Я все частіше думаю, що ліміт навичок для інженерії за допомогою LLM, ймовірно, приблизно такий же високий, як і для інженерії в цілому. (Це, безумовно, глибше, ніж, наприклад, Excel, і є OOM у володінні Excel.)
Mckay Wrigley
Mckay Wrigley23 лип., 09:40
Щоб отримати 10x агентів кодування штучного інтелекту, вам потрібно «одержимий» контекстною інженерією понад усе. Чудовий контекст = Чудовий план = Чудовий результат Моделі зі штучним інтелектом – це генії, які щоразу починають з нуля. Тож підтримуйте їх, перегинаючи палицю з контекстом. Використовуйте цей запит як відправну точку.
Skill cap – це геймеризм. Він захоплює інтуїцію, що є деякі ігри, де різниця між найкращим гравцем і найгіршим гравцем незначна, хрестики так, а інші – де це дуже неправда, і можна вивчати гру все життя, постійно вдосконалюючись (покер, го).
Це не просто на рівні мікромеханіки чи оперативної інженерії чи контекст-інжинірингу. Існують цілі режими роботи, які спираються на те, що LLM робить найкраще, і кількість часу, який ви можете витратити на них, не фіксована для всіх сесій або проектів.
І тому, враховуючи, що у вас є контроль або вплив на всю систему, вам доводиться приймати мета-рішення на питання: «Чи повинен я хотіти, щоб у цій системі було більше підкомпонентів на кшталт тих, через які LLM просто «прокручуються»? Або мені слід зробити інший архітектурний або подібний вибір?»
І так, ми вже багато років дізнаємося, як виглядає цикл обслуговування підсистем, що поставляються LLM, але розумні гроші, ймовірно, полягають у тому, що «людина може усвідомлювати в загальному сенсі, що це відбувається».
Так чи інакше, це дуже, дуже весело, і я опиняюся в дивному місці, де мені б хотілося, щоб відпустка закінчилася, щоб я міг писати код безкоштовно.
(Як одна з багатьох адаптацій до цього стилю, вона виграє від багатогодинних блоків безперервного часу, тому що агенти процвітають на контексті, а перші кілька хвилин сеансу відстійні. Це важко доставити з кухонного столу у свекра.)
47,31K