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特工时代的职业生涯
以下文章最初出现在 Addy Osmani 的博客网站上，经作者许可在此重新发布。如果人工智能层擅长某件事，那么它就会是任何有答案的事情。学校曾经是一路下来的答案。学校是成功的最终锚定，因为它 [...]
来源:O'Reilly Media _AI & ML以下文章最初出现在 Addy Osmani 的博客网站上，经作者许可在此重新发布。
如果人工智能层擅长某件事，那么它将是任何有答案的事情。学校曾经是一路下来的答案。学校是成功的最终锚定，因为这一切都是为了获得正确的答案。在人工智能时代，工作的持久性和不可分级性并不是在解决问题方面取得任何进步。它不是能够构建系统或理解人或创造很酷的新事物。它是选择构建什么并判断它是否好。其余的都将由人工智能做得更好更快。
我 16 岁开始从事工程学，在爱尔兰乡村开发了一个浏览器。我在 Google 工作了 14 年多，领导工程团队从事 Chrome、Gemini 和 Cloud AI 方面的工作，并且撰写了多本 O’Reilly 书籍。当前沿实验室和 FAANG 公司不合适时，我会拒绝他们的邀请。好人总是被需要的，所以我们每个人都有义务尽最大的努力，尽我们所能，做出最好的事情。
大多数职业建议仍然有效。登上火箭飞船；不要过度优化你的座位。由于代理编码，具体细节发生了一些变化，但我希望现在雄心勃勃的工程师知道这些。
针对稀缺资源进行优化。我的出名几乎都来自于追求最高薪酬。我在开源领域度过的这些年的直接回报几乎为零。但它们带来了声誉和关系，这些声誉和关系随后非常有效地转化为机会。我会花掉从任何一份工作中获得的报酬。我的名誉不断付出代价。
真正的风险不是代理编写糟糕的代码。我们以前经历过这种情况。它正在失去辨别能力。判断力会萎缩。输出看起来很像工作代码。
真正蓬勃发展的工程师不会是最快获得建议的人。他们会立即知道何时说不。
提高你的预期目标和终结能力
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