最新

我在我的播客中向四位工程师提出了这个问题：一位来自谷歌的开发者倡导者（斯德哥尔摩），一位高级软件工程师/顾问（巴黎），一位NVIDIA深度学习学院的讲师（摩洛哥），以及一位在IBM工作的基础设施工程师（都柏林）。 以下是他们的真实回答： - 高级软件工程师说：“大型语言模型（LLMs）就像婴儿。如果你不理解背后的架构，就无法跟上。” - 谷歌的倡导者稍微反驳了一下：“编写代码已经变成了一种商品，就像自动化后的汽车制造。问题不在于是否要学习编程，而在于你为什么想要学习。” - IBM的基础设施工程师给出了最具可操作性的建议：“不要把人工智能当作代笔。绝不要提交你无法解释的代码。把它当作一个导师，而不是你自己思考的替代品。” 还有许多其他观点。 我们还对一段硅谷高管告诉大学毕业生“人工智能是下一个工业革命”的视频进行了反应，结果遭到了观众的嘘声。 其中一个更令人警醒的部分是：在当前的使用水平下，Anthropic可能在重度Claude订阅用户上亏损。如今没有任何推理公司是盈利的。那位在大规模LLM推理方面工作的谷歌倡导者直言不讳地表示：如果我们在未来五年内没有显著提高推理效率，这整个生态系统将变得无法承受。而NVIDIA则有更多关于人工智能成本效益的细节可以讨论。