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置顶大型语言模型（LLM）在不同任务上展现的能力存在差异。我觉得在写代码和写文章这两个任务中，LLM还是更擅长写代码。
语言模型物理学目前将语言模型的能力划分为三个主要方面：知识、推理和形式。
编程语言包含许多具有明确格式和规则的元素。例如，变量如何声明、函数如何定义、代码块的起始/结束标记、循环和条件语句的语法等，都有相对固定的写法。常用的设计模式也都有经过验证的代码结构供LLM学习参考。LLM擅长生成这些符合规范的代码组件，自动化完成许多需要遵循格式的编码工作，从而提高开发效率。
写作通常避免套话和冗余表述，LLM生成的文本有时显得模式化，包含空洞的填充语句。要得到精炼的文章，用户需要投入精力修改，这使得LLM直接产出所需内容时效率并不像写代码那么高。
写代码的时候有很多格式文本不得不写，使用LLM辅助可以省掉这些填充格式的工作——此前往往由IDE自动补全、模板等功能来实现，但现在LLM能做得更好；而写作则需要超越固定表达，追求内容精炼与创新，这与LLM的输出方式不同，常需要人工干预。
我最初认为，可能存在一种认知偏差：即某个领域的专家更容易发现AI在自己专业领域的不足，因为他们熟悉领域中的细微差别和高标准。因此，他们可能会推断AI在自己不熟悉的领域表现得更好。写作者可能觉得LLM不擅长写作擅长写代码；反之，计算机专家也可能觉得LLM不擅长写代码擅长写作。
这个观点的核心是，专家容易低估AI在自身领域的表现，而高估其在其他领域的表现，因为他们对其他领域的评判标准可能不那么严苛。
现在，我仍然坚持这个观点，其实这个观点就是在说LLM处在专家以下新手以上的水平。但除此之外，我认为LLM在代码方面的确展现出更强的能力，这种更强不仅仅是上述跨领域观察偏差的结果。代码本身的性质——对严格的格式、明确的规则（如变量声明、函数定义、语法结构）和既定模式的依赖——恰好与LLM处理形式、规则的能力非常契合。相比之下，高质量的写作往往要求更高的原创性、语境理解和避免模式化表达的微妙技巧，这对当前的LLM来说挑战更大。
类似，如果是写作中格式要求比较多的文书工作——比如结构明确、要写很多固定内容的文件、材料，我想LLM也格外胜任。
本作品采用知识共享署名-相同方式共享 4.0 国际许可协议进行许可。
原文地址：www.orangeclk.com
语言模型物理学目前将语言模型的能力划分为三个主要方面：知识、推理和形式。
编程语言包含许多具有明确格式和规则的元素。例如，变量如何声明、函数如何定义、代码块的起始/结束标记、循环和条件语句的语法等，都有相对固定的写法。常用的设计模式也都有经过验证的代码结构供LLM学习参考。LLM擅长生成这些符合规范的代码组件，自动化完成许多需要遵循格式的编码工作，从而提高开发效率。
写作通常避免套话和冗余表述，LLM生成的文本有时显得模式化，包含空洞的填充语句。要得到精炼的文章，用户需要投入精力修改，这使得LLM直接产出所需内容时效率并不像写代码那么高。
写代码的时候有很多格式文本不得不写，使用LLM辅助可以省掉这些填充格式的工作——此前往往由IDE自动补全、模板等功能来实现，但现在LLM能做得更好；而写作则需要超越固定表达，追求内容精炼与创新，这与LLM的输出方式不同，常需要人工干预。
我最初认为，可能存在一种认知偏差：即某个领域的专家更容易发现AI在自己专业领域的不足，因为他们熟悉领域中的细微差别和高标准。因此，他们可能会推断AI在自己不熟悉的领域表现得更好。写作者可能觉得LLM不擅长写作擅长写代码；反之，计算机专家也可能觉得LLM不擅长写代码擅长写作。
这个观点的核心是，专家容易低估AI在自身领域的表现，而高估其在其他领域的表现，因为他们对其他领域的评判标准可能不那么严苛。
现在，我仍然坚持这个观点，其实这个观点就是在说LLM处在专家以下新手以上的水平。但除此之外，我认为LLM在代码方面的确展现出更强的能力，这种更强不仅仅是上述跨领域观察偏差的结果。代码本身的性质——对严格的格式、明确的规则（如变量声明、函数定义、语法结构）和既定模式的依赖——恰好与LLM处理形式、规则的能力非常契合。相比之下，高质量的写作往往要求更高的原创性、语境理解和避免模式化表达的微妙技巧，这对当前的LLM来说挑战更大。
类似，如果是写作中格式要求比较多的文书工作——比如结构明确、要写很多固定内容的文件、材料，我想LLM也格外胜任。
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12 20
财新对于人工智能的运用非常谨慎，因为信息的准确性很重要，经过审慎评估才交付 AI 功能。功能现在看可能有过时之处，但新版本会很快推出。在财新语料的基础上咨询问题，信源有保证。
日常或研究均可用，现在可以在搜索入口或者文章页面访问，也可以哪里不懂长按哪里。也可以直接访问这里：ask.caixin.com。
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14 01
视频播客就是把播客最大的好处给抹除了，我会觉得这是以 YouTube 为代表的视频平台强势的后果。
但这个问题也没有想很清楚 还得再想想。
但这个问题也没有想很清楚 还得再想想。
陈宇慧: 我是不考虑做视频播客了，理由可能和其他朋友都不大一样。 「厨此以外」有很多素人嘉宾，他们不习惯摄像头甚至也不习惯麦克风，平时已经需要花很多时间来帮他们卸下心防真诚表达，前采和剪辑的工作量非常大。但我觉得花这些时间精力都是值得的，也是未来仍然会坚持的一个方向。不过视频就真的没办法了👐🏻
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搜商也重要，好多信息明明就在网上，各路 Agent 就是没有思路去搜到。搜到互相冲突的信息时分辨能力也低。
我现在用 Deep Research 体验很不好，真遇到想要 deep research 的事情，各家 Deep Research 产品基本都搞不定。
我现在用 Deep Research 体验很不好，真遇到想要 deep research 的事情，各家 Deep Research 产品基本都搞不定。
罗锴: AI都将到差不差，但是优质的信源永远无可替代。
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