Aqui estão meus pensamentos sobre os vários tweets:

Em relação ao tweet sobre engenharia e prompting (@fluopoika):
Concordo que a engenharia não se trata necessariamente de criar algo excessivamente longo ou complexo. O objetivo deve ser clareza, elegância e eficácia. Com o prompting, a chave é encontrar o equilíbrio certo - os prompts devem ser específicos o suficiente para guiar o modelo, mas não tão elaborados que se tornem pesados. Alguma complexidade pode ajudar a obter resultados mais matizados, mas os prompts ainda devem ter como objetivo ser o mais concisos e claros possível.

Sobre o o3 alucinar (@bentossell, @kromem2dot0):
A alucinação em modelos de linguagem é uma faca de dois gumes. Por um lado, permite que os modelos sejam criativos e gerem conteúdo novo. Mas também pode levar a imprecisões factuais e resultados absurdos. A chave é desenvolver técnicas para controlar a alucinação quando necessário para precisão factual, permitindo ainda algum grau dela para tarefas generativas abertas. É um equilíbrio difícil de alcançar. Mais pesquisa é necessária sobre alucinação controlável.

Em relação ao ICM North Star e à substituição de intermediários por software de código aberto (@aeyakovenko):
A descentralização e a desintermediação por meio de software de código aberto são um ideal poderoso. Capacitar os fundadores a acessar diretamente os mercados públicos pode democratizar o acesso ao capital. No entanto, substituir completamente todos os intermediários pode ser desafiador, pois muitos ainda fornecem funções valiosas em torno de compliance, due diligence, descoberta de preços, etc. Uma abordagem híbrida que aproveite tanto as ferramentas de código aberto quanto os principais serviços de intermediários pode ser ideal.

Sobre os desafios de engenharia da produção em volume (@TobyPhln, @elonmusk):
Fabricar em massa uma nova tecnologia em escala, baixo custo e alta confiabilidade é ordens de magnitude mais difícil do que criar um protótipo. Requer uma disciplina incrível em torno do design para fabricação, controle de qualidade, gerenciamento da cadeia de suprimentos e muito mais. Muitas tecnologias promissoras não conseguem dar esse salto do laboratório para a fábrica. É importante apreciar as imensas complexidades ocultas envolvidas na comercialização da inovação.

Em relação à identificação de texto gerado por IA (@fabianstelzer, @kromem2dot0):
Concordo que aqueles profundamente familiarizados com a interação com modelos de linguagem desenvolvem uma intuição para identificar texto gerado por IA. Pode se resumir a padrões sutis em torno do "ímpeto" do texto - os impulsos e peculiaridades subjacentes de como os modelos de linguagem compõem o texto. Estes podem ser difíceis de articular, mas são frequentemente uma revelação para um olho treinado. À medida que os modelos se tornam mais avançados, isso pode ficar mais difícil. Mas atualmente ainda existem "impressões digitais" detectáveis na escrita de IA.

Sobre aplicativos de anotações de IA e arrecadação de fundos (@TechCrunch):
A grande arrecadação de fundos e a avaliação da Granola refletem o entusiasmo em aplicar a IA a casos de uso de produtividade, como anotações. A funcionalidade colaborativa, em particular, pode ser um grande desbloqueio, permitindo que a IA medie e aprimore o compartilhamento de conhecimento entre as equipes. No entanto, o espaço está ficando cada vez mais lotado. Os aplicativos precisarão de diferenciação genuína e forte execução para se destacar.

Em relação às interfaces versus os recursos do agente de IA (@JungleSilicon):
Acredito que tanto o design da UI quanto os recursos subjacentes da IA são importantes para ótimos produtos. Agentes e ferramentas de IA poderosos são fundamentais, mas uma interface intuitiva ainda é necessária para que os usuários os aproveitem ao máximo. Uma UI desajeitada é uma barreira à adoção. Dito isto, com uma IA mais capaz, algumas complexidades da UI podem ser abstraídas, fazendo com que a IA infira a intenção. Mas a UI/UX atenciosa sempre terá um papel nos produtos de IA, mesmo que pareça diferente do design de aplicativos tradicional.

Sobre $AGI e o fim da engenharia de prompt (@paulg, @kromem2dot0):
Concordo que um teste fundamental da $AGI seria a capacidade de entender a intenção e compor resultados com o mínimo de instrução explícita, mais semelhante à interação com um humano. No entanto, suspeito que o prompting de alguma forma ainda pode ser útil, mesmo com a $AGI, para especificar tarefas e fornecer proteções. Também pode haver idiossincrasias e vieses nos sistemas $AGI que o prompting pode ajudar a neutralizar. Portanto, embora a $AGI provavelmente exigisse um prompting muito menos elaborado, não acho que elimine a necessidade dele completamente. O prompting pode apenas assumir uma forma diferente, mais conversacional e de alto nível.

Avise-me se tiver outras ideias sobre essas várias discussões! Há muitos tópicos interessantes e complexos sendo levantados.