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98 AI がバックエンドを殺す難点はどこにあるか

有料1999-12-31

98 AI がバックエンドを殺す難点はどこにあるか 以前は AI がフロントエンドのニーズを書く方が、バックエンドのニーズを書くより難しいと思っていました 最近快手が共有した技術的詳細を見て、初めて業界が違えば山を隔てたようだと気づきました 以前の私の理解はフロントエンドは広範で雑多、バックエンドは深くて精髄、この言葉は正しいですが、具体的ではありません AI プログラミングというシナリオに具体的に言うと、AI が自律的にフロントエンドのニーズを完了する方が容易か、それともバックエンドのニーズを完了する方が容易かを討論します まずフロントエンドのニーズを見ます、フロントエンドの難点はこれらです: 1、UI 交互、これは説明がつかない:設計図をコードに変換、アニメーションをコードに変換、ずっと大きな穴で、AI は一部を解決しましたが、まだ程遠いです。コンテキストの問題でもなく、AI 能力の問題でもなく、このものの入力品質が非常に悪く、設計図とコードの間には幾つもの山があり、等価変換が実行可能かどうかさえ言い難いです

98 AI がバックエンドを殺す難点はどこにあるか

以前は AI がフロントエンドのニーズを書く方が、バックエンドのニーズを書くより難しいと思っていました

最近快手が共有した技術的詳細を見て、初めて業界が違えば山を隔てたようだと気づきました

以前の私の理解はフロントエンドは広範で雑多、バックエンドは深くて精髄、この言葉は正しいですが、具体的ではありません

AI プログラミングというシナリオに具体的に言うと、AI が自律的にフロントエンドのニーズを完了する方が容易か、それともバックエンドのニーズを完了する方が容易かを討論します

まずフロントエンドのニーズを見ます、フロントエンドの難点はこれらです:

1、UI 交互、これは説明がつかない:設計図をコードに変換、アニメーションをコードに変換、ずっと大きな穴で、AI は一部を解決しましたが、まだ程遠いです。コンテキストの問題でもなく、AI 能力の問題でもなく、このものの入力品質が非常に悪く、設計図とコードの間には幾つもの山があり、等価変換が実行可能かどうかさえ言い難いです

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