一位数据科学家正在质疑 Jupyter Notebook (.ipynb) 在不断发展的人工智能开发领域中的持续相关性，特别是随着代理工作流和大型语言模型 (LLM) 的兴起。用户指出，虽然 LLM 现在可以生成大部分必要的代码，但笔记本传统的基于单元格的结构可能不再是组织工作流的最有效方式。他们提议转向提示-结果抽象，而不是当前的 code-output 模型，并寻求社区的意见，以确定笔记本是否仍然足够，或者是否需要新的范式。 AI
影响 这次讨论突显了随着人工智能能力的进步，开发人员工具和工作流可能发生的转变，促使人们反思数据科学家如何组织他们的工作。
排序理由 用户在 subreddit 上生成的关于特定工具在人工智能进步背景下的相关性的讨论。
AI 生成摘要 · Google Gemini · 来自 1 个来源。 我们如何撰写摘要 →
