@jerryjliu0: 同意。人们低估了好的抽象和可维护性的重要性。LLMs 流行的部分原因是……

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llm abstractions maintainability inference

摘要

Jerry Liu 同意 Jesse Zhang 的观点，认为人们低估了好的抽象和可维护性的重要性，并指出 LLMs 之所以流行，部分原因在于推理时使用模型（通过提示、编排）的便利性，而非训练。

同意。人们低估了好的抽象和可维护性的重要性。 LLMs/AI 最初如此流行的部分原因是推理时使用模型（通过提示、编排）的便利性，而不是训练。
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缓存时间: 2026/07/14 16:29

同意这一点。人们低估了良好抽象和可维护性的重要性。

LLMs/AI 如此受欢迎的部分原因，正是在于推理时通过提示（prompting）和编排（orchestration）使用模型的便利性，而非训练。

Jesse Zhang (@thejessezhang):
我其实强烈认为，公司想要用自身数据做的“学习”，大多不会是训练模型。

假设你手头有一堆关于客户或员工的有价值数据。

让这些知识产权发挥作用的最佳方式，是将其转化为技能或制品。

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