The Other 80%: What Productivity Really Means
我们一直被关于生成式人工智能在多大程度上提高软件开发人员生产力的说法轰炸：它把普通程序员变成了 10 倍程序员，把 10 倍程序员变成了 100 倍程序员。甚至最近，我们（虽然有所减少，但仍然）受到了故事另一面的轰炸：METR 报告称，尽管软件开发人员相信他们的生产力已经 [...]
Fixing Enterprise Apps with AI: The T+n Problem
多年来，我们一直在观察企业在同样的客户服务悖论中挣扎：他们拥有世界上所有的技术，但简单的地址更改仍然需要三天。问题不是你想的那样，解决方案也不是。上个月，我看到一位同事尝试向银行更新他们的地址。它[...]
Data Engineering in the Age of AI
就像个人电脑、互联网和 iPhone 进入公共领域一样，人工智能领域的最新发展，从生成式人工智能到代理式人工智能，从根本上改变了人们的生活和工作方式。自 ChatGPT 于 2022 年底发布以来，它已达到每周 7 亿用户的门槛，大约 [...]
Jensen Huang Gets It Wrong, Claude Gets It Right
在最近的一份时事通讯中，Ben Thompson 建议关注黄仁勋在华盛顿举行的 NVIDIA GPU 技术大会 (GTC) 上的主题演讲的一部分，称其“对人工智能市场比软件市场大几个数量级的论点进行了精彩阐述”。虽然我不愿意反驳像[…]这样精明的观察者
Think Smaller: The Counterintuitive Path to AI Adoption
以下文章最初发表在 Gradient Flow 上，经作者许可在此处转发。我们正经历人工智能发展的一个特殊时刻。一方面，演示非常壮观：智能体可以轻松地进行推理和计划，模型可以根据文本提示创作原创歌曲，以及研究工具可以生成 [...]
Balancing Cost, Power, and AI Performance
下次您使用 ChatGPT 或 Perplexity 等工具时，请停止并计算为满足您的请求而生成的总单词数。每个单词都来自一个称为推理的过程，这是人工智能系统的创收机制，其中生成的每个单词都可以使用基本的金融和经济商业原理进行分析。执行此操作的目标 [...]
AI Integration Is the New Moat
周末我的 Kona EV 的电气系统警告灯亮了，手册上说的只是将其带到经销商处进行评估。我第一次尝试通过网站安排预约，这让我想起了曾经是奇迹的网络如今看起来非常笨重。有[...]
AI Is Reshaping Developer Career Paths
本文是 Sens-AI 框架系列的一部分 - 使用 AI 学习和编码的实用习惯。几十年前，我与一位受到我们团队中每个人尊敬的开发人员一起工作。这种尊重很大程度上来自于他不断采用我们没有人使用过的新技术 [...]
A Human-Centered Approach to Competitive Advantage
在现代企业中，信息是新的资本。尽管公司将资源投入人工智能，但许多公司发现，单独的技术只能带来费用，而不能带来转型。真正的变革引擎不在于算法，而在于使用它的人的双手和思想。组织拥有的最大资产[...]
本文是 Sens-AI 框架系列的一部分 - 使用 AI 学习和编码的实用习惯。人工智能辅助编码将继续存在。我看到许多公司现在要求所有开发人员在他们的 IDE 中安装 Copilot 扩展，并且团队越来越多地根据人工智能采用指标进行衡量。与此同时，工具本身已经变得真正[...]
在一篇引人入胜的专栏文章中，普林斯顿大学历史学教授大卫·贝尔 (David Bell) 认为，“人工智能正在抛弃启蒙价值观。”作为在类似的著名大学教授写作的人，以及在过去 35 年左右撰写有关技术的文章的人，我得到了深刻的回应。贝尔的不是论点 [...]
代理人工智能格局正在爆炸式增长。每个新框架、演示和公告都承诺让您的人工智能助手预订航班、查询数据库和管理日历。这种功能的快速进步让用户感到兴奋，但对于构建这些系统的架构师和工程师来说，它提出了一个基本问题：什么时候应该推出新功能 [...]
关于 O’Reilly 的一个常见误解是我们只迎合深度技术学习者。虽然我们为自己在技术社区的深厚根基感到自豪，但我们在书籍和学习平台上提供的产品的广度始终旨在吸引更广泛的受众，包括与技术相关和对技术好奇的人们，他们想要[...]
本文最初出现在 Medium 上。蒂姆·奥布莱恩 (Tim O’Brien) 允许我们在雷达上转发。当您使用 Cursor 或 GitHub Copilot 等 AI 工具时，真正的力量不仅仅是能够访问不同的模型，而是知道何时使用它们。有些工作可以用自动完成。其他人需要更强大的模型。还有[...]
The AI Teaching Toolkit: Practical Guidance for Teams
教导开发人员有效地使用 AI 意味着要养成习惯，在利用 AI 速度的同时保持批判性思维活跃。但培养这些习惯并不简单。讲师和团队领导经常发现自己需要指导开发人员应对挑战，以建立信心而不是阻碍他们的成长。 （参见“认知捷径悖论”。）有[...]
Mapping the Design Space of AI Coding Assistants
就在几年前，人工智能编码助手只不过是自动完成功能——可以完成变量名称或建议一行样板文件的工具。如今，它们已成为数百万开发人员工作流程的日常组成部分，整个产品和初创公司都是围绕它们构建的。根据你问的是谁，它们代表黎明 [...]
The Cognitive Shortcut Paradox
本文是 Sens-AI 框架系列的一部分 - 使用 AI 学习和编码的实用习惯。人工智能使新手开发人员能够跳过缓慢、混乱的学习部分。对于经验丰富的开发人员来说，这可能意味着更快地找到可行的解决方案。然而，处于学习道路早期的开发人员面临着我所说的 [...]
Flow State to Free Fall: An AI Coding Cautionary Tale
我八岁的时候，我在等待板球比赛开始时观看了一部登山纪录片。我记得看着这些登山者沿着巨大的岩石脸向上，每隔几英尺就锤击了山上的巨型指甲，这让我感到非常沮丧。 “他们为什么不只是更快地攀登？” […]
