まず第一に、これがすぐに起こっていることは明らかです。さまざまな企業(yè)が、現(xiàn)在AIによって書かれているコードの割合について話しており、これらは迅速なクリップで増加しています。ハイテクの世界のこの部分には、すでに多くの仕事の移動があります。

しかし、特定の性格は基本的に、AIツールとプロセスを習(xí)得するために、そしてこのタイプの進歩がどのように揺れ動くかを見る能力のために一般的な名前になりつつあります。

そして、これらの先駆者のいくつかも一種の預(yù)言的です。彼らは彼らの見通しについて話している記録にあり、人々は聞いています。

これら3人のイノベーターから、2025年にコーディングの世界について聞いていることのいくつかを見てみましょう。

アンドレイ?カルパシー

この元Openaiのメンバーは、そこでの彼の仕事とテスラでの彼の仕事でよく知られています。彼は、コンピュータービジョンとNLPに関連するスタンフォードで博士號を取得しました。彼は続けてEureka Labsを見つけました。そこでは、學(xué)生はAIネイティブプラットフォームをトレーナーとモデルに使用しました。

彼の最も有名な引用？

「英語は最もホットな新しいプログラミング言語です?！?/p>

この聲明は、それ自體で、雰囲気のコーディングに直接対処し、コーダーがプロンプターになるプロセスについて説明します。 AIは獨自のコードを作成できるため、Vibe Codingは、これらのより広範(fàn)なプロンプトを提供し、何が出てくるかを見て、最終結(jié)果のために微調(diào)整する慣行です。

ライリー?ブラウン

ライリーブラウンはYouTubeで大きく、AIフィールドで著名です。彼は実際にVibe Codeという會社を設(shè)立しました。これは、開発者がAIツールを使用してプロジェクトを?qū)g現(xiàn)するのに役立つプラットフォームです。

人々は実際に「バイブコーディング」という用語をブラウンに帰します。ブラウンは、決定論的なコーディングの伝統(tǒng)を扱うことよりも創(chuàng)造的で進化するアプリケーションになる方法を強調(diào)する際にそれを造りました。

彼の引用：「手動で書くコードは過去のものになるでしょう?！?/p>

そして、それは起こっています。

トム?プレストン?ワーナー

Tom Preston-Werner（少なくとも私が知っている直接的な関係はありません）は、コード制御とコラボレーションのためのプラットフォームであるGithubの共同設(shè)立者であるコードをオンラインで稱賛しています。

彼はまた、動的なサイトやブログのための変換ツールであるJeckylを作成しました。

彼の引用：「あなたは自動化を作成するか、自動化されている人のどちらかです?！?/p>

ポッドキャスティングメモ

これら3つのうち、ブラウンとカルパティの両方が私のお気に入りのポッドキャストの1つであるAI Daily BriefとNathaniel Whittemoreでインタビューされたことに注意するのは興味深いことです。

具體的には、ホイットモアは、「Power to the People」と呼ばれるKarpathyの論文からの引用を読むのに時間をかけました。エンジニアはAIの基本的な側(cè)面のいくつかを指摘しました。ここにいくつかの引用があります：

「変革的技術(shù)は通常、政府や軍事的文脈に由來し、企業(yè)を通過し、最終的には個人に到達し、電気、暗號、コンピューター、フライト、インターネット、またはGPSに到達します。この進行は、通常、希少で資本が集まっており、初期の技術(shù)的な専門的な専門知識を描くために特別な技術(shù)的専門分野に従う必要があります。このパターンの逆転 - 彼らは通常の人々に不均衡な利益を生み出しますが、その影響は企業(yè)や政府ではるかに落ち著いて遅くなります?！?/p>

「LLMは、非常に具體的な能力のプロファイルを提供します - 単なる準(zhǔn)専門知識/パフォーマンスのプロファイルは、同時に非常に多種多様なドメインであります。言い換えれば、それらは同時に汎用性がありますが、淺くて誤りがあります?！?/p>

「楽しみにして、もちろんLLMSの継続的な拡散は、パフォーマンスの継続的改善とその機能プロファイルに依存します?！咐娣植肌工膝隶悌`トにとって特に興味深いものであり、資本支出の関數(shù)としてのパフォーマンスのダイナミックレンジに大きく依存します?！?/p>

紙にはもっとたくさんあります。これらの3つの引用は、LLM使用に関するより深いポイントのいくつかを示しています。最初のものは、論文（人々への力）と、LLMが他の形の「トップダウン」テクノロジーとどのように異なるかを示しています。 2番目は、モデルの専門化と、それがどのように機能するかについて話します。 3番目は、コスト、パフォーマンス、およびパワーを考えています。

ですから、AIの突然の統(tǒng)合を私たちの生活、ビジネス、その他の場所に消化し続けているので、それはあなたが銀行に持って行くことができるものの少しです。覚えておいてください：自動化が來ています。

以上が3人の最高の雰囲気コーダーがこのAI革命をコードで分解するの詳細內(nèi)容です。詳細については、PHP 中國語 Web サイトの他の関連記事を參照してください。