3.1 会不会有很多软件工程师可以更短时间内完成任务却特意花更长时间呢？

GreyZeng 2021-08-07 15:21:26

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教材3.1中写到

对于这些任务，一个成熟的软件工程师应该能够降低任务交付时间的标准方差。如果你能长时间稳定而按时地交付工作的结果，内部和外部的顾客就会对你的工作有信心，更喜欢与你合作。

作者认为一个任务交付时间稳定的软件工程师，大家会对他更有信心，更喜欢跟他合作。如果所有人都这么认为，会不会因此导致很多软件工程师可以更短时间内完成任务却特意花更长时间呢？因为他们不能保证每次都可以在短时间内完成，另外毕竟市场和公司都喜欢任务交付时间稳定的软件工程师，这样拉长时间还更加轻松，何乐而不为。

当然从整个行业生态来看，在这种交付时间稳定更好的标准下，偶有这种能力资源的“浪费”也是可以接受的。但是否有更好的衡量标准可以避免这种“浪费”呢？

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GreyZeng 2021-08-07

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通过团队项目的实践，发现诚如助教所言，在团队合格的管理制度下，以及配合燃尽图、代码提交、issue等方式，可以大致看出任务的完成度，PM也可以很好的规划团队每个成员的任务，很大程度上可以防止“摸鱼”现象的存在。在软件开发过程中，也发现了任务稳定按时交付的重要性。在每次分配的任务量差不多的情况下，如果团队中一个成员有时交付一个任务只需要一天，而有时却需要好几天，这会打乱团队的整体任务规划，会导致一些需要迭代的任务难以进行。
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最近，Meta公司发布了人工智能模型——Llama 3.1。那么Llama 3.1 405B的效果怎么样？我们来对比一张图，横向对比一下GPT-4。可以看出，Llama 3.1 405B在各类任务中的表现可以与GPT-4等顶级的模型相差无几。那么，我们怎样才能用到这款强大的Llama 3.1 405B模型呢？最直接的方式是通过Meta.ai平台，但目前这一途径仅对美丽国的用户开放。那有无适合平民用的大模型嘞。接下来我们将在本地部署Llama 3.1 8B（环境所迫）1.环境准备。

Llama 3.1 介绍2024 年 7 月 24 日，Meta 宣布推出迄今为止最强大的开源模型——Llama 3.1 405B，Llama 3.1 405B 支持上下文长度为 128K Tokens，增加了对八种语言的支持，号称第一个在常识、可操纵性、数学、工具使用和多语言翻译方面与顶级人工智能模型相媲美的模型。当然 405B 新一代大模型所需要的算力成本也是巨大的，一般的中小型企业和个人需要慎重评估一下成本与产出是否值得应用。

1.初识软件测试 1.1初级软件测试专业知识点 1.2初级软件测试员“非专业”知识点 1.3软件测试工程师需具备两大核心素质：人格品质和沟通能力。 2.软件测试入门 2.1实体产品测试用例 2.1.1测试矿泉水瓶 2.1.2测试白板笔 2.2软件测试实例 2.2.1邮箱之登录测试 2.2.2邮箱之发信测试 3.测试工作从评审需求开始 3.1项目成员 3.2项目成员与需求的关系 3.3评审需求文档 3.4如何评审需求文档 3.5 求职指导 4.软件测试的基本概念...

【新智元导读】紧跟着Meta的重磅发布，Mistral Large 2也带着权重一起上新了，而且参数量仅为Llama 3.1 405B的三分之一。不仅在编码、数学和多语言等专业领域可与SOTA模型直接竞争，还支持单节点部署。昨天正式发布的Llama 3.1模型，让AI社区着实为之兴奋。但是仔细一想就能发现——405B的参数规模，基本是没法让个人开发者在本地运行了。比如昨天刚发布，就有一位勇敢的推特网友亲测，用一张英伟达4090运行Llama 3.1。

Llama 3.1是Meta最新推出的开源大语言模型，有三种规格：8B（80亿）、70B（700亿）和405B（4050）亿参数，支持八种语言，具备128K扩展上下文长度。它提供卓越的通用知识、数学计算、多语言翻译和工具使用能力，开放下载并允许开发者定制和微调。

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