Drei der besten Vibe -Codierer brechen diese KI -Revolution im Code auf

Zunächst ist es offensichtlich, dass dies schnell passiert. Verschiedene Unternehmen sprechen über die Proportionen ihres Code, die derzeit von KI verfasst wurden, und diese nehmen mit einem schnellen Clip zu. In diesem Teil der Technologiewelt gibt es bereits viel Arbeitsplatzverschiebung.

Aber bestimmte Persönlichkeiten werden im Grunde genommen zu bekannten Namen für ihre Beherrschung von KI -Tools und -Prozessen und ihre Fähigkeit zu sehen, wie sich diese Art von Fortschritt ausschüttet.

Und einige dieser Pioniere sind auch eine Art prophetisch - sie sind in der Akte über ihre Aussichten und die Leute hören zu.

Lassen Sie uns einige von dem, was wir über die Codierungswelt im Jahr 2025 hören, von diesen drei Innovatoren hören.

Andrej Karpathy

Dieses ehemalige OpenAI -Mitglied ist in den letzten Jahren für seine Arbeit dort und in Tesla bekannt. Er promovierte in Stanford im Zusammenhang mit Computer Vision und NLP. Er fuhr mit Eureka Labs, wo die Schüler die KI -einheimische Plattform für Trainer und Modelle nutzen.

Sein berühmtestes Zitat?

"Englisch ist die heißeste neue Programmiersprache."

Diese Aussage ist für sich genommen die Vibe -Codierung direkt vorhanden und beschreibt den Prozess, durch den Codierer Werte werden. Da KI einen eigenen Code erstellen kann, ist die Vibe-Codierung die Praxis, diese breiteren Eingabeaufforderungen bereitzustellen, zu sehen, was herauskommt, und die Feinabstimmung für ein Endergebnis.

Riley Brown

Riley Brown ist groß auf YouTube und im KI -Feld prominent. Er gründete tatsächlich ein Unternehmen namens Vibe Code, eine Plattform, mit der Entwickler AI -Tools verwenden können, um ihre Projekte in die Realität umzusetzen.

Die Menschen schreiben Brown tatsächlich den Begriff „Vibe -Codierung“ zu, der ihn anscheinend geprägt hat, um zu betonen, wie man kreative und sich entwickelnde Anwendungen über die Arbeit mit deterministischen Codierungstraditionen entwickelt.

Sein Zitat: "Das manuelle Schreiben von Code gehört der Vergangenheit an."

Und das passiert.

Tom Preston-Werner

Tom Preston-Werner (keine direkte Beziehung, zumindest die mir bewusst) hat einen Codierungsstil, der online als einzigartiger Online-Kodierungsstil gefeiert wurde, und ist Mitbegründer von GitHub, der Plattform für Codekontrolle und Zusammenarbeit.

Er erstellte auch Jeckyl, ein konvertierendes Tool für dynamische Websites und Blogs.

Sein Zitat: "Du bist entweder einer, der die Automatisierung erstellt, oder du wirst automatisiert."

Podcasting -Notizen

Es ist interessant festzustellen, dass von diesen drei, sowohl Brown als auch Karpathy, kürzlich in einem meiner Lieblings -Podcasts, AI Daily Brief mit Nathaniel Whittemore, interviewt wurden.

Insbesondere nahm Whittemore einige Zeit, um einige Zitate aus einem Papier von Karpathy mit dem Namen „Macht für die Menschen“ zu lesen, in denen der Ingenieur einige der grundlegenden Aspekte der AI feststellt. Hier sind einige Zitate:

„Transformative Technologien folgen normalerweise einem Top-Down-Diffusionspfad: Ursprung in staatlichen oder militärischen Kontexten, durch die Durchführung von Unternehmen und letztendlich Erreichung von Personen-denken Sie an Elektrizität, Kryptographie, Computer, Flug, Internet oder GPS. Diese Fortschritt fühlt sich intuitiv an, neue und mächtige Technologien sind normalerweise knapp. Umkehrung dieses Musters - sie erzeugen einen unverhältnismäßigen Nutzen für normale Menschen, während ihre Auswirkungen in Unternehmen und Regierungen viel gedämpfter und zurückbleiben. “

"LLMs bieten ein sehr spezifisches Profil der Fähigkeit - das von lediglich quasi -Expert -Wissen/-leistung, aber gleichzeitig in einer Vielzahl von Domänen. Mit anderen Worten, sie sind gleichzeitig vielseitig, aber auch flach und fehlbar."

"In der Zukunft hängt die fortgesetzte Verbreitung von LLMs natürlich von der fortgesetzten Leistungsverbesserung und ihrem Fähigkeitsprofil ab. Die" Nutzenverteilung "ist insgesamt besonders interessant und hängt stark von der dynamischen Reichweite der Leistung als Funktion des Kapitalausgangs ab."

Es gibt viel mehr in der Zeitung. Diese drei Zitate zeigen einige der tieferen Punkte bei der LLM -Verwendung. Die erste zeigt die These (Macht für die Menschen) und wie sich LLMs von anderen Formen der „Top-Down“ -Technologie unterscheiden. Die zweite spricht die Spezialisierung von Modellen und wie das funktionieren wird. Der dritte betrachtet Kosten, Leistung und Kraft.

Das ist also ein bisschen von dem, was Sie zur Bank bringen können, während wir die plötzliche Integration von KI in unser Leben, in Geschäft und anderswo weiter verdauen. Denken Sie daran: Automatisierung kommt.

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