HomeNachrichtGoogle-Mitbegründer fordert die Mitarbeiter der KI auf, "Aufbau von Nanny Products" einzustellen,

Google-Mitbegründer fordert die Mitarbeiter der KI auf, “Aufbau von Nanny Products” einzustellen,

„Es waren 2 Jahre des Gemini -Programms und GDM. Wir haben einen langen Weg in dieser Zeit mit vielen Bemühungen zurückgelegt, auf die wir uns sehr stolz fühlen sollten. Gleichzeitig hat sich der Wettbewerb immens beschleunigt und das letzte Rennen nach Agi ist im Gange. Ich denke, wir haben alle Zutaten, um dieses Rennen zu gewinnen, aber wir müssen unsere Bemühungen turbo laden.

Code ist am meisten wichtig – AGI wird mit dem Start auftreten, wenn sich die AL verbessert. Wahrscheinlich wird es anfangs mit viel menschlicher Hilfe sein, daher ist das Wichtigste unsere Code -Leistung. Darüber hinaus muss dies für unseren eigenen 1p -Code arbeiten. Wir müssen der effizienteste Codierer und Al -Wissenschaftler der Welt sein, indem wir unseren eigenen AL verwenden.

Produktivität – Nach meiner Erfahrung ist ungefähr 60 Stunden pro Woche der Sweet Spot der Produktivität. Einige Leute haben viel mehr eingesetzt, können aber Kreativität ausbrennen oder verlieren. Eine Reihe von Leuten arbeitet weniger als 60 Stunden und eine kleine Zahl hat das minimale Mindestangebot angelegt, um durchzukommen. Diese letzte Gruppe ist nicht nur unproduktiv, sondern kann auch für alle anderen sehr demoralisierend sein.

Standort – Es ist wichtig, im Büro zu arbeiten, da das Zusammenleben der Kommunikation physisch viel effektiver ist als GVE usw.. Daher müssen Sie physisch mit anderen koloziiert sein, die an derselben Sache arbeiten. Wir müssen die Berichterstattung in Ländern, Städten und Gebäuden minimieren. Ich empfehle, mindestens jeden Wochentag im Büro zu sein.

Organisation – Wir müssen klare Verantwortung und Organisation mit hochwertigen Gruppen mit gemeinsamem Management und technologischer Führung haben.

Einfachheit – Verwenden Sie einfache Lösungen, wo wir können. ZB, wenn die Aufforderung funktioniert, tun Sie das einfach, kein separates Modell nachdrainieren. Keine unnötigen technischen Komplexitäten (wie Lora). Idealerweise haben wir wirklich ein Rezept und ein Modell, das einfach für unterschiedliche Verwendungszwecke aufgefordert werden kann.

Exzellenz – Unabhängig davon, ob es sich um eine Bewertung oder eine Datenquelle oder ein Dashboard oder eine Nachricht in einer internen UL handelt, stellen Sie bitte sicher, dass sie alle funktionieren und alle gut sind.

Geschwindigkeit – Wir brauchen unsere Produkte, Modelle und interne Werkzeuge, um schnell zu sein. Ich kann es kaum erwarten 20 Minuten, um ein bisschen Python auf Borg zu laufen.

In kleinem Maßstab iterieren – wir brauchen viele Ideen, die wir schnell testen können. Der beste Weg, dies zu tun, sind kleine Experimente, bis Sie steigern und hoffentlich einen zunehmenden Vorteil im Maßstab sehen können. Dies ist eine hervorragende Validierung. Zu viel in großem Maßstab zu arbeiten, hat die Gewohnheit, dass Sie geringfügig an Evals, Checkpoint -Sniping usw. übertreffen und reale Siege benötigen, diese Skalierung.

Kein Stummel – wir können nicht weiter Kinderprodukte bauen. Unsere Produkte sind mit Filtern und Punts verschiedener Art übertroffen. Wir brauchen fähige Produkte und vertrauen unseren Benutzern. “

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