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Garry Tan
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Garry Tan
我自己也在 GStack 上開發工具,所以今天發佈了 /plan-devex-review,希望能幫助大家打造卓越的開發者體驗。 非常感謝 Addy Osmani 的 DX 框架帶給我的靈感。
Garry Tan
醒來發現我的留言區全是這些。 我和 @davemorin 都試圖勸說 Anthropic,但我們最終只成功地把這件事推遲了一周。 時間點真是巧合,他們先把一些熱門功能複製到他們的封閉框架裡,然後又把開源拒之門外。 twitter.com/steipete/status/20...
Garry Tan
提示:找出你並行運行多個智能體的個人極限。 我們需要接受這樣一個事實:運行的智能體越多,你可用的精力就越少。目前討論的焦點仍然主要集中在吞吐量和並行性上,但幾乎沒有人討論這實際上會給參與其中的人帶來怎樣的負擔。 你需要同時在腦海中處理多個問題情境,不斷做出判斷,並且承受著對任何一個智能體可能悄悄出錯的焦慮。 這是一種我們目前還沒有恰當語言來描述的新類型的認知勞動。 我開始像對待深度專注工作一樣對待長時間的智能體運行:為每個智能體設定時間限制和更嚴格的範圍,可以顯著改變每個線程的認知負擔。 使用這些工具找到你的個人極限本身就是一項技能,而且我們大多數人都會在有意識地學習之前經歷一番磨練。
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…
Garry Tan
就我的經驗而言,確實如此。 以前編程感覺很輕鬆愜意,就像做填字遊戲或數獨一樣。 現在感覺更像是辯論。我的思維能力已經達到極限,無法再吸收復雜的信息並做出具有實際後果的決策。
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…
Garry Tan
加州就業發展部 (EDD) 在疫情期間因詐欺損失了 200 億美元,並且至今仍欠聯邦貸款 210 億美元。政客們無視了 75% 的審計建議,這些建議旨在減少浪費。 這不是無能,而是對這種犯罪式的浪費視而不見。 gli.st/we0dkbha
Garry Tan
gstack 的神奇之處在於,即使我還沒有真正的 OpenClaw 支持,你實際上也可以直接指向我的 GitHub 開源倉庫以及我擁有的技能文件,OpenClaw 就會像對待原生 OpenClaw 技能一樣運行!
Garry Tan
在人工智慧時代,產品路線圖正逐漸被直接的客戶回饋所取代。 @jack 談到當產品本身就是對話時會發生哪些變化:“當你的介面不再是視覺導航,而是與客戶的對話時,你就能更準確地了解客戶真正關心的是什麼。”
Garry Tan
Karpathy 的設定維護了一個 40 萬字的研究知識庫,無需 RAG 即可進行 LLM 查詢。 將資源轉儲到 raw/ 目錄。 讓 LLM 將其轉換為連結 Markdown。 新增摘要、概念和反向連結。 在 Obsidian 中查看。 使用 LLM 向 wiki 提問。 產生筆記、投影片或圖表。 將這些輸出回饋到 wiki。 運行檢查以查找缺失和錯誤。 twitter.com/rohanpaul_ai/statu...
Garry Tan
很多人說自從@openclaw發布遊戲後就沒玩過電子遊戲了。 特工是新的多巴胺替代品。
Garry Tan
🚨 OpenAI 總裁 Greg Brockman 談何時實現通用人工智能 (AGI) 🚨 有人問 Greg Brockman 是否同意 NVIDIA CEO 的觀點,即 AGI 已經到來。他的回答是:還沒到時候。正如大家所知,我完全同意 Sam 和 Demi 的觀點,我們距離 AGI 還有兩次突破,但我們已經進入最後衝刺階段。 以下是 Greg 對我們目前所處階段的看法: 完成度:“我覺得已經完成了 70% 到 80%。所以我認為我們離目標很近了。” • 官方時間表:“我認為很明顯,我們將在未來幾年內實現 AGI。” “鋸齒狀智能”的概念: Brockman 承認,我們目前正處於一個奇特的中間階段,人工智能處於“鋸齒狀”狀態——它在處理高度複雜的任務時已經達到了 AGI 的水平,但在處理一些隨機的、基礎的任務時仍然會失敗。 “它在很多方面都遠超人類。比如編寫代碼這類事情,人工智能完全可以勝任……但有些人類能做的基本任務,我們的人工智能仍然難以完成。” 如何才能完成最後20%? 要實現完全的通用人工智能(AGI),我們需要全面提高模型可靠性的最低標準。 “最低標準將涵蓋幾乎所有與使用電腦相關的智力任務,人工智能都能勝任。”
DEMI
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