Čistý

Spoluzakladatel společnosti Anthropic Ben Mann má nejjasnější definici AGI, jakou jsem slyšel, a kterou nazývá Ekonomický Turingův test: "Pokud si najmete agenta na 1-3 měsíce na určitou zakázku a ukáže se, že je to spíše stroj než člověk, pak prošel ekonomickým Turingovým testem pro danou roli. A pokud agent dokáže projít tímto testem u 50 % pracovních míst vážených penězi, pak máme transformativní umělou inteligenci. Pokud tuto hranici překročíme, pak bychom očekávali masivní dopady na růst světového HDP, společenské změny a počet lidí, kteří jsou zaměstnáni, jakmile to bude možné. To je začátek nové éry."

Spoluzakladatel společnosti Anthropic Ben Mann má nejjasnější definici AGI, jakou jsem slyšel, a kterou nazývá Test ekonomického obratu: "Pokud si najmete agenta na 1-3 měsíce na určitou zakázku a ukáže se, že je to spíše stroj než člověk, pak prošel ekonomickým Turingovým testem pro danou roli. A pokud agent dokáže projít tímto testem u 50 % pracovních míst vážených penězi, pak máme transformativní umělou inteligenci. Pokud tuto hranici překročíme, pak bychom očekávali masivní dopady na růst světového HDP, společenské změny a počet lidí, kteří jsou zaměstnáni, jakmile to bude možné. To je začátek nové éry."

Spoluzakladatel Anthropic Ben Mann o tom, proč si pro svou dceru vybral Montessori: "Kdyby to bylo před 10-20 lety, zařadil bych ji do fronty na špičkové školy a mimoškolní aktivity. Ale teď si nemyslím, že na něčem z toho bude záležet. Učení se faktům ustoupí do pozadí. Důležité je, že je šťastná, přemýšlivá, zvědavá a laskavá."

Trvalo mi to 10 měsíců, než jsem to napsal, takže pro Lennyho znamená hodně, že dnešní newsletter představil jako příspěvek, který "změní to, jak mnozí z vás v práci pracují". (Tento jsme vytvořili zdarma, aby k němu měl přístup kdokoli)

"Před 11 měsíci jsem umělou inteligenci v práci nepoužívala, a to vůbec. S mým týmem jsme vytvářeli produkty umělé inteligence, které používaly desítky tisíc lidí. Ale když došlo na využití umělé inteligence ve vlastní práci, byl jsem hrdý luddita. Nechtěl jsem, aby to znělo jako "průměr internetu". Bál jsem se, že když nechám nástroje umělé inteligence, aby dělaly věci za mě, ztratím svůj náskok. Když jsem zkusil použít ChatGPT, zjistil jsem, že je zklamáním pro strategickou a inovativní práci – jako je konzultace upovídané Wikipedie. V hloubi duše jsem se cítil sklíčený, že neznám přesná kouzla nabádání, která zřejmě znají pouze influenceři. Pak mi můj manažer angličtiny ukázal, jak psát dokonalé uživatelské příběhy pouhým rozhovorem s ChatGPT s kontextem. Uvědomil jsem si, že nástroje umělé inteligence mi připadaly jako neomalené, obecné nástroje, protože jsem neposkytoval dostatek kontextu. LLM mohou být vysoce efektivní pro inteligentní práci se znalostmi, ale pouze tehdy, když jim poskytneme stejné znalosti, které by potřeboval každý člověk k vykonání stejné práce. Když mají LLM tento cenný a trvalý kontext o našich cílech, naší strategii, naší roli, našich projektech a naší širší organizaci, stávají se naším "kopilotem AI" – skutečným přemýšlivým partnerem pro dlouhodobou a komplexní práci. Bez ohledu na velikost společnosti, vertikálu nebo plynulost v oblasti umělé inteligence dnes mnoho technologických pracovníků přichází o práci ze stejného důvodu jako já. Nedávají LLM kontext potřebný k tomu, aby zažili svůj plný potenciál. Kontext všechno mění." @talraviv naučila více než 20 000 lidí, jak si vytvořit vlastního kopilota s umělou inteligencí. V dnešním 🔥 příspěvku se Tal podělil o to, jak změnit způsob, jakým přemýšlíte o práci s umělou inteligencí, a jak si prakticky vytvořit vlastního kopilota s umělou inteligencí:

Překročili jsme 400 000 odběratelů 💥🙏 YouTube

To je otázka, kterou si klade každý... Jak se připravit na budoucnost ve věku umělé inteligence? "Být ambiciózní v tom, jak používat nástroje, a být ochoten učit se nové nástroje. Lidé, kteří používají nové nástroje, jako by to byly staré nástroje, nemají tendenci uspět." - @8enmann, spoluzakladatel společnosti Anthropic Vysvětluje v podcastu @lennysan

Pracujete ve velké společnosti a snažíte se přijít na to, jak vibe kód v reálném světě? Tato epizoda je pro vás. Naučit: 1. Systematický přístup k používání agentů umělé inteligence, jako jsou @DevinAI a @Cursor_AI, k vytváření vysoce kvalitního kódu ve vaší rozsáhlé kódové základně 2. Jak přimět agenty AI, aby systematicky řešili váš dluh v oblasti technologií 3. Jak vytvořit centralizovaný systém pravidel, který funguje napříč více nástroji umělé inteligence 4. Proč by se "co je dobré pro lidi, je dobré i pro LLM" měla řídit vaši dokumentační strategii 5. Jak vytvořit vlastní pracovní postup GPT, abyste zlepšili zpětnou vazbu na pohovor a nechali se koučovat

Pracujete ve velké společnosti a snažíte se přijít na to, jak vibe kód v reálném světě? Tato epizoda je pro vás. Naučit: 1. Systematický přístup k používání agentů umělé inteligence, jako jsou @DevinAI a @Cursor_AI, k analýze a snížení testovacího šumu ve velkých kódových základnách 2. Jak přimět agenty AI, aby systematicky řešili váš dluh v oblasti technologií 3. Jak vytvořit centralizovaný systém pravidel, který funguje napříč více nástroji umělé inteligence 4. Proč by se "co je dobré pro lidi, je dobré i pro LLM" měla řídit vaši dokumentační strategii 5. Jak vytvořit vlastní pracovní postup GPT, abyste zlepšili zpětnou vazbu na pohovor a nechali se koučovat