讲座笔记：AI工程师会议

引言

• 演讲者：AI工程师会议的组织者。
• 背景：具有AGI之家黑客马拉松经验的黑客。
• 会议：首次由知名合作者组织的AI工程师会议。

AI工程师角色

• 与ML工程师和研究科学家的区别。
• AI工程师的角色正在发展，专注于代理和定制栈。
• 批评：关于AI工程师的必要性和价值的争论。

技术中的微笑曲线

• Ben Thompson的概念。
• 价值在两个极端积累：深度技术和面向用户的产品。
• AI应用：Nvidia在低层次，而面向用户的公司表现稍好。

GPT包装器和AI产品

• 2024年被视为GPT包装器的胜利。
• 直观用户体验对AI应用的重要性。
• 示例包括基于知识库的聊天、网络搜索等。

成功的AI应用

• 与PDF聊天、网络搜索和协作辅助克隆已成功。
• 从零到一的创作工具涉及对模型的自定义访问。
• 示例：AI音乐、主持人生成和图像创作。

不成功的AI应用

• 高带宽语音交互和视频生成尚未准备好进入市场。
• 从UI绘制到代码以及多小时编码代理未成功。
• VR尚未有效工作。

黑客马拉松策略

• 识别有效和无效的内容。
• 探索约束、多模态和扩散应用以增强产品。
• 速度和大规模并行过程的重要性。

AI应用的核心原则

• 通过消除复制粘贴操作的产品机会。
• 约束帮助用户更好地参与。
• 多模态可以增强应用的维度。
• 通过无服务器智能来扩展工作。

AI和软件工程的未来

• AI工程师作为AI演变中的最后一个工作。
• 关于AI工程师与AI研究员持久性的争论。
• 鼓励创新和探索新的AI能力。

问答重点

• 讨论软件工程的未来。
• 提议创造性地利用生成AI。
• 对高带宽语音应用的怀疑。