최고의 바이브 코더 3 명이 코드 에서이 AI 혁명을 분해합니다.

우선, 이것이 빠르게 일어나고 있다는 것이 분명합니다. 다양한 회사들이 현재 AI가 작성한 코드의 비율에 대해 이야기하고 있으며 빠른 클립에서 증가하고 있습니다. 기술 세계 의이 부분에는 이미 많은 작업 변위가 있습니다.

그러나 특정 성격은 기본적으로 AI 도구와 프로세스에 대한 숙달을위한 가구 이름이되고 있으며, 이러한 유형의 발전이 어떻게 흔들리는 지 볼 수있는 능력이 있습니다.

그리고이 개척자들 중 일부는 또한 일종의 예언 적입니다. 그들은 그들의 전망에 대해 이야기하고 있으며 사람들은 듣고 있습니다.

이 세 혁신가들로부터 2025 년 코딩 세계에 대해 우리가 듣고있는 것 중 일부를 살펴 보겠습니다.

Andrej Karpathy

이 전 Openai 회원은 최근 몇 년 동안 그의 일과 Tesla에서 잘 알려져 있습니다. 그는 Computer Vision 및 NLP와 관련하여 Stanford에서 박사 학위를 받았습니다. 그는 학생들이 AI 네이티브 플랫폼을 트레이너와 모델에 사용하는 유레카 실험실을 찾았습니다.

그의 가장 유명한 인용문?

"영어는 가장 인기있는 새로운 프로그래밍 언어입니다."

이 진술은 그 자체로 바이브 코딩을 직접 해결하고 코더가 프롬프터가되는 프로세스를 설명합니다. AI는 자체 코드를 만들 수 있기 때문에 Vibe Coding은 더 넓은 프롬프트를 제공하고, 무엇이 나오는지보고 최종 결과를 위해 미세 조정하는 관행입니다.

라일리 브라운

Riley Brown은 YouTube에서 크며 AI 필드에서 두드러집니다. 그는 실제로 Vibe Code라는 회사를 설립했습니다.이 회사는 개발자가 AI 도구를 사용하여 프로젝트를 현실로 만들 수있는 플랫폼입니다.

사람들은 실제로“Vibe Coding”이라는 용어를 Brown에 귀속 시켰으며, 그는 결정 론적 코딩 전통으로 작업하는 것에 대한 창의적이고 진화하는 응용 프로그램을 강조하는 데있어 그것을 만들어 냈습니다.

그의 인용문 :“수동으로 코드를 작성하는 것은 과거의 일이 될 것입니다.”

그리고 그것은 일어나고 있습니다.

Tom Preston-Werner

Tom Preston-Werner (적어도 내가 알고있는 직접적인 관계는 없음)는 코딩 스타일을 통해 독특한 온라인으로 환영 받았으며 코드 제어 및 협업 플랫폼 인 Github의 공동 설립자입니다.

또한 동적 사이트 및 블로그를위한 변환 도구 인 Jeckyl을 만들었습니다.

그의 인용문 : "당신은 자동화를 생성하거나 자동화되고있는 사람입니다."

팟 캐스팅 노트

이 세 가지 중 Brown과 Karpathy는 최근 Nathaniel Whittemore와 함께 내가 가장 좋아하는 팟 캐스트 중 하나 인 AI Daily Brief에서 인터뷰를 받았다는 점에 주목하는 것은 흥미 롭습니다.

구체적으로, Whittemore는 Karpathy의“Power to the People”이라는 논문의 인용문을 읽는 데 시간이 걸렸습니다. 엔지니어는 AI의 기본 측면 중 일부를 기록했습니다. 다음은 몇 가지 인용문입니다.

“변형 기술은 일반적으로 하향식 확산 경로를 따릅니다. 정부 나 군사 상황에서 시작, 기업을 통과하고 결국 개인에게 도달하는 것-전기, 암호화, 컴퓨터, 비행, 인터넷 또는 GPS를 생각합니다.이 진보는 직관적이고 새롭고 강력한 기술을 느낍니다. 일반적으로 초기의 기술적 인 기술이 필요합니다. 초기의 기술적 인 전문 지식이 필요합니다. 이 패턴의 역전 - 일반인에게 불균형적인 혜택을 얻는 반면, 그 영향은 기업과 정부에서 훨씬 더 많이 음소거되고 지연됩니다.”

"LLM은 매우 구체적인 기능의 프로파일을 제공합니다. 단순히 준 운동 지식/성능이지만 매우 다양한 영역에 걸쳐 동시에 동시에, 동시에 다재다능하지만 얕고 오류가 있습니다."

"앞으로 LLM의 지속적인 확산은 지속적인 성능 개선과 그 기능 프로파일에 달려 있습니다."혜택 분포 "는 전반적으로 차트에 흥미롭고 자본 지출의 함수로서 성능의 동적 범위에 크게 의존합니다."

논문에 더 많은 것이 있습니다. 이 세 가지 인용문은 LLM 사용에 대한 더 깊은 점 중 일부를 나타냅니다. 첫 번째는 논문 (사람들의 힘)과 LLM이 다른 형태의 "하향식"기술과 어떻게 다른지 보여줍니다. 두 번째는 모델의 전문화와 그것이 어떻게 작동하는지에 대해 이야기합니다. 세 번째는 비용, 성능 및 힘을 고려합니다.

그래서 우리는 AI의 갑작스런 통합을 우리의 삶, 사업 및 다른 곳에서 계속 소화함에 따라 은행에 가져갈 수있는 일입니다. 기억하십시오 : 자동화가오고 있습니다.

위 내용은 최고의 바이브 코더 3 명이 코드 에서이 AI 혁명을 분해합니다.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!