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Tory | io.net 🦾
@ionet 联合创始人 |将 AI 精灵从瓶子中解放出来 🧞 ♂️
自驾车的类比是正确的,但失败并不是“AI无法进行深思熟虑”。
当你在“老派”编码时,你的手在忙碌,而你的大脑在构建一个模型:这个函数为什么存在,什么是允许出错的,哪个奇怪的边缘案例会让你在凌晨3点醒来。
编码代理删除了将代码放在你脑海中的绑定循环。
所以新的工作是操作员的纪律:把代理视为一个极快但有点过于自信的初级工程师。
你并不是去除监督。
你是重新设计它。
更多的护栏,更多的可观察性,更多的可验证检查点 - 以及更少的时刻让人类被要求对他们没有消化的内容进行盖章。

Stewart Lynch21 小时前
Vibe 编程目前面临与自动驾驶汽车相同的问题。应该监控情况的司机在开车时打瞌睡。
当我以传统方式编写代码时,我不断查看代码并评估一切,寻找错误,寻找简化的方法,规划下一个任务。编程是我在思考时做的一件放松的事情。它让我更接近代码。
因为我写下了每一行代码并多次编辑过,所以这些代码都在我的脑海中。当我出去散步时,我可以继续在脑海中编程。如果我没有写过这些代码,那将非常困难。
仅仅阅读别人(或其他东西)写的代码是非常无聊的,且很难理解。当我学习一个新的代码库时,我经常进行临时编辑,只是为了看看它是如何工作的。不编辑代码的编程是不自然的。
我最好的工作是当我对每一行代码都非常熟悉时,能够在罕见的边缘情况错误发生之前就捕捉到它们。事情常常在我不在桌子前时浮现在我的脑海中,比如在淋浴时、吃午餐时、散步时。我的潜意识会突然说:“你忘记了……情况,这可能会导致错误”,而它通常是对的。
AI 可能能够进行简单的思考,但它还不能进行复杂的思考,因此你需要了解代码。
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奇点并不是 Claude 帮助普通人发布出色的应用程序。
而是尝试的时间被压缩了。
这并不意味着我们达到了逃逸速度……这意味着我们即将淹没在无法验证的工作中:
我们能否构建它 → 我们应该构建它吗 → 我们如何知道它是正确的?
赢家不是那些能生成更多的人。他们是那些能证明发生了什么,安全地回滚,并指出谁负责的人。
集中式堆栈将优化吞吐量,直到他们碰到信任的墙壁。
DeAI 堆栈将在需要中立执行、可审计性和跨组织的可组合权限的地方获胜。
当一个代理发布一个伤害到某人的应用时,平台不会承担责任。
他们会把日志交给你,并称之为“透明”。

Mgoes (bio/acc 🤖💉)1月8日 02:10
我们真的达到了奇点逃逸速度
信号无处不在:
→Claude内部编写了90%的生产代码。一位谷歌工程师说,她的团队花了一年时间的工作,Claude Code在一个小时内就完成了
→生物学变得可编程。Ginkgo为自主机器人实验室筹集了4700万美元。科学家通过提问来订购实验(AI执行)
→AI跨越了推理门槛。博士级数学,新的问题解决能力。我们认为需要数年才能实现的能力在18个月内交付
→自主代理现在已经部署。Anthropic的MCP是基础设施标准。多步骤工作流程在物流、金融、运营中自主运行
→NVIDIA的Vera Rubin使推理成本降低10倍,以加速一切
我们实际上已经跨越了人类执行不再是瓶颈的点
限制已转向决策、愿景、战略等
奇点/加速。
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