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Aaron Levie
CEO @box - Libera la potenza dei tuoi contenuti con l'intelligenza artificiale
Gli agenti di codifica AI offrono la migliore visione di ciò che sarà il futuro degli agenti in molti altri campi del lavoro intellettuale.
La codifica AI ha accelerato più velocemente di qualsiasi altro settore dell'AI perché i costruttori di AI comprendono profondamente i propri flussi di lavoro e sono incentivati a migliorarlo per la propria produttività.
È anche un ottimo terreno di prova perché l'ecosistema adotterà nuovi strumenti (e abbandonerà quelli vecchi) più rapidamente rispetto ad altri settori, il che ti fornisce segnali migliori più velocemente su quali paradigmi funzionano e quali no. Le forze darwiniane sono molto forti qui.
Sebbene ci siano molte cose che non si traducono dalla codifica ad altre aree del lavoro intellettuale, negli agenti è chiaro che stiamo iniziando a vedere la formulazione dei principi fondamentali per gli agenti nel lavoro intellettuale.
Queste fondamenta includono: agenti di background che avvii in una semplice interfaccia grafica o tramite un altro trigger logico, la capacità di monitorare i loro progressi, aggiungere contesto rilevante, la capacità di raccogliere segnali e strumenti aggiuntivi, modi per rivedere il lavoro e l'output alla fine del flusso di lavoro, creare agenti personalizzati al volo quando i flussi di lavoro vengono ripetuti, e così via.
Siamo nelle fasi iniziali di come apparirà tutto questo nel software, ma l'indeterminatezza che avevamo un anno fa sta iniziando a diventare un po' più chiara giorno dopo giorno. Tempi incredibili ci aspettano.
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Il tasso con cui devi aggiornare o almeno ripensare le parti fondamentali della tua architettura per gli agenti AI è il più folle che abbia mai visto nella tecnologia.
Le cose che hai fatto per ottimizzare per finestre di contesto ridotte e modelli non ragionanti un anno fa, rispetto a ciò che fai ora per finestre di contesto ampie, ragionamento e utilizzo di strumenti, sono architetture completamente diverse.
Se hai avviato un progetto AI o un pezzo di software un anno fa che non ha già abbandonato qualche impalcatura o cambiato un modello architettonico in modo significativo negli ultimi 6 mesi, c'è quasi nessuna possibilità che tu stia sfruttando le ultime novità in AI.
Se stai costruendo agenti AI, la proprietà intellettuale fondamentale che devi ottenere corretta e rendere durevole è comprendere il tuo flusso di lavoro, il dominio, i dati a cui hai accesso e l'esperienza utente; il resto devi essere disposto ad aggiornare in modo continuo.

Anish Acharya18 set, 03:28
La lezione amara sta arrivando per le app e i migliori team stanno già pensando a quali investimenti siano durevoli rispetto a quelli effimeri. Di più:
- La retention oggi è proporzionale al tasso di successo: l'utente ha ottenuto ciò che si aspettava in un numero ragionevole di token (estetica / funzionalità / correzioni di bug / distribuzione)?
- Molti team intelligenti hanno ingegnerizzato attorno ai vincoli dei modelli - gestione del contesto, parallelismo, prompt di sistema, sistemi di design, ecc. e stanno vedendo un vero alpha come risultato.
- I nuovi modelli saranno un'onda travolgente che sommergerà gran parte di questo lavoro - i team dovranno essere spietati e evitare il pensiero dei costi irrecuperabili + costruire nuove fonti di alpha secondo necessità.
- I migliori team stanno già pensando alla durabilità - integrazioni, componenti riutilizzabili e routing di inferenza / pagamenti sembrano sicuri; la cosa più intelligente che ho sentito questa settimana è stata "ci stiamo orientando verso la lezione amara".
- L'unica cosa di cui sono sicuro a questo punto è che il mondo ha l'1% del software che avrà tra 5 anni.
Se stai costruendo in questo spazio voglio sentire da te - anish at a16z
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