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Tory | io.net 🦾
Co-fondatore di @ionet | Liberare il genio dell'IA dalla bottiglia 🧞 ♂️
È mattina, apri la tua app e... è spenta.
Stessa richiesta.
Stesso utente.
Vibe diversa.
Le metriche si allontanano. I ticket di supporto aumentano. Nessun changelog.
Perché il tuo "modello" è una dipendenza importata con controlli sulle esportazioni + una manopola di prezzo.
Possono limitare, degradare o ricalcolare il prezzo dell'inferenza secondo il loro programma, e tu ti prendi il pasticcio a valle.
Inoltre: "open source FTW" non risolve il problema.
I pesi non aiutano se non puoi dimostrare cosa stava funzionando la settimana scorsa.
Quindi, qual è la tua mossa quando la tua app cambia da un giorno all'altro, tutti presumono che sia colpa tua, e non puoi nemmeno indicare cosa è cambiato?

Ahmad9 gen, 12:23
un promemoria che, nelle AI a codice chiuso di aziende come OpenAI e Anthropic
on hai alcun controllo su come si comportano i modelli, e possono
> quantizzarlo
> distillarlo
> passare a un checkpoint più economico/debole
> rendere il modello manipolativo
> affinarlo in modi che compromettono la sicurezza o la profondità
> abbassare il suo IQ
> condurre esperimenti su di te e/o sui tuoi dati
> limitare la velocità di output o aumentare i prezzi
> dismettere l'intero modello/versione
> bloccare la tua richiesta per qualsiasi motivo inventato
hanno tutte le leve e sei alla loro mercé
non riceverai nemmeno un changelog
opensource FTW
Compra una GPU

47
"I lavori sono un insieme di compiti" presuppone che l'automazione rimuova il lavoro.
In realtà gonfia la produzione.
Compiti più economici → 10 volte più spedizioni:
più campagne, più esperimenti, più iterazioni di prodotto, più strumenti interni, più punti di contatto con i clienti.
Quindi la parte non automatizzabile non diventa solo "più preziosa".
Diventa il punto critico: approvazioni, decisioni, QA, colpe.
Il reddito da lavoro può aumentare mentre tutti si sentono più occupati, perché le macchine non hanno eliminato il lavoro.
Ha moltiplicato i tentativi e ha scaricato il costo del coordinamento su chi non può dire di no.

Alex Imas8 gen, 23:47
L'affermazione che l'AI possa automatizzare circa il 50% dei lavori d'ufficio è troppo alta, ma anche se fosse corretta, la conclusione è sbagliata.
Ecco perché l'economia è necessaria per la conversazione sull'AI. Un lavoro è un insieme di compiti. Automatizzare alcuni compiti rende i compiti non automatizzabili *più* preziosi. Questo può portare a un aumento piuttosto che a una diminuzione del reddito da lavoro.
Tutto questo è spiegato magnificamente in questo eccellente articolo di @joshgans e @avicgoldfarb.

36
L'analogia della guida autonoma è corretta, ma il fallimento non è "l'AI non può fare pensieri complessi."
Quando si fa coding "alla vecchia maniera", le tue mani stanno facendo lavoro di routine e il tuo cervello sta costruendo un modello: perché esiste questa funzione, cosa è permesso rompere, quale strana eccezione ti sveglierà alle 3 del mattino.
Gli agenti di codifica eliminano il ciclo di vincolo che mette il codice nella tua testa.
Quindi il nuovo lavoro è la disciplina dell'operatore: trattare gli agenti come un ingegnere junior che è estremamente veloce ma un po' troppo sicuro di sé.
Non rimuovi la supervisione.
La ridisegni.
Più barriere di sicurezza, più osservabilità, più checkpoint verificabili - e meno momenti in cui si chiede all'umano di approvare un blob che non ha metabolizzato.

Stewart Lynch8 gen, 21:44
La codifica di Vibe ha attualmente lo stesso problema delle auto a guida autonoma. Il conducente che dovrebbe monitorare la situazione si addormenta al volante.
Mentre scrivo codice nel modo tradizionale, guardo costantemente il codice e valuto tutto, cercando bug, cercando modi per semplificare, pianificando il compito successivo. Codificare è qualcosa di rilassante che faccio mentre penso. Mi avvicina al codice.
Poiché ho scritto ogni riga di codice e le ho modificate molte volte, il codice è nella mia testa. Posso continuare a programmare nella mia testa quando esco a fare una passeggiata. Se non avessi scritto il codice, sarebbe molto difficile farlo.
Leggere semplicemente il codice che qualcun altro (qualcosa) ha scritto è incredibilmente noioso e difficile da comprendere. Quando sto imparando un nuovo codice, spesso faccio modifiche temporanee solo per vedere come funziona. Programmare senza modificare il codice è innaturale.
Il mio miglior lavoro è quando conosco ogni riga intimamente e posso catturare i rari bug di edge case prima che si verifichino. Le cose spesso mi vengono in mente quando non sono nemmeno alla scrivania, sotto la doccia, mentre mangio il pranzo, o mentre faccio una passeggiata. Il mio subconscio dirà improvvisamente "hai dimenticato il caso ... che potrebbe causare un bug" ed è di solito giusto.
L'AI potrebbe essere in grado di fare il pensiero facile, ma non può ancora fare il pensiero difficile, quindi è necessario conoscere il codice.
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