- 主题:哎,手撸LCD界面果然很麻烦啊
上lvgl呀
【 在 commander 的大作中提到: 】
: 以后一定用好一点的单片机,该上os上os,该上图形框架的上图形框架,该上高分屏上高分屏
: 决不手撸显示界面和菜单
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我有个朋友,从来没做过前端和app。
刚靠chatgpt(免费版,4小时25条的限制),3天内从零开始做了一个app。大概类似于kfc的在线下单的那种复杂度吧。
难度是不高,但整个过程很顺滑,用他的话说就像是他之前带团队一样,只是区别是这次只有他一个人。
所以,我觉得很快这种需求就可以chatgpt化了。以后打打字代码就撸好了。
【 在 commander 的大作中提到: 】
: 这不还得搞android ios那一套开发环境?
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基础当然有,好歹当年也是搞acm的。
flutter,要学新的语言,新的平台。不过flutter确实也容易上手就是了。
【 在 BenRenO 的大作中提到: 】
: 肯定有其它编程基础。android app本来入门就非常简单。不用chatgpt自己随便看几个视频说不定更快做出来。
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我在STM32F051K8Ux上上过LVGL。
64K/8K
【 在 dismoon 的大作中提到: 】
: G030....
: 大侠,我给您跪了,我用G070上外部48MHz晶振都没敢用LCD
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我也是啊,虽然一直说要转rust,
但目前我对rust的掌控程度还不足以替代c...
【 在 dismoon 的大作中提到: 】
: 所以这个坛子上只有我是一个C用到黑的吗?
: 其他也会,就是感觉什么都没C用的顺手
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顺便,我最近也开始尝试用gpt4辅助写代码了。
目前的感受,在比较小众的领域,架构级的问题,还不太行。
这货在小众领域会倾向于捏造事实...尼玛每次问它xxx这个能不能做。
他就会跟我说可以做,然后会让你安装一个magic library,通过这个library刚好可以神奇的解决这个问题。
然后会给你step by step的安装配置步骤,代码也会贴的很详细很具体。一切看起来就特么跟真的一样。
然后我去测试就会发现根本就不存在这样的library。关键是你真的去google会发现在网络的某个地方还确实躺着个同名的library,只不过是个dead project,虽然用途相似但也不存在gpt捏造出来的那些函数接口...
然后gpt4比3.5要好很多。3.5是特别喜欢胡编乱造,gpt4其实给的答案会相对靠谱一点。有些确实做不到得地方第一次问他也会说可能搞不定。然后我说我有个朋友说这么做可以,你帮我看看是不是(其实这个朋友就是gpt3.5...)。它就会马上改口说可以,然后给我捏造一套完整的代码范例...
总的来说,这块对我的主要价值是提供了更广阔的思路,尤其是它知道很多我都不知道的库。这一点很有帮助。但在超出他能力的问题上,千万不要去尝试他给的solution...基本上就是把你带到阴沟里,纯纯的浪费感情和时间...
总之目前来看,我的评价是在小众领域,涉及到比较复杂的问题,gpt4还不足以去创造性的解决问题。不过在UI领域这种没啥创造性的领域可能就没啥问题了。我把眼下的坑填完就来尝试用gpt4撸LVGL的界面~这事情它应该很擅长。
【 在 dismoon 的大作中提到: 】
: 所以这个坛子上只有我是一个C用到黑的吗?
: 其他也会,就是感觉什么都没C用的顺手
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修改:lvsoft FROM 180.111.25.*
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你想多了,以后不会有人与人的交流的。
互联网带来了信息爆炸,让每个人一天就可以接收到古代人一辈子的信息。
没有融入互联网的人就跟古人一样会被现代社会淘汰。
ai时代带来了信息阻塞,让每个人每秒都会被古人一辈子的信息填满。
没有ai帮你过滤的人,就跟古人一样会被现代社会淘汰。
以后是每人配个ai秘书,ai与ai交流,人从ai那里取结果。然后用不了多久,ai就可以把人完全架空。
【 在 hgoldfish 的大作中提到: 】
: 所以 GPT 以后会对互联网造成非常大的冲突。导致大家看互联网的信息时,都会担心是不是 AI 生成的。对互联网失去了信任。信任是啥,黄金!依我看,GPT 极有可能造成互联网的失效,导致生产力的后退。
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别别别...我要吐了....
【 在 hgoldfish 的大作中提到: 】
: 这么说吧。。你现在有个叫做 xiaoju 的助理。。
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chatgpt就是gpt啊,diffusion model只是图像方面的应用,从突破天花板角度来看远不如gpt。
你说的问题本质上就是gpt还没做到agi就急于应用所产生的问题。这个事情属于刻舟求剑,我不想讨论,没啥意义。大概类似于年初的时候讨论stable diffusion不会画手指一样。这种低层次讨论在网上已经被重复过无数遍了。
gpt目前具备一定的逻辑能力,但不具备正常人类所需的全面的逻辑推理能力。gpt目前的逻辑能力还是更靠近直觉这一侧。用我的话来说就是高级版的模式匹配。这个就是目前gpt能力的本质。
但gpt现在展现的这个能力已经揭示了通往agi的道路。现在针对gpt的诟病无非是这么几点:
1. gpt不具备真正的逻辑推理能力(如你这贴所说)
2. gpt的训练无法脱离人类数据,无法独立前进。
3. gpt的训练已经用了全人类尺度的数据集了,那么更大规模的gpt训练所需的数据集在哪里
4. gpt的本质上就是个文本产生器,它会胡编乱造而你很难去识别它。
但我是觉得这些都不是问题。首先看几个事实:
1. 你抛一个很复杂的问题给gpt4,它大概率能正确的帮你分析整理分解为几个更简单的任务。也即gpt具备divide and conquer的能力。
2. gpt给出的回答,比如给你的程序,你可以运行然后把报错结果直接贴给它,它一样能识别错误并纠正。也即gpt具备trial and error的能力。
3. gpt plugin,把gpt和现存的各类系统桥接了起来。而这些现存的系统,事实上就起了validator的作用,同时把gpt拓展到了更广的领域。
综合以上3点,gpt可以在plugin拓展的更general的领域中,在不依赖人类数据的情况下,实现自我进化。validator,trial and error,就是一个进化方向的监督信号。divide and conquer,则是让它把模式匹配能力演化到更大更复杂场景的推进力。到了那个时候,你就很难再说它不具备逻辑推理能力,只会胡编乱造给出大量错误了。
说的更简单一点,alphago的例子就在眼前。我在很长的时间里都不能理解,为啥alpha zero从完全随机开始下棋却能获得进化。为何从随机对随机,全盘乱下的局面中,能获得下棋的有效信息。直到后来我领悟到了mcts真正的价值,它最重要的地方在于,提供了一个非常微弱的进化方向的信号。这个微弱的信号恰恰是让ai突破随机的关键。gpt现在发生的事情,也是完全一样的。
【 在 hgoldfish 的大作中提到: 】
: 你不觉得 GPT 算法的行为逻辑和 xiaoju 很像吗?都是只考虑统计学上的关联性,但是不懂得挑选样本,不使用正确的统计学方法,更没有逻辑推演的功能。经常会得出“中国人经常喝乳制品致癌风险会增加”这类健康学结论。
: 我的看法是他是非常有益的人类处理信息的助理工具,但是大多数工作仍然需要人类的干预。比如最近短视频以及 PORN 领域,已经出现了大量使用 AI 生成图片视频然后人工挑选结果的应用。
: 筛选信息这个场景我觉得不太适合,对于大多数人现有的(包含大量人工干预的)推荐算法已经足够了。对于我们这种总是希望打破信息茧房的人,GPT 算法不止带来茧房还可能给出大量错误的信息提高识别的代价不如不要。
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FROM 180.111.25.*
胜负当然不是方向。
菜鸟博弈的再激烈也没啥用。
换个比喻好了,两人猜拳,每次都有胜负。但你认为这样的胜负能产生什么指导意义么?
alpha zero最早的时候就类似于这种情况,全盘乱下,胜负55开,不能产生有价值的信息。那胜负就没有意义。
【 在 ericking0 的大作中提到: 】
: 感觉alpha zero的那个可不算是微弱的进化方向;围棋胜负判断是非常确定的一种评价标准;感觉GPT很难自主 ...
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