Tiga coder getaran terbaik memecahkan revolusi AI ini dalam kod

Pertama sekali, jelas bahawa ini berlaku dengan cepat. Pelbagai syarikat bercakap mengenai perkadaran kod mereka yang kini ditulis oleh AI, dan ini semakin meningkat pada klip pesat. Terdapat banyak anjakan pekerjaan yang sudah ada di bahagian dunia teknologi ini.

Tetapi personaliti tertentu pada dasarnya menjadi nama rumah untuk penguasaan alat dan proses AI mereka, dan keupayaan mereka untuk melihat bagaimana jenis kemajuan ini berlaku.

Dan beberapa perintis ini juga semacam nubuatan - mereka berada di rekod bercakap tentang pandangan mereka, dan orang ramai mendengar.

Mari kita pergi ke beberapa perkara yang kita dengar mengenai dunia pengekodan pada tahun 2025 dari ketiga -tiga inovator ini.

Andrej Karpathy

Bekas ahli Openai ini terkenal dengan karyanya di sana dan di Tesla pada tahun -tahun kebelakangan ini. Dia mendapat PhD di Stanford yang berkaitan dengan Visi Komputer dan NLP. Dia terus menemui Eureka Labs, di mana pelajar menggunakan platform asli AI untuk jurulatih dan model.

Petikannya yang paling terkenal?

"Bahasa Inggeris adalah bahasa pengaturcaraan baru yang paling hangat."

Kenyataan ini, dengan sendirinya, menangani pengekodan getaran secara langsung, dan menerangkan proses yang mana coders menjadi pengarang. Oleh kerana AI boleh membuat kodnya sendiri, pengekodan Vibe adalah amalan menyediakan mereka yang lebih luas, melihat apa yang keluar, dan menyempurnakannya untuk hasil akhir.

Riley Brown

Riley Brown besar di YouTube, dan menonjol dalam bidang AI. Dia sebenarnya mengasaskan sebuah syarikat yang dipanggil Vibe Code, yang merupakan platform yang dapat membantu pemaju menggunakan alat AI untuk menjadikan projek mereka menjadi realiti.

Orang sebenarnya menyifatkan istilah "pengekodan getaran" kepada Brown, yang nampaknya menciptanya dalam menekankan bagaimana untuk menjadi aplikasi kreatif dan berkembang untuk bekerja dengan tradisi pengekodan deterministik.

Petikannya: "Kod penulisan secara manual akan menjadi perkara masa lalu."

Dan itu berlaku.

Tom Preston-Werner

Tom Preston-Werner (tidak ada hubungan langsung, sekurang-kurangnya yang saya ketahui) mempunyai gaya pengekodan yang telah dianggap sebagai unik dalam talian, dan merupakan pengasas bersama GitHub, platform untuk kawalan kod dan kerjasama.

Dia juga mencipta Jeckyl, alat penukaran untuk tapak dan blog yang dinamik.

Petikannya: "Anda sama ada yang membuat automasi, atau anda mendapat automatik."

Nota podcasting

Sangat menarik untuk diperhatikan bahawa ketiga -tiga ini, kedua -dua Brown dan Karpathy baru -baru ini ditemuramah di salah satu podcast kegemaran saya, AI Daily Brief dengan Nathaniel Whittemore.

Khususnya, Whittemore mengambil masa untuk membaca beberapa petikan dari kertas oleh Karpathy yang disebut "Kuasa kepada Rakyat," di mana jurutera mencatatkan beberapa aspek asas AI. Berikut adalah beberapa petikan:

"Teknologi transformatif biasanya mengikuti laluan penyebaran atas-bawah: yang berasal dari konteks kerajaan atau ketenteraan, melalui syarikat-syarikat, dan akhirnya mencapai individu-berfikir elektrik, kriptografi, komputer, penerbangan, internet, atau GPS. Pembalikan dramatik corak ini - mereka menjana manfaat yang tidak seimbang bagi orang biasa, sementara impak mereka lebih banyak disenyapkan dan tertinggal dalam syarikat dan kerajaan. "

"LLMS menawarkan profil keupayaan yang sangat spesifik - yang semata -mata pengetahuan/prestasi kuasi, tetapi pada masa yang sama merentasi pelbagai domain yang sangat luas.

"Melihat ke hadapan, penyebaran LLM yang berterusan tentu saja bergantung kepada peningkatan prestasi yang berterusan dan profil keupayaannya." Pengagihan manfaat "secara keseluruhannya sangat menarik untuk carta, dan sangat bergantung pada julat dinamik prestasi sebagai fungsi perbelanjaan modal."

Terdapat banyak lagi di dalam kertas. Tiga petikan ini menunjukkan beberapa perkara yang lebih mendalam mengenai penggunaan LLM. Yang pertama menunjukkan tesis (kuasa kepada rakyat) dan bagaimana LLMs berbeza dari bentuk teknologi "atas-bawah" yang lain. Yang kedua bercakap dengan pengkhususan model dan bagaimana ia akan berfungsi. Yang ketiga merenungkan kos, prestasi, dan kuasa.

Jadi itulah sedikit yang boleh anda ambil ke bank kerana kami terus mencerna integrasi AI secara tiba -tiba ke dalam kehidupan kita, dalam perniagaan dan di tempat lain. Ingat: Automasi akan datang.

Atas ialah kandungan terperinci Tiga coder getaran terbaik memecahkan revolusi AI ini dalam kod. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!