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Garry Tan
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President & CEO @ycombinator —Founder @Initialized—designer/engineer who helps founders—San Francisco Dem accelerating the boom loop—e/acc—technology brother
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Garry Tan
提示：找出你并行运行多个智能体的个人极限。 我们需要接受这样一个事实：运行的智能体越多，你可用的精力就越少。目前讨论的焦点仍然主要集中在吞吐量和并行性上，但几乎没有人讨论这实际上会给参与其中的人带来怎样的负担。 你需要同时在脑海中处理多个问题情境，不断做出判断，并且承受着对任何一个智能体可能悄悄出错的焦虑。 这是一种我们目前还没有恰当语言来描述的新类型的认知劳动。 我开始像对待深度专注工作一样对待长时间的智能体运行：为每个智能体设定时间限制和更严格的范围，可以显著改变每个线程的认知负担。 使用这些工具找到你的个人极限本身就是一项技能，而且我们大多数人都会在有意识地学习之前经历一番磨练。
Lenny Rachitsky
@lennysan
"Using coding agents well is taking every inch of my 25 years of experience as a software engineer, and it is mentally exhausting. I can fire up four agents in parallel and have them work on four different problems, and by 11am I am wiped out for the day. There is a limit on x.com/lennysan/statu…
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Garry Tan
🚨 OpenAI 总裁 Greg Brockman 谈何时实现通用人工智能 (AGI) 🚨 有人问 Greg Brockman 是否同意 NVIDIA CEO 的观点，即 AGI 已经到来。他的回答是：还没到时候。正如大家所知，我完全同意 Sam 和 Demi 的观点，我们距离 AGI 还有两次突破，但我们已经进入最后冲刺阶段。 以下是 Greg 对我们目前所处阶段的看法： 完成度：“我觉得已经完成了 70% 到 80%。所以我认为我们离目标很近了。” • 官方时间表：“我认为很明显，我们将在未来几年内实现 AGI。” “锯齿状智能”的概念： Brockman 承认，我们目前正处于一个奇特的中间阶段，人工智能处于“锯齿状”状态——它在处理高度复杂的任务时已经达到了 AGI 的水平，但在处理一些随机的、基础的任务时仍然会失败。 “它在很多方面都远超人类。比如编写代码这类事情，人工智能完全可以胜任……但有些人类能做的基本任务，我们的人工智能仍然难以完成。” 如何才能完成最后20%？ 要实现完全的通用人工智能（AGI），我们需要全面提高模型可靠性的最低标准。 “最低标准将涵盖几乎所有与使用电脑相关的智力任务，人工智能都能胜任。”
DEMI
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