Things I've learned in my 7 Years Implementing AI
7 months ago
- #AI Implementation
- #LLMs
- #Productivity
- AI作为一种产品并不可行，它最适合作为工具或功能使用。
- 最佳的AI应用潜藏于表面之下，赋能用户而非作为独立的聊天机器人存在。
- AI擅长将难题简化，使解决方案更快、更高效。
- 大语言模型（LLMs）推动了内部工具的爆发，使曾经不可行的项目成为可能。
- 大语言模型正接近其S型曲线的顶端，未来预计将出现渐进式改进。
- AI研究将聚焦于更廉价、更快速和开源模型，例如适用于移动设备的模型。
- 使用AI比创建模型更简单；实际应用比深奥的技术知识更重要。
- AI是新版的敏捷开发——有用但非万能，存在明确局限。
- 高级工程师不会被AI取代；他们的专业知识对识别和修复根本原因至关重要。
- 依赖AI的初级开发者可能错过培养关键问题解决能力的机会，影响职业发展。
- 当前的AI泡沫是有益的，它推动了生产力工具和创新，并由风投和科技巨头资助。