Tôi vừa mới đọc xong bài viết này và nó lặng lẽ sắp xếp lại cách tôi nghĩ về việc huấn luyện AI. Cốt lõi của nó là không ai thực sự trở nên giỏi nhờ vào sản phẩm cuối cùng, mà bạn trở nên giỏi thông qua các chỉnh sửa — phần mà người có kinh nghiệm chỉ ra cho bạn những gì sai và tại sao. Sự chỉnh sửa mới là bài học, không phải bản nháp cuối cùng sạch sẽ... Và chính xác như vậy, AI cũng trở nên giỏi về mã nguồn nhờ vào những diff (sự khác biệt). Nó không bao giờ học từ mã nguồn hoàn chỉnh, mà học từ các diff. Mỗi lần sửa lỗi, mỗi lần viết lại, mỗi câu “không, làm theo cách này” mà Git đã vô tình lưu lại qua các năm. Nhưng ở mọi nơi khác, chúng ta vứt bỏ phần đó đi. Bản trình bày đã được gửi, ghi chú đã được lưu trữ, hợp đồng đã được ký, và tư duy tạo ra chúng thì biến mất. Một tài liệu là đầu ra của phán xét, nhưng đã bị loại bỏ phán xét. > Đó là lý do tại sao việc “ghi lại kiến thức” bằng cách tìm kiếm các tài liệu cũ chẳng bao giờ hiệu quả. Mỗi công ty đều xây dựng một hệ thống lưu trữ... những gì nó biết. Nhưng không ai xây dựng hệ thống phán xét... những gì thực sự được quyết định là tốt. Và phán xét được bộc lộ, không phải được nêu ra... phỏng vấn nói dối, còn chỉnh sửa thì không. > Đây là điểm mà cuộc tranh luận về “không thể huấn luyện / tính chính xác riêng tư” luôn bỏ lỡ: nó không phải là không thể huấn luyện, mà chỉ tồn tại ở nơi mà mọi người đều xóa bỏ. Hãy hỏi bất kỳ công ty nào về tỷ lệ chấp nhận của họ, họ thậm chí không thể trả lời... vì chẳng ai giữ lại các bản chỉnh sửa. Phần mềm vô tình giữ lại hóa đơn của mình. Luật và tài chính thì chưa bao giờ xây dựng Git của riêng họ. Phán xét nằm trong diff.