Google DeepMind 的研究员Nicholas Carlini 介绍了他使用LLM的一些经验。

因为LLM被过度炒作，导致现在也出现了一些LLM完全无用论的观点。作者认为显然是有用的，但需要用对地方。目前对作者有用的主要分两类：某新方向的入门学习、一些简单的重复性工作。具体如下：

⭐Building entire webapps with technology I've never used before.

使用我以前从未使用过的技术构建整个网络应用程序。

⭐Teaching me how to use various frameworks having never previously used them.

教我如何使用以前从未使用过的各种框架。

⭐Converting dozens of programs to C or Rust to improve performance 10-100x.

将数十个程序转换为 C 或 Rust，将性能提高 10-100 倍。

⭐Trimming down large codebases to significantly simplify the project.

削减大型代码库以显着简化项目。

⭐Writing the initial experiment code for nearly every research paper I've written in the last year.

为我去年写的几乎每一篇研究论文编写初始实验代码。

⭐Automating nearly every monotonous task or one-off script.

自动化几乎所有单调的任务或一次性脚本。

⭐Almost entirely replaced web searches for helping me set up and configure new packages or projects.

几乎完全取代了网络搜索来帮助我设置和配置新的包或项目。

⭐About 50% replaced web searches for helping me debug error messages

大约 50% 取代了网络搜索来帮助我调试错误消息

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