Gemini 修 bug 神了!录网页视频把代码库甩给它就行,网友想要拜访权力

谷歌 Gemini 修改 bug 让网友大开眼界!X 一小伙分享,为尝试 Gemini 1.5 Pro,自己在编辑一个网页的代码时故意留了 3 个 bug,并分别录制了网页 bug 视频。接着把代码库打包成文件连同视频一起输给了 Gemini 1.5 Pro,提醒它找到并建设代码中的所有 bug,且要提供一个简要指南以及所做改动的说明。没想到,Gemini 1.5 Pro 还真就分分钟正确识别并建设了每一个 bug。小伙将这种弄法 po 出来后热度不断攀升,网友们纷纷一键三连,转赞收藏量过万。其本人还在评论区强调,

谷歌 Gemini 修改 bug 让网友大开眼界!X 一小伙分享,为尝试 Gemini 1.5 Pro,自己在编辑一个网页的代码时故意留了 3 个 bug,并分别录制了网页 bug 视频。

接着把代码库打包成文件连同视频一起输给了 Gemini 1.5 Pro,提醒它找到并建设代码中的所有 bug,且要提供一个简要指南以及所做改动的说明。

没想到,Gemini 1.5 Pro 还真就分分钟正确识别并建设了每一个 bug。

Gemini 修 bug 神了!录网页视频把代码库甩给它就行,网友想要拜访权力

小伙将这种弄法 po 出来后热度不断攀升,网友们纷纷一键三连,转赞收藏量过万。

其本人还在评论区强调,“这只是一个简单的例子,也将是它最差的表现”,Gemini 这小汁前途不可限量啊。

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有网友表示想起来一件事觉得有趣:英伟达黄院士前段时间曾公开表示“孩子们以后不需要学编程了”,那时候还有很多人反对称“AI 不会取代程序员”

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但甭管怎么说,AI 可以给程序员提供帮助是有目共睹的。

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接下来我们展开来看 Gemini 1.5 Pro 建设 bug 的经过。

事件经过

正如开头提到的,网友先是在编辑网页代码时故意写错了 3 处:

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这就导致网页上的一些功能操纵无法正常运行,于是小伙分别拍摄了 3 处无法正常运行的视频,每个视频十几秒。

然后将视频连同代码库一起输给了 Gemini 1.5 Pro。

prompt 为:

Fix the bugs in my code.Create a simple markdown guide for me to fix them,and then write the actual code to fix the bugs.I need the full code like it’s for a complete PR so I am make the changes.(建设我代码中的 bug,为我创建一个简单的 Markdown 指南以建设 bug,然后编辑实际的代码来建设。我需要完全的代码,就像它是为了一个完全的 Pull Request 一样,这样我才能进行改动。)

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随后,Gemini 1.5 Pro 立刻准确识别了 3 个 bug:

点击一个待办事项并不会将其标记为完成 / 未完成

主题切换器不会切换主题

点击登录按钮不会触发任何操纵

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紧接着就分别给出了建设方案,附带代码:

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小伙仔细对照自己敲的代码,确认 Gemini 1.5 Pro 给出的答案是正确的:

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小伙还强调,这 3 个 bug 在代码库文件中其实离着很远,这也就意味着 Gemini 1.5 Pro 确实读完了完全的上下文。

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“想要拜访权力”

网友看到这一系列操纵后激动搓手,直呼想要 Gemini 1.5 Pro 拜访权力:

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除坐等外,还有网友表示用 GPT-4 帮忙建设代码也很好使,顺带畅想了一下 GPT-5:

接下来可能是实时交互?或许能与 GPT-5 进行屏幕共享?

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而另一边已经获得拜访权力的网友早就玩嗨了。

比如,一次性输给 Gemini 1.5 Pro 最新的 10 篇论文,让它从中找到一个作者的电子邮件地址。

结果 Gemini 1.5 Pro 第一次就顺利找到了:

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然后又让 Gemini 1.5 Pro 从超 360000token 的《哈利・波特与凤凰社》整本书中找到一句话的说话人,Gemini 1.5 Pro 也顺利找到了。

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尝试继续上难度,一次性输入三本书,Gemini 1.5 Pro 最后用时约 1 分钟再次顺利找到对应的说话人:

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惊讶之余,这位尝试者总结了 Gemini 1.5 Pro 的逻辑推理能力:

对于常规提醒,接近 GPT-4 的性能。

但当我添加数十个例子时,Gemini 的性能在提升,似乎没有上限。多示例提醒成为了新的微调方法。

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沃顿商学院教授 Ethan Mollick 也来整活了。输给 Gemini 1.5 Pro 一本 352 页的《太空 60 年》规则手册,约 250000token,然后要求它扮演一个角色。

即使说明书分散在很多页上,而且非常复杂,但 Gemini“似乎明白了”:

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Ethan Mollick 教授表示,对所有其他 AI 进行这项尝试都是失败的,只有 Gemini 1.5 Pro 顺利了。

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这位网友想要编译整个 X 算法的代码存储库并将其上传到 Gemini 1.5 Pro,正在线向网友征集想问的问题。

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只见编译完成后,共 310489token,Dogan Ural 向 Gemini 1.5 Pro 提出了网友们关心的一系列问题,比如“在推特上扩大或者减少影响力的前 5 件事是什么?”

Gemini 1.5 Pro 很轻松地给出了这样婶儿的答案:

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你还见过哪些有趣的弄法?欢迎评论区分享~

参考链接:

[1]https://twitter.com/mckaywrigley/status/1762175776726663267

[2]https://twitter.com/mattshumer_/status/1759981272779108403?s=46&t=iTysI4vQLQqCNJjSmBODPw

本文来自微信公众号:量子位 (ID:QbitAI),作者:西风

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