalau harus mengulang berkali-kali untuk menyelesaikan masalah yang sama, akhirnya jadi melewati ukuran context window, dan saya sudah beberapa kali mengalami AI seperti jadi rusak saat itu. Jadi saya penasaran, dalam kasus seperti ini biasanya orang lain menanganinya bagaimana.

Kalau saya, kalau setelah dicoba berkali-kali masih bertingkah bodoh, saya ganti model lalu buka jendela prompt yang baru.

Ini pengalaman yang belum lama terjadi, tetapi baru-baru ini saya membuat roda saya sendiri yang sangat istimewa.
Membangun aplikasi 1000 halaman di Nuxt memakan waktu 7 menit,
tetapi setelah mengorbankan beberapa otomatisasi dan menulis ulang, saya berhasil memangkas waktu build menjadi 20 detik.

OSSU Open Source Society University - Belajar Computer Science secara otodidak

Sepertinya ini pernah diperkenalkan pada masa awal GeekNews. Selama itu, sudah cukup banyak hal yang ditambahkan.

Terima kasih atas jawabannya!

quickSortInPlace() kedua yang Anda lampirkan ini juga merupakan implementasi yang lambat.

Coba jalankan kode di bawah ini.

function quickSortInPlace(arr, left = 0, right = arr.length - 1) {
if (left >= right) return;

const pivotIndex = partition(arr, left, right);
quickSortInPlace(arr, left, pivotIndex - 1);
quickSortInPlace(arr, pivotIndex + 1, right);
}

function partition(arr, left, right) {
const pivot = arr[right];
let i = left;

for (let j = left; j < right; j++) {
if (arr[j] < pivot) {
[arr[i], arr[j]] = [arr[j], arr[i]];
i++;
}
}

[arr[i], arr[right]] = [arr[right], arr[i]];
return i;
}

function quickSort(arr) {
if (arr.length <= 1) return arr;

const pivot = arr[arr.length - 1];
const left = [];
const right = [];

for (let i = 0; i < arr.length - 1; i++) {
if (arr[i] < pivot) {
left.push(arr[i]);
} else {
right.push(arr[i]);
}
}

return [...quickSort(left), pivot, ...quickSort(right)];
}

const repeat = 100;
const arrLength = 10000;
const unsortedArray = new Array<number>();
for(let i = 0; i < arrLength; i++)
unsortedArray.push(Math.round(Math.random() * arrLength));

let sorted: Array<number>;

const qb = performance.now();
for(let i = 0; i < repeat; i++)
sorted = quickSort(unsortedArray);
const qe = performance.now();

const rqb = performance.now();
for(let i = 0; i < repeat; i++) {
let copied = [...unsortedArray];
quickSortInPlace(copied);
}
const rqe = performance.now();

console.log(q: ${qe - qb} ::: rq: ${rqe - rqb});

Tulisan yang memberi kesan wawasan mendalam. Memang khas a16z.

Saya biasanya tidak terlalu sering menulis komentar, tetapi alasan saya meninggalkan komentar pada tulisan ini adalah karena saya sangat sependapat dengan pemikiran penulis. Yang penting bukanlah AI atau LLM, melainkan saya harus siap sebagai seorang developer dalam lingkungan apa pun yang datang.

Karena karakteristik sumber yang dipelajari LLM, ia terutama memberikan data yang berada di sekitar nilai rata-rata dari data online yang tersebar di seluruh dunia. (Sebelumnya, quicksort di js membuktikan hal ini.) Karena itu, biasanya saya banyak menggunakannya untuk menanyakan apakah dari sisi gagasan/desain ada penyimpangan dari sudut pandang yang umum dan sampai sejauh mana hal itu bisa dipahami, atau untuk hal-hal yang selama ini agak sulit ditentukan harus ditanyakan ke mana.

Saya kurang paham apa makna dari melanjutkan percakapan ini lebih jauh.

Kalau sejak awal maksudnya adalah bahwa kode yang dihasilkan AI bisa saja memiliki sejumlah risiko, jadi sebaiknya disaring dengan baik lalu dimanfaatkan secara tepat, rasanya Anda cukup menjelaskan bagian mana dari tulisan penulis yang menurut Anda menunjukkan pemikiran penulis yang bias. Bahkan di ringkasannya juga ada isi dengan makna serupa, yaitu bahwa AI dapat dengan cepat menyediakan kode scaffold/draf tanpa konteks, tetapi desain dan tuning yang utuh tetap menjadi tanggung jawab pengembang manusia.

Pada dasarnya, ini bisa dianggap sebagai kode yang sama sekali tidak memahami beban dalam pembuatan, pengelolaan, dan penggabungan collection. Dalam kasus C++, sekitar 10 tahun lalu saja sudah ada usulan/implementasi untuk Move Constructor, dan bersikap sangat sensitif terhadap beban yang terkait dengan penyalinan memori adalah hal yang paling mendasar. Quick sort, secara mekanisme, adalah algoritme yang dapat menetapkan index semua nilai, dan sebaiknya setiap field mendukung random access.

Bahkan tanpa optimasi yang terlalu maniak, hanya dengan menerapkan hal-hal di atas saja sudah menghasilkan perbedaan performa lebih dari 2x dibanding cara pada tautan yang Anda berikan.

return [...quickSort(left), ...equal, ...quickSort(right)];

Coba pikirkan baik-baik bagian kode ini.

LLM dan AI terus berkembang seiring waktu. Hanya beberapa bulan lalu, hampir mustahil mengharapkan hal-hal seperti konsistensi kode sesuai percakapan, tetapi sekarang jika Anda mengunggah ke AI file kode yang diminta pada konfigurasi awal dalam ruang kerja tersebut, lalu memberinya instruksi agar saat menulis kode baru selalu mengikuti gaya kode yang sudah ada, ternyata AI bisa menghasilkan kode yang cukup konsisten.

Mode yolo dikabarkan telah diubah menjadi mode auto run.

Saya sedang mencoba berbagai hal sambil mencari arah, dan menurut saya pendekatan yang berpusat pada orang alih-alih tindakan ini cukup menarik. Apakah ini semacam panutan? Saya membacanya dengan senang hati, terima kasih.

Sepertinya tautannya tidak berfungsi dengan baik, jadi saya coba lagi. https://chatgpt.com/canvas/shared/68341217ae788191b66a523c948b1a8e

Halo. Karena penasaran, saya mencoba mengatakan, "Ini akan dipakai di front-end web, jadi tolong implementasikan algoritma quicksort dengan JavaScript." Namun, menurut saya cukup sulit untuk memahami apa masalahnya. Jika Anda bisa memberi tahu saya, itu akan sangat membantu. Terima kasih sebelumnya. https://chatgpt.com/share/68340f9b-b684-8002-8dd5-495d477065cd

Ini proyek Common Lisp. Jadi wajar kombinasi ocicl+make bisa dipakai. Mungkin akan lebih mudah dirawat kalau ini dilempar ke Vibe AI dan minta saja dibuatkan dengan typescript+deno.

Sepertinya Anda belum benar-benar memahami alasan saya menyebut bidang si penulis dan apa yang dimaksud dengan domain sendiri.
Mendelegasikan semua keputusan kepada AI tanpa pemikiran sendiri memang terlihat bodoh,
tapi saya juga kurang paham dengan orang-orang yang berada di sisi sebaliknya.

Terakhir, yang ingin saya tanyakan adalah, saya penasaran menurut superscv bagaimana sebaiknya LLM digunakan untuk coding.