最近，谷歌Deepmind科学家 Nicholas Carlini 在博客中分享了他过去一年使用大语言模型的宝贵经验：LLM真的能提升工作效率！让我们一起来看看吧。
Carlini 起初对 LLMs 持怀疑态度，但经过一段时间的实践，他发现这些模型在编程和研究中简直是神器！
他列举了 50 个具体使用案例，这些例子主要可以分为两大类，分别为“帮助你学习”和“自动化乏味任务”。图1是文章目录。
举例来说，具体的使用案例有：
- 构建完整应用程序：帮助你用不太熟悉的新技术编程。
- 优化代码性能：提升了工作效率。比如帮你将Python代码封装到C++中。
- 自动化单调任务：让你从繁琐的工作中解放出来，专注于更复杂的问题。比如映射Apple Lisa 键盘的输入。
- 作为 API 参考和搜索工具：快速解决技术细节问题，修复错误。
同时，Carlini也表达了对这些工具可能带来的负面影响的担忧，比如信息可能会被滥用、就业机会减少等。他希望在更多场合中深入探讨这些风险，并提醒大家保持警惕。
Carlini 强调，根据实际使用经验来看，LLM在提高工作效率方面有巨大潜力，但 LLMs 的未来发展确实可能存在争议。
程序员朋友们和希望提高工作效率的朋友们都可以看看哦！
更多介绍：https://nicholas.carlini.com/writing/2024/how-i-use-ai.html#boring?continueFlag=2cadc941e72fa3a72dc7336899c19238
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