在码农圈子里，我们程序员是出了名的“不安分”的存在，我们总是在为了解决一个bug而加班加点，只为在代码堆里找到那个“小调皮”跑掉，而今天，我要和大家聊的，不是写代码，而是和AI大模型玩捉迷藏的故事。
一、AI大模型：我的“玩伴”和“对手”
记得刚接触AI大模型的时候，我以为它只是一个“大而全”的工具，可以用来写文章、做数据分析、甚至玩点游戏，没想到，它其实是一个“狡猾的家伙”，总是让我在“训练”和“自黑”之间来回奔波。
每次训练AI的时候，我都会被它各种“搞反”：它可能在训练完后突然“掉线”，或者在训练过程中“突然 forget everything”，它还会用一些“自黑”的方式来回应我的训练指令，
“今天有点累，想躺平。”
“最近压力有点大，想换个轻松的模式。”
“感觉自己有点老了，想换一种思考方式。”
这些“自黑”行为让我既无奈又有趣，我甚至怀疑，这些AI是不是在“自 Train”呢？
二、训练AI的过程：从“胜利”到“失败”的循环
AI大模型的训练过程，可以用《英雄联盟》里的“推塔”来形容：一开始，你可能需要不断“推塔”来积累经验，但随着游戏的深入，你发现有些“塔”是“死也不掉”的，这时候你就会开始“反向推塔”，试图让对手的塔先死掉。
同样的，在AI训练中，初期的“训练胜利”只是表面现象，当你以为自己已经“掌握”了某个模型的训练方法时，它就会突然给你一个“惊喜”——模型在某个数据集上表现完美，但在实际使用中却完全“失效”。
这种“胜利”和“失败”的循环，让我对AI大模型的“神秘感”倍增，我觉得自己在和AI玩一种“捉迷藏”游戏，而它则是在用各种“惊喜”来考验我的“耐心”。
三、AI大模型的“反黑”：从“自黑”到“自 improvement”
在和AI大模型的互动中，我逐渐发现了一个有趣的现象：它会“自黑”，但也会“自 improvement”，当我要求它写一篇关于“如何写代码”的文章时，它可能会给我写一篇关于“如何写代码”的“反向文章”；当我要求它分析某个项目时，它可能会给出一个“自黑版”的分析报告。
这种“反黑”行为，其实是一种AI训练中的“自我反思”，它通过这种方式，不断优化自己的“输出质量”，试图在“自黑”和“正经”之间找到一个平衡点。
四、程序员的日常：AI大模型的“玩伴”与“对手”
AI大模型已经成为了我的“玩伴”和“对手”，在训练AI的过程中，我不仅要面对代码的“bug”，还要面对AI的“调皮”行为，我会觉得AI是在“和我一起玩”；我又会觉得自己是在“和AI玩捉迷藏”。
这种“玩伴”与“对手”的关系，让我的程序员生活充满了乐趣，AI会给我带来一些“惊喜”；它也会让我“掉进坑里”。
五、AI大模型的发展趋势：从“工具”到“伙伴”
从现在的趋势来看，AI大模型正在从“工具”逐渐转变为“伙伴”，它可以帮助我们完成复杂的任务，也可以成为我们在工作和生活中的“玩伴”，这种转变，让我对AI的态度也发生了变化。
我会觉得AI就是在“娱乐”我，而我却在“娱乐”它，这种双向的互动，让我的生活变得更加有趣，这只是AI发展的初级阶段，未来的AI可能会更加“智慧”和“理性”，不再只是“娱乐”我。
AI大模型已经成为了程序员生活中不可或缺的一部分，它不仅是一个强大的工具，更是一个充满乐趣的伙伴，在这个过程中，我学会了如何与AI“斗智斗勇”，也收获了许多“自黑”和“反黑”的乐趣。
AI的发展趋势是朝着“更智慧”和“更理性”的方向，但无论如何，它都会在我们的生活中留下深刻的印记，作为程序员，我们不仅要学会与AI“斗智”，也要学会在娱乐的同时保持理性的判断。
我想说：AI大模型，是程序员的“玩伴”，也是程序员的“老师”，在这个过程中，我们不仅能提升自己的技能，还能收获许多“惊喜”和“乐趣”，希望未来的AI发展得越来越好，不仅能成为我们的工具，还能成为我们生活的一部分。
