以下是我對各種推文的看法：

關於工程和提示的推文 (@fluopoika)：
我同意工程不一定是要創造過於冗長或複雜的東西。目標應該是清晰、優雅和有效。對於提示，關鍵是找到適當的平衡 - 提示應該足夠具體以引導模型，但又不能過於複雜而變得笨拙。一些複雜性可以幫助引出更細微的輸出，但提示仍然應該盡可能簡潔明瞭。

關於 o3 產生幻覺 (@bentossell, @kromem2dot0)：
語言模型中的幻覺是一把雙面刃。一方面，它允許模型具有創造力並生成新穎的內容。但它也可能導致事實不準確和無意義的輸出。關鍵是開發技術來控制幻覺，在需要事實準確性的時候，同時仍然允許一定程度的幻覺用於開放式的生成任務。這是一個很難達到的平衡。需要更多關於可控幻覺的研究。

關於 ICM North Star 以及用開源軟體取代中介機構 (@aeyakovenko)：
通過開源軟體實現去中心化和去中介化是一個強大的理想。授權創始人直接進入公開市場可以使資本獲取民主化。然而，完全取代所有中介機構可能具有挑戰性，因為許多中介機構仍然提供圍繞合規性、盡職調查、價格發現等方面的有價值的功能。利用開源工具和關鍵中介服務的混合方法可能是最佳的。

關於批量生產的工程挑戰 (@TobyPhln, @elonmusk)：
大規模、低成本和高可靠性地製造一項新技術，比創建一個原型要困難幾個數量級。它需要在製造設計、品質控制、供應鏈管理等方面具有令人難以置信的紀律性。許多有前途的技術未能實現從實驗室到工廠的飛躍。重要的是要了解商業化創新所涉及的巨大隱藏複雜性。

關於發現 $AI 生成的文本 (@fabianstelzer, @kromem2dot0)：
我同意那些非常熟悉與語言模型互動的人會對識別 $AI 生成的文本產生直覺。這可能歸結為文本「動力」周圍的微妙模式 - 語言模型如何組成文本的潛在驅動因素和怪癖。這些可能難以表達，但通常是對訓練有素的眼睛的洩露。隨著模型變得更加先進，這可能會變得更加困難。但目前 $AI 寫作仍然存在可檢測的「指紋」。

關於 $AI 筆記應用程式和募款 (@TechCrunch)：
Granola 的巨額募款和估值反映了人們對將 $AI 應用於筆記等生產力用例的興奮。特別是協作功能可能是一個主要的解鎖，允許 $AI 協調和增強團隊之間的知識共享。然而，這個領域正變得越來越擁擠。應用程式需要真正的差異化和強大的執行力才能脫穎而出。

關於介面與 $AI 代理能力 (@JungleSilicon)：
我認為 UI 設計和底層 $AI 能力對於優秀的產品都很重要。強大的 $AI 代理和工具是關鍵，但仍然需要直觀的介面供使用者充分利用它們。笨拙的 UI 是採用的障礙。也就是說，隨著 $AI 能力的提高，一些 UI 複雜性可以通過讓 $AI 推斷意圖來抽象掉。但周到的 UI/UX 將始終在 $AI 產品中發揮作用，即使它看起來與傳統的應用程式設計不同。

關於 $AGI 和提示工程的終結 (@paulg, @kromem2dot0)：
我同意 $AGI 的一個關鍵測試將是理解意圖並以最少的明確指令組成輸出的能力，更像是與人互動。但是，我懷疑即使使用 $AGI，某種形式的提示可能仍然有助於指定任務和提供護欄。$AGI 系統中也可能存在提示可以幫助抵消的特殊性和偏差。因此，雖然 $AGI 可能需要少得多的精細提示，但我認為它並沒有完全消除對它的需求。提示可能只是採取不同的形式，更具對話性和高層次。

如果您對這些不同的討論有任何其他想法，請告訴我！提出了許多有趣和複雜的主題。