Lenny は、OpenAI Codex のプロダクト マネージャーである Alexander Embiricos にインタビューしました。 いくつかの重要なポイントをまとめました。 AIでビルド時間を短縮 Sora for Android は、わずか 2 ～ 3 人のエンジニアのチームによって 18 日間でゼロから構築され、28 日後に一般公開されたアプリです。 Atlas チームは Codex を使用して膨大な量の作業を達成し、複数のエンジニアが 3 週間かけて完了していたタスクを 1 人で 1 週間で完了できるようになりました。 OpenAIの自己完結型シェル Codex は、コンテキスト制約に達したときにモデルを圧縮することで、単一のタスクで 24 時間以上連続して実行する機能を実現します。 モデル、ツール/インターフェース、コンテキスト管理などの要素が総合的にエージェントの機能を形成します。 新時代のエンジニアへの新たな要件 - AI コードのレビュー能力は、人間による入力やプロンプトの検証では AI の生産性に追いつけないほどになっています。 - システムエンジニアリングとアーキテクチャに焦点を当てましょう。アルゴリズムを手動で記述する必要はありませんが、他のアルゴリズムではなくこのアルゴリズムを選んだ理由を理解する必要があります。 - 若手エンジニア間の違い: 学習能力と AI 活用スキルを持つエンジニアは、シニアエンジニアと同じくらい効果的ですが、そうでない場合は AI に取って代わられてしまいます。 汎用性 - AGI はエージェントの自己学習能力によって制限されます。 現在のエージェントはすべて受動的です。エージェントに主導権を与えることで、より多くの機会が生まれ、反復サイクルが大幅に加速されます。 AGI の機能は、人間の言語入力とマルチタスクの速度によって制限されます。 ------ いくつかの合意点: 1. メタ学習とメタ構築 2. エージェントの自己学習 3. エージェントが対話を開始します。 4. モデル時代におけるエンジニアリングの重要性 https://t.co/kTE3ebFuFl
スレッドを読み込み中
X から元のツイートを取得し、読みやすいビューを準備しています。
通常は数秒で完了しますので、お待ちください。