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Madhu Guru
Google 產品負責人 - Gemini
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Madhu Guru
10月4日 14:30
作為一名產品開發者,你的重點在於針對距離六個月的任務單位。 亞倫是對的,我們就是這樣處理模型的——逐步增加任務的複雜性。 例如:代碼補全 -> 代碼區塊(生成、調試、優化) -> 整個文件 -> 多文件 -> 代理 -> 多代理系統 其他模型能力也有類似的模式。
Aaron Levie
10月4日 13:21
有趣的是,AI代理的任務單位將隨著時間的推移不斷增大。 在過去兩年中,我們在代碼方面已經從每秒自動完成幾行代碼,發展到幾分鐘內編寫數百或數千行代碼,再到幾小時內編寫數萬行代碼。這一趨勢在大多數其他知識工作領域也正在發生。 在外部,有些人可能會想「為什麼AI沒有變得更便宜或更快?」然而,行業內的每個人都知道,我們現在能夠投入更多的計算資源來解決下一個更難的問題。 一旦我們認為已經達到質量、價格和速度的最佳點,隨著我們獲得更多模型突破,使用案例的潛力就會擴大。我們能解決的最後一個問題與之相比看起來微不足道,而我們已經進入下一個複雜的任務。 考慮到我們距離能力的平臺還很遙遠,這種動態在可預見的未來可能會持續發生,因此任務單位將不斷增長。
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Madhu Guru
2025年9月25日
我反覆給出的職業建議:設置一個擁有你渴望的個性的大型語言模型(LLM)。提供原始想法;讓它像你的目標個性一樣重新構思和批評這些想法。 不時要求它寫出總結其方法的提示 - 研究並內化這些。比起導師指導更快 - 如果你能夠非常誠實並付諸行動。
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