AI 需要依赖经验学习,而不是分析性规划

我认为由于我们并不完全了解未来很快就会出现什么样的能力,也不知道从技术角度来说什么会奏效,以及什么样的东西即使技术上可行也可能无法着陆,对我们来说更重要的是保持谦逊,大量依靠经验学习,并快速尝试新事物。

在我之前工作的每一个地方,你都大致知道正在使用什么样的技术,但在 AI 领域并非如此。每隔两个月,计算机就能做到之前做不到的事,这要求你从根本上重新思考你正在做的事情。

"那种变化"指的是 AI 能力的快速变化,"当能力下降"意味着像 Anthropic 这样的公司发布新的 AI 功能。

你希望能对这种变化保持弹性。当能力下降时,你要能够迅速行动。因此,保持敏捷,不被路线图束缚住,能够立即转变优先事项,这将变得非常重要。

放下你已经建立的东西。回到你试图解决的目标,然后利用这项新技术,看看如何更好地达成这个目标。

我们会考虑这是什么季节?第一季可能是 AI 的原型制作,然后就是关于模型和推理模型,现在是智能代理的时代。这可能持续一年,也可能持续六个月,甚至三个月。

不要为今天而建,要为未来六个月,一年而建。那些现在只有 20% 有效的东西,将来会 100% 有效。