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Taelin
Art / Biegung / HVM / INets / λKalkül
Eine praktische Möglichkeit, ein großartiges Denkmodell zu nutzen, besteht darin, Ihren Compiler zu erweitern, um Probleme zu erkennen, die er noch nicht ausreichend intelligent™ findet. Das heißt, neue Fehlermeldungen, die neue Klassen von Bugs abdecken.
Zum Beispiel habe ich kürzlich eine größere (15k Tokens) Datei in reinem C geschrieben. Diese Datei implementiert einige Hardcore-Funktionen in HVM, einer linearen Sprache, in der Variablen nicht mehr als einmal verwendet werden können, da dies das Risiko birgt, den Speicher zu beschädigen.
Das ist ein sehr subtiler Fehler. Die gesamte Datei visuell zu inspizieren würde ewig dauern. Debugging ist sehr schwierig. Ich habe in der Vergangenheit Stunden / Tage damit verloren. Diesmal habe ich einfach einen Prompt geschrieben, in dem ich die KI bat, nicht-lineare Verwendungen zu erkennen - etwas, das GCC nicht kann.
Es hat nicht alle Fehler auf einmal erkannt, also musste ich den Prompt ein paar Mal erneut ausführen. Trotzdem hat es schnell Stellen im Code angezeigt, die falsch waren, was es mir ermöglichte, schnell zu beheben. Ich habe den Prompt immer wieder ausgeführt, bis es anfing zu halluzinieren, was im Grunde bedeutet, dass die meisten Fehler verschwunden sind.

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Eine praktische Möglichkeit, ein großartiges Denkmodell zu nutzen, besteht darin, Ihren Compiler zu erweitern, um Probleme zu erkennen, die er noch nicht ausreichend intelligent™ findet. Das heißt, neue Fehlermeldungen, die neue Klassen von Bugs erkennen.
Zum Beispiel habe ich kürzlich eine größere (15k Tokens) Datei in reinem C geschrieben. Diese Datei implementiert einige Hardcore-Funktionen in HVM, einer linearen Sprache, in der Variablen nicht mehr als einmal verwendet werden können, da dies das Gedächtnis gefährden könnte.
Dies ist ein sehr subtiler Fehler. Die gesamte Datei visuell zu inspizieren würde ewig dauern. Debugging ist sehr schwierig. Ich habe in der Vergangenheit Stunden / Tage damit verloren. Diesmal habe ich einfach einen Prompt geschrieben, in dem ich die KI bat, nicht-lineare Verwendungen zu erkennen - etwas, das GCC nicht kann.
Es hat nicht alle Fehler auf einmal erkannt, also musste ich den Prompt ein paar Mal erneut ausführen. Trotzdem hat es schnell Stellen im Code angezeigt, die falsch waren, was es mir ermöglichte, schnell zu beheben. Ich habe den Prompt immer wieder ausgeführt, bis es anfing zu halluzinieren, was im Grunde bedeutet, dass die meisten Fehler verschwunden sind.

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Wenn gpt-5-high versagt, bitte es einfach, Fragen zu stellen
In der folgenden Interaktion:
- gpt-5-high hat bei einer Aufgabe schlecht abgeschnitten
- Ich habe ihm gesagt, es soll aufhören zu versuchen und mich einfach um Klarstellungen bitten
- Ich habe bemerkt, dass es meinen Code falsch gelesen hat, also habe ich mit Beispielen klargestellt
Es hat dann eine korrekte C-Datei geschrieben, 150 LOC

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