在自动化方面,传统计算方法的可靠性和成本效益通常优于大型语言模型(LLMs)提供的能力。LLMs引入了一定程度的不可预测性,这在自动化任务中可能是有害的。 AI
影响 表明由于固有的不可预测性,LLMs可能并非所有自动化任务的最佳解决方案。
排序理由 该条目是一篇评论文章,讨论了传统计算与LLMs在自动化方面的相对可靠性。
在 Mastodon — fosstodon.org 阅读 →
AI 生成摘要 · Google Gemini · 来自 1 个来源。 我们如何撰写摘要 →
在自动化方面,传统计算方法的可靠性和成本效益通常优于大型语言模型(LLMs)提供的能力。LLMs引入了一定程度的不可预测性,这在自动化任务中可能是有害的。 AI
影响 表明由于固有的不可预测性,LLMs可能并非所有自动化任务的最佳解决方案。
排序理由 该条目是一篇评论文章,讨论了传统计算与LLMs在自动化方面的相对可靠性。
在 Mastodon — fosstodon.org 阅读 →
AI 生成摘要 · Google Gemini · 来自 1 个来源。 我们如何撰写摘要 →
@ carnage4life In my experience most automation is cheaper and more reliable when done with traditional (i.e. deterministic) computing. With LLMs, there’s not only the rising token cost, security concerns, environmental cost, but also the fundamental problem that they do not work…