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Anthropic CEO 昨天的访谈说: 最晚 2029 年 AI 几乎会在所有任务上超越人类 ------ AGI 不是具体的时间点,是一条指数曲线 别再问"什么时候会有 AGI"了。过去 10-15 年,AI 模型的认知能力每 4-12 个月翻一番,就像 90 年代的摩尔定律。 Anthropic 有个工程师两个月没写过代码了,全是 Claude 写的,他只负责审核。他们最近推出的 Claude Code 工具,开发过程也是用 Claude 写的,一周半搞定。 所以现在的状态是:初级软件工程师的很多工作,甚至高级工程师的部分工作,已经可以大部分交给 AI 了。 指数曲线的特点就是看起来很慢,突然就飞过去了。达里奥的判断是:1-2 年内会真正加速,最晚 2020 年代结束前,AI 会在几乎所有任务上超过人类。

13,381 просмотров • 8 месяцев назад •via X (Twitter)

Комментарии: 5

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歸藏(guizang.ai)8 месяцев назад

当然,这哥们依旧是最“尊重”中国的 AI 公司 CEO。 他再次批评了美国开放向中国销售显卡的举措,同时也再次贬低了中国模型。

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阿米尔汗8 месяцев назад

我可以100%确定这是吹,他们有这么牛的工具不会卖给你

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laochenjames8 месяцев назад

的确很快,所以 需要价值和需求的重塑,而不是在现有的体系中和AI角力

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禾急heji8 месяцев назад

期待😆

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小C哈哈哈8 месяцев назад

程序员以后改行当AI驾校教练?毕竟现在写代码跟教新手开车似的,得时刻准备接手方向盘。2030年人类唯一能赢AI的,大概是假装自己不是AI。

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骂归骂,但毫无疑问claude code 是anthropic 出来的最优秀的产品。 这篇 Anthropic 原文是 Claude Code 的“口述史”,首先文章网站做的就很有意思:直接仿真了一个terminal,看起来很有趣! 内容上:讲了 Claude Code 从早期内部实验、clide 原型、Claude CLI,到 2025 年研究预览发布后的扩散过程 一句话总结:Claude Code 的成型,靠的是模型能力进步、终端式产品形态、小团队高频迭代、Anthropic 内部重度试用,以及一批早期用户不断反馈出来的真实工作流。 Claude Code 不是突然冒出来的产品。Anthropic 从 2021、2022 年就一直在研究怎么让模型写代码、跑测试、用 bash、在真实环境里完成任务。 早期还有过 VS Code 插件和内部工具 clide,虽然粗糙,但已经证明“AI 可以真的参与开发”。 clide 很难用,但内部工程师一用就发现有未来感。Boris Cherny 后来做了 Claude CLI 原型,一开始没人太当回事,Slack 上反响也很小。直到大家看到它真的能改代码、写 PR、帮工程师推进工作,团队才意识到:这个方向值得全力做。 他们认为 Claude Code 代表一种新的写代码方式:工程师会越来越少手写每一行代码,更多是在安排任务、审查结果、管理多个 AI agent。它也可能让很多原本没钱、没团队做软件的人,第一次能做出可用工具。 原文链接:

岚叔

10,454 просмотров • 2 месяцев назад

说个扎心的真相,90%的AI工程师,其实什么都没做出来 Cluely的CEO Roy Lee在NYU做活动,当场掏500美元现金,问在场所有学AI的学生和工程师,谁在LinkedIn上真正上线过一个公开的项目,结果全场几乎没人举手。 太真实了,现在的AI圈就是这样,人人都能跟你聊大模型,聊Agent,聊世界模型,刷过几百篇论文,调过几十个demo,但你问他有没有上线过一个能让别人用的东西,大部分人都沉默了。 我们总以为AI时代拼的是谁懂的多,谁的技术深,其实根本不是。 LLM能帮你写80%的代码,能帮你解决大部分技术问题,但剩下那20%的脏活累活,部署,边缘case,用户体验,成本控制,才是真正能区分你和别人的地方。 所以别再当那个只会看教程的工程师了,去做去实践,去解决实际问题,,离线小模型App,自我迭代的代码Agent,个人生活OS,哪个都行。 不用等你学完所有东西,不用等完美,这个周末开干,下周就公开上线。哪怕做的很烂,哪怕只有几个人用,也比你藏在电脑里的一百个demo强一万倍。 在AI时代,知识已经变成了最不值钱的东西,到处都是教程,到处都是论文,真正稀缺的,是把知识变成公开可验证的产品的执行力。 别当那个坐在NYU教室里,连500美元都拿不到的人,动起来兄弟们

AYi

84,309 просмотров • 5 месяцев назад

OpenAI刚刚开源的这个东西,感觉要把程序员的工作方式给整个改写了。 现在大家都在卷模型写代码有多强,但其实真正的瓶颈早就不是生成了。 一个人每天最多同时有效监督3-5个编码Agent,再多就会注意力崩溃,生产力直接归零。 有了Symphony,直接把这个上限干到了几十个。 它把你的Linear、GitHub Issues直接变成了永远在线的Agent调度器。 你开一个任务,它自动启动一个独立隔离的Codex Agent。 自己写代码,自己跑测试,自己做交叉Review,damn! 全部搞定之后,会给你提交一个完整的证据包。 CI全绿,安全和性能专项审查通过,改了UI就自动录好操作视频。 所有验证全过了,才会出现在你的Human Review队列里。 以后人类的角色可能会被彻底颠覆了。 以前你是监工,盯着Agent一步一步写代码,上下文切到吐。 现在你是老板,只需要看最终的结果。 满意就点合并,不满意就去仓库里补规则补文档补Guardrails。 记住兄弟们,永远不要手把手指挥Agent,永远不要替它干活。 这可不是啥实验室概念,OpenAI自己已经这么干了。 三个工程师,五个月,写了一百万行代码,0行人工写的。 产品已经有几百个内部用户,每天都在迭代。 我觉得他们最厉害的不是模型,是他们把整个仓库变成了Agent能看懂能自主工作的乐园。 现在很多人都搞错了Agent时代的核心竞争力。未来不是谁的模型更聪明,而是看谁能设计出让Agent可靠自主工作的环境。 我觉得未来最好的工程师,再也不是写代码最快的人,而是那些最会写规则,最会设计反馈回路,最会给Agent搭舞台的人。 现在Symphony已经开源了,它甚至不是一个成品。 是一个17k token的完整SPEC。 你把这个SPEC喂给任何一个编码Agent,十分钟就能生成你自己定制版的Symphony。 GitHub地址评论区自取👇

AYi

63,210 просмотров • 5 месяцев назад

AI淘汰程序员? 想多了。 硅谷投资大佬Marc Andreessen点破了一个真相。 AI编程不会消灭程序员,它在重新定义这个职业。 程序员的工作不再是逐行敲代码。 现在的工作,是同时指挥10个AI编码机器人。 跟它们争论,调试它们的输出,修改需求,逼它们拿出正确结果。 但这里有个圈套。 如果你自己不懂怎么写代码,你根本无法判断AI给你的东西是对是错。 编程的下一个层次,不是写脚本。 是监督写脚本的AI。 今天最顶尖的程序员,整天在不同终端之间切换。 管理多个编码机器人,修复错误,优化指令。 讽刺吗? 你仍然需要极其扎实的基本功。 没有基本功,你连AI在犯傻都看不出来。 工作的本质变了。 现在是跟AI机器人辩论,调试AI生成的代码,理解为什么程序跑不起来,或者为什么不够快。 AI确实简化了工作。 但只有真正懂代码的人,才能判断这种简化是否正确。 程序员不会消失。 他们正在变得比以前强大10倍、100倍,甚至1000倍。 生产力的巨大提升,这才是真正的价值所在。 任务在变,工作性质在变。 但最终负责的,永远是人。 人类依然在监督过程,评估结果,纠正错误,并做出最终判断。 未来的程序员不是被AI取代。 他们被AI升级了。 所以,还是得老老实实学习怎么写代码,理解代码。 因为当AI搞砸的时候,只有人知道为什么。 这种能力的跃升,才是真正的革命。

墓碑科技

59,008 просмотров • 7 месяцев назад