Yangyi(@Yangyixxxx)의 스레드

레니는 OpenAI Codex의 제품 관리자인 알렉산더 엠비리코스를 인터뷰했습니다. 몇 가지 핵심 사항을 요약했습니다. AI를 활용하여 개발 시간을 단축하세요 Sora for Android는 단 2~3명의 엔지니어 팀이 18일 만에 처음부터 개발하여 28일 만에 공개한 앱입니다. Atlas 팀은 Codex를 사용하여 상당한 양의 작업을 수행했으며, 여러 엔지니어가 3주 동안 수행해야 했을 작업을 한 사람이 1주일 만에 완료할 수 있도록 단축했습니다. OpenAI의 자체 포함 셸 Codex는 컨텍스트 제약 조건에 도달했을 때 모델을 압축함으로써 단일 작업을 24시간 이상 연속으로 실행할 수 있는 기능을 구현합니다. 모델, 도구/인터페이스 및 컨텍스트 관리—이러한 요소들이 종합적으로 에이전트의 기능을 구성합니다. 새로운 시대의 엔지니어에게 요구되는 새로운 조건들 - AI 코드 검토 능력이 너무 향상되어 인간의 입력 및 프롬프트 검증으로는 AI의 생산성을 더 이상 따라잡을 수 없게 되었습니다. - 시스템 엔지니어링 및 아키텍처에 집중하세요. 이제 알고리즘을 직접 작성할 필요는 없지만, 왜 이 알고리즘을 다른 알고리즘보다 선택했는지 알아야 합니다. - 주니어 엔지니어 간의 차이점: 학습 능력과 AI 활용 기술을 갖춘 엔지니어는 시니어 엔지니어만큼 효과적일 수 있지만, 그렇지 않은 경우 AI가 그들을 대체할 것입니다. AGI - AGI는 에이전트의 자체 학습 능력에 의해 제한됩니다. 현재 에이전트는 모두 수동적입니다. 에이전트에게 주도권을 부여하면 더 많은 기회가 창출되고 반복 주기가 크게 단축될 것입니다. 인공 일반 지능(AGI)의 능력은 인간의 언어 입력 속도와 멀티태스킹 속도에 의해 제한됩니다. ------ 몇 가지 공통된 의견: 1. 메타 학습 및 메타 구성 2. 에이전트의 자체 학습 3. 에이전트가 대화를 시작합니다. 4. 모형 자동차 시대에서 공학의 중요성 https://t.co/kTE3ebFuFl