Cat Chen, @[email protected] (@CatChen) “面试最难的正是区分 skill（能力）和 knowledge（知识）。很久以前在 Facebook 的时候” — TopicDigg
面试最难的正是区分 skill（能力）和 knowledge（知识）。很久以前在 Facebook 的时候，系统设计的面试培训就强调，要选跟候选人背景不重合的题目，这样才能看候选人面对陌生问题时是否有一套系统化的手段来拆分问题和解决问题。如果候选人有 ML 背景，你还问 design newsfeed 这道题，候选人只会复述他已有的知识。
然而 LLM 让人类明白到，对足够多的知识进行有效的压缩，结果看起来就跟能力非常接近。刷 LeetCode 就是这样子，缺乏分析问题的能力？没关系，通过足够多的练习后，你看到新问题也能迅速进行模式匹配，找到对应的算法，然后写代码就是了。这甚至能推广到整个「应试」的概念——技能不足，就通过训练补足。
所以最终如何区分技能还是知识？AI 都能通过图灵测试了，还能怎样区分。只要训练数据量足够大，就能以假乱真。
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最近时间线上很多 leetcode 必要性的讨论
作为一个算法竞赛过来的人，我认为算法题是可以很好考察一个人分析和解决问题的能力的，且这种能力是可以泛化的
但它的问题是，你需要花时间去学习各种常用的模式，而这些模式现在可能 ai 比我们更擅长
如果你的工作中用不到这些算法，那你可能会觉得它非常 useless
现在 ai 不擅长什么呢，如何从宏观角度去设计一个系统来满足人的需要
解算法题是术，设计架构是道（或者说战略和战术吧），ai 的能力正在从术走向道，一个工程师的成长过程也是一样的，我觉得新时代的能力考察应该同时侧重这两个方面
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