Hacker News 上的一篇讨论线程对大型语言模型（LLM）的质疑，起因于 Twitter 上的一篇批评性帖子。评论者们根据自身经验表达了不同的观点。 一些人发现 LLM 在特定任务上很有用，例如脚本编写、代码生成、CSV 操作和自动化 shell 命令，从而提高了效率。另一些人则认为，目前的估值要求 LLM 在更广泛的角色中取代人类，而关注狭隘的成功则忽略了重大的失败。 一种反驳意见认为，“聊天机器人”的方法并非最佳方法，LLM 在语音转录等领域表现出色，尽管偶尔会出现“幻觉”。人们强调了其作为变革性辅助技术的潜力。 一位评论者指出，请求检查生成的 URL 是否有效是一个比人们意识到的更难的任务，因为它可能会增加相当大的开销和延迟。 总的来说，该线程反映了对 LLM 当前能力和未来潜力的争论，观点因个人的用例和期望而异。