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数日前、誰かが GPT を使用して leetcode で質問に答え、アルゴリズムを学び、アイデアを刺激し、プログラミング スキルを向上させる方法を共有しました。
最初は信じられませんでしたが、自分で試してみて衝撃を受けました。問題を理解し、コーディングで問題を解決する AI の能力は、今ではそれほど役に立たないのでしょうか?
leetcode でより複雑なアルゴリズムの質問を見つけました:
配列からの検索nums[] の条件を満たす 4 つのタプル。
AI は
「a * b = c * d」## を理解できないはずだと思い始めました。
# "a != b != c != d" そして、AI は 2 つの例を通してカウント ロジックを理解できないはずだと思います。 私は AI を過小評価していたことが判明しました。 ナレーション: この実験で使用されるツールはクロードです。 プロンプトで、AI の ID と機能、および正確なミッションを設定します。 (1) AI がプログラマーでアルゴリズムが得意であることを明確にする; (2) 関数のプロトタイプを明確にする; (3) タイトルの説明を leetcode にコピーする; クロードは何を出力しましたか? (1) は単純かつ大まかな 4 重ループのソリューションを示します。 (2) はアルゴリズムのロジックを示します。## (3) は時間計算量と空間計算量を示します;
(4) はシステム プロンプトを示します: 「私は数学の問題を解くのが得意ではありません;
時間の複雑さは少し高いです。最適化の余地があるかどうかクロードに尋ねたいと思います:
(1) クロードは時間に unowned_map 空間を使用します。
# (2) は最適化ロジックを示します; (3) は時間計算量と空間計算量を与えます; さらに押し進めます私はクロードに、さらなる最適化の余地があるかどうかを確認するよう求めました: (1) クロードは理解できないアルゴリズムを使用しました。#(2) は最適化ロジックを示します;
(3) は時間計算量と空間計算量を与えます;
ボイスオーバー: そうですね、これは本当に O(n) に最適化できますか?
コードを書くための専用 AI は使用しませんでしたし、現在最も強力な AGI ツールとして知られている GPT も使用しませんでした。 AI のシンボルやロジックを理解する能力、コーディングや反復最適化による問題解決能力には本当に衝撃を受けました。
プログラマーにとって、leetcode で回答した質問の数や AC の数は関係ありません。 AI の助けを借りて、私たちは思考を広げ、能力を向上させることができます。これは誰もが学び、考えるべきことです。
#テクノロジー革命のあらゆる波において、私たちを排除するのはツールやテクノロジーではなく、そのツールやテクノロジーを最初に習得したその背後にいる人です。
この AI 革命の波についてどう思いますか?
ナレーション: この記事のタイトルは AI によって生成されました。
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