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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…
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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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