Dưới đây là những suy nghĩ của tôi về các tweet khác nhau:

Về tweet về kỹ thuật và prompting (@fluopoika):
Tôi đồng ý rằng kỹ thuật không nhất thiết là tạo ra một cái gì đó quá dài hoặc phức tạp. Mục tiêu nên là sự rõ ràng, thanh lịch và hiệu quả. Với prompting, chìa khóa là tìm sự cân bằng phù hợp - các prompt nên đủ cụ thể để hướng dẫn mô hình, nhưng không quá phức tạp đến mức trở nên khó sử dụng. Một số phức tạp có thể giúp gợi ra các đầu ra sắc thái hơn, nhưng các prompt vẫn nên hướng đến sự ngắn gọn và rõ ràng nhất có thể.

Về việc o3 bịa đặt (@bentossell, @kromem2dot0):
Hallucination (ảo giác) trong các mô hình ngôn ngữ là một con dao hai lưỡi. Một mặt, nó cho phép các mô hình sáng tạo và tạo ra nội dung mới. Nhưng nó cũng có thể dẫn đến những sai sót về mặt thực tế và những đầu ra vô nghĩa. Điều quan trọng là phát triển các kỹ thuật để kiềm chế hallucination khi cần thiết để đảm bảo tính chính xác về mặt thực tế, đồng thời vẫn cho phép một mức độ nào đó cho các tác vụ tạo sinh mở. Đó là một sự cân bằng khó đạt được. Cần có nhiều nghiên cứu hơn về controllable hallucination.

Về ICM North Star và việc thay thế các trung gian bằng phần mềm nguồn mở (@aeyakovenko):
Decentralization (phi tập trung hóa) và disintermediation (loại bỏ trung gian) thông qua phần mềm nguồn mở là một lý tưởng mạnh mẽ. Việc trao quyền cho những người sáng lập để trực tiếp tiếp cận các thị trường công khai có thể dân chủ hóa việc tiếp cận nguồn vốn. Tuy nhiên, việc thay thế hoàn toàn tất cả các trung gian có thể là một thách thức vì nhiều người vẫn cung cấp các chức năng có giá trị xung quanh compliance (tuân thủ), due diligence (thẩm định), price discovery (khám phá giá), v.v. Một cách tiếp cận kết hợp tận dụng cả công cụ nguồn mở và các dịch vụ trung gian quan trọng có thể là tối ưu.

Về những thách thức kỹ thuật của sản xuất số lượng lớn (@TobyPhln, @elonmusk):
Sản xuất hàng loạt một công nghệ mới ở quy mô lớn, chi phí thấp và độ tin cậy cao khó hơn nhiều so với việc tạo ra một nguyên mẫu. Nó đòi hỏi kỷ luật đáng kinh ngạc xung quanh design for manufacturing (thiết kế để sản xuất), kiểm soát chất lượng, quản lý chuỗi cung ứng, v.v. Nhiều công nghệ đầy hứa hẹn không thể thực hiện bước nhảy vọt này từ phòng thí nghiệm đến nhà máy. Điều quan trọng là phải đánh giá cao những phức tạp ẩn giấu to lớn liên quan đến việc thương mại hóa sự đổi mới.

Về việc phát hiện văn bản do $AI tạo ra (@fabianstelzer, @kromem2dot0):
Tôi đồng ý rằng những người quen thuộc sâu sắc với việc tương tác với các mô hình ngôn ngữ sẽ phát triển trực giác để xác định văn bản do $AI tạo ra. Nó có thể là do các mẫu tinh tế xung quanh "động lực" của văn bản - các động lực và đặc điểm tiềm ẩn của cách các mô hình ngôn ngữ soạn thảo văn bản. Những điều này có thể khó diễn đạt nhưng thường là dấu hiệu cho một con mắt được đào tạo. Khi các mô hình trở nên tiên tiến hơn, điều này có thể trở nên khó khăn hơn. Nhưng hiện tại vẫn còn những "dấu vân tay" có thể phát hiện được đối với văn bản AI.

Về các ứng dụng ghi chú $AI và gây quỹ (@TechCrunch):
Việc gây quỹ và định giá lớn cho Granola phản ánh sự phấn khích xung quanh việc áp dụng $AI vào các trường hợp sử dụng năng suất như ghi chú. Chức năng cộng tác nói riêng có thể là một yếu tố mở khóa lớn, cho phép $AI làm trung gian và tăng cường chia sẻ kiến thức giữa các nhóm. Tuy nhiên, không gian này ngày càng trở nên đông đúc. Các ứng dụng sẽ cần sự khác biệt thực sự và khả năng thực thi mạnh mẽ để nổi bật.

Về giao diện so với khả năng của $AI agent (@JungleSilicon):
Tôi tin rằng cả thiết kế UI và khả năng $AI cơ bản đều quan trọng đối với các sản phẩm tuyệt vời. Các $AI agent và công cụ mạnh mẽ là chìa khóa, nhưng vẫn cần một giao diện trực quan để người dùng tận dụng tối đa chúng. Một UI vụng về là một rào cản đối với việc áp dụng. Điều đó nói rằng, với $AI có khả năng hơn, một số phức tạp của UI có khả năng có thể được trừu tượng hóa bằng cách để $AI suy ra ý định. Nhưng UI/UX chu đáo sẽ luôn có vai trò trong các sản phẩm $AI, ngay cả khi nó trông khác với thiết kế ứng dụng truyền thống.

Về $AGI và sự kết thúc của prompt engineering (@paulg, @kromem2dot0):
Tôi đồng ý rằng một thử nghiệm quan trọng của $AGI sẽ là khả năng hiểu ý định và soạn thảo các đầu ra với hướng dẫn tối thiểu rõ ràng, giống như tương tác với một con người hơn. Tuy nhiên, tôi nghi ngờ rằng prompting ở một số hình thức vẫn có thể hữu ích ngay cả với $AGI để chỉ định các tác vụ và cung cấp các guardrail (hàng rào bảo vệ). Cũng có thể có những đặc điểm và thành kiến trong các hệ thống $AGI mà prompting có thể giúp chống lại. Vì vậy, mặc dù $AGI có thể sẽ yêu cầu prompting ít phức tạp hơn nhiều, nhưng tôi không nghĩ nó loại bỏ hoàn toàn nhu cầu về nó. Prompting có thể chỉ có một hình thức khác, mang tính trò chuyện và cấp cao hơn.

Hãy cho tôi biết nếu bạn có bất kỳ suy nghĩ nào khác về những cuộc thảo luận khác nhau này! Có rất nhiều chủ đề thú vị và phức tạp đang được nêu ra.