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Lenny Rachitsky
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Lenny Rachitsky
我从@sherwinwu学到的最重要一点： 1. 在 OpenAI，几乎所有程式码都是由人工智慧编写的。 95% 的工程师使用 Codex，使用这些工具的工程师提交的 pull request 比其他工程师多 70%，而且随著时间的推移，这种差距还在扩大。 2. 软体工程师的角色正在从编写程式码转向管理人工智慧代理丛集。许多工程师现在运行 10 到 20 个并行 Codex 线程，负责指导和审查，而不是亲自编写程式码。 3. 平均每个 PR 的代码审查时间已从 10-15 分钟缩短至 2-3 分钟。 OpenAI 的每个拉取请求现在都会先经过 Codex 的审查，然后再由人工审核，Codex 会提出建议并提前发现问题。这使得工程师能够专注于更具创造性和策略性的工作，同时显著提高生产力。 4. 模型会把你搭建的框架瞬间吞噬。建构人工智慧产品时，不要只针对目前的模型能力进行最佳化。人工智慧领域发展如此迅速，今天看似必不可少的框架（向量储存、代理框架ETC）可能明天就会因为模型的改进而过时。 5. 建构产品时要著眼于模型的未来发展方向，而不是它们目前的水平。最成功的AI新创公司会先开发出目前功能达到80%的产品，因为他们知道下一个模型版本发布后，产品就能达到更高的水准。 6. 人工智慧工具能显著提升顶尖员工的生产力。人工智慧工具能够放大高自主性员工的生产力，因此顶尖员工与其他员工之间的差距正在扩大。在人工智慧增强的环境中，赋能优秀员工并帮助他们突破瓶颈所带来的投资回报将以前所未有的速度成长。 7. 大多数企业人工智慧部署的投资报酬率为负，因为它们是自上而下的强制推行，缺乏自下而上的采纳。成功需要高阶主管的支持和基层员工的热情。谢尔温建议组建一支由技术爱好者（通常不是工程师）组成的“精英团队”，负责探索人工智慧的各项功能，将其应用于特定的工作流程，并在整个组织内激发热情。 8. 一人独揽十亿美元新创公司的时代即将到来，但随之而来的是意想不到的连锁反应。随著人工智慧提升个人生产力，我们不仅会看到估值十亿美元的独创企业，还会看到小型企业的爆炸性成长：数百家估值1亿美元的新创公司和数万家估值1000万美元的新创公司。这将彻底改变创业生态系统和创投格局。 9. 业务流程自动化是人工智慧领域一个被低估的机会。矽谷专注于知识型工作，而经济的大部分运作都依赖于具有标准作业程序的可重复业务流程。人工智慧在这些工作流程中蕴藏著巨大的应用潜力，而这些潜力往往被科技界所忽略。 10. 未来两到三年将是科技史上最令人兴奋的时期。在经历了2015年至2020年相对平静的时期后，我们现在正处于一个前所未有的创新时代。谢尔温鼓励大家积极参与人工智慧工具的使用，不要将眼前的机会视为理所当然，因为改变的步伐终会放缓。 11. 人工智慧模型很快就能连贯地处理耗时数小时的任务。目前的模型针对的是耗时几分钟的任务进行了最佳化，但在12到18个月内，我们将看到能够处理复杂任务长达六小时以上的模型。这将催生全新的产品类别和工作流程。 12. 音讯是多模态人工智慧的下一个前沿领域。虽然编码和文字处理备受关注，但音讯在商业环境中却被严重低估。未来6到12个月内，语音到语音模型的改进将为商业沟通和营运带来显著的新功能。
Lenny Rachitsky
@lennysan
"Engineers are becoming sorcerers" @SherwinWu leads engineering for @OpenAI’s API platform, which gives him a unique view into what’s going, where things are heading, and what the future of software engineering looks like. Over 95% of engineers at OpenAI use Codex daily, each
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