Trois des meilleurs codeurs d'ambiance décomposent cette révolution de l'IA dans le code

Tout d'abord, il est évident que cela se produit rapidement. Diverses entreprises parlent des proportions de leur code actuellement écrites par l'IA, et elles augmentent à un clip rapide. Il y a déjà beaucoup de déplacements professionnels autour de cette partie du monde de la technologie.

Mais certaines personnalités deviennent essentiellement des noms de ménages pour leur maîtrise des outils et des processus d'IA, et leur capacité à voir comment ce type de progrès se déroule.

Et certains de ces pionniers sont également en quelque sorte prophétiques - ils parlent de leurs perspectives, et les gens écoutent.

Passons en revue ce que nous entendons parler du monde du codage en 2025 de ces trois innovateurs.

Andrej Karpathy

Cet ancien membre d'Openai est bien connu pour son travail là-bas et à Tesla ces dernières années. Il a obtenu un doctorat à Stanford lié à la vision par ordinateur et à la PNL. Il a ensuite fondé Eureka Labs, où les étudiants utilisent la plate-forme native de l'IA pour l'entraîneur et les modèles.

Sa citation la plus célèbre?

«L'anglais est le nouveau langage de programmation le plus chaud.»

Cette déclaration, à elle seule, traite directement du codage d'ambiance et décrit le processus par lequel les codeurs deviennent des promesseurs. Étant donné que l'IA peut créer son propre code, le codage d'ambiance est la pratique de fournir ces invites plus larges, de voir ce qui sort et de le régler pour un résultat final.

Riley Brown

Riley Brown est grande sur YouTube et proéminente dans le champ AI. Il a en fait fondé une entreprise appelée Vibe Code, qui est une plate-forme qui peut aider les développeurs à utiliser des outils d'IA pour transformer leurs projets en réalité.

Les gens attribuent en fait le terme «codage d'ambiance» à Brown, qui l'a apparemment inventé en soulignant comment être des applications créatives et évolutives sur le travail avec des traditions de codage déterministes.

Sa citation: «Écrire manuellement le code va être une chose du passé.»

Et cela se produit.

Tom Preston-Werner

Tom Preston-Werner (pas de relation directe, du moins que je suis au courant) a un style de codage qui a été salué comme unique en ligne, et est cofondateur de GitHub, la plate-forme de contrôle et de collaboration de code.

Il a également créé Jeckyl, un outil de conversion pour les sites et blogs dynamiques.

Sa citation: "Vous êtes soit celui qui crée l'automatisation, soit vous êtes automatisé."

Notes de podcasting

Il est intéressant de noter que sur ces trois, Brown et Karpathy ont récemment été interviewés sur l'un de mes podcasts préférés, AI Daily Brief avec Nathaniel Whittemore.

Plus précisément, Whittemore a pris le temps de lire quelques citations d'un article de Karpathy appelé «Power to the People», dans lequel l'ingénieur note certains des aspects fondamentaux de l'IA. Voici quelques citations:

«Les technologies transformatrices suivent généralement une voie de diffusion descendante: originaire de contextes gouvernementaux ou militaires, en transmettant les sociétés et éventuellement à atteindre des individus - pensez à l'électricité, à la cryptographie, aux ordinateurs, aux vols, à Internet ou au GPS. Cette progression semble intuitive, nouvelle et puissante des technologies. Inversion de ce modèle - ils génèrent des avantages disproportionnés pour les personnes ordinaires, tandis que leur impact est beaucoup plus en sourdine et à la traîne des entreprises et des gouvernements. »

«Les LLMS offrent un profil de capacité très spécifique - celui de la connaissance / des performances / performances de l'expert quasi-quasi, mais simultanément à travers une très grande variété de domaines. En d'autres termes, ils sont simultanément polyvalents mais aussi superficiels et faillibles.»

"Pour l'avenir, la diffusion continue des LLM dépend bien sûr de l'amélioration continue des performances et de son profil de capacité. La" distribution des avantages "dans l'ensemble est particulièrement intéressante à grouer et dépend fortement de la gamme dynamique des performances en fonction des dépenses en capital."

Il y a beaucoup plus dans le journal. Ces trois citations présentent certains des points plus profonds sur l'utilisation de LLM. Le premier montre la thèse (puissance au peuple) et comment les LLM diffèrent des autres formes de technologie «descendante». La seconde parle de la spécialisation des modèles et de la façon dont cela va fonctionner. Le troisième envisage le coût, les performances et la puissance.

C'est donc un peu de ce que vous pouvez apporter à la banque alors que nous continuons à digérer l'intégration soudaine de l'IA dans nos vies, dans les affaires et ailleurs. N'oubliez pas: l'automatisation arrive.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!