@karpathyの@dwarkesh_spインタビューを終えたところです。 AIの現状を理解したいなら、2.5時間すべてを聞くべきです。 しかし、これが私のメモです: オラクルをコーディングする雰囲気は感銘を受けていません。 + ソロ、自己学習エージェントはまだ初期です。彼らは10年後にここに来るでしょう。ご存知のように、エージェントは物を忘れたり、道に迷ったり、自分の間違いをまだ確実に修正することができません。 + エージェントワークフローが王様です。勝者は、優れたトレーニングデータ、人間の脳、そして多くの厄介な反復を使用しています。 + AGIは照明のスイッチではありません。長い坂道です。少しずつそこに到達していきます。 + 信頼性がすべてです。より賢い AI は必要ない、壊れないようにする必要があります。 + 彼は AI ネイティブの学校である Eureka Labs を構築しています。当然のことながら、彼は AI 教育分野がパーソナライズされた教育の大きな鍵となると考えています。 だから。。。 ビルダーの場合: 狭く始めてください。自動操縦士ではなく副操縦士を作りましょう。すべてをログに記録します。独自のデータでトレーニングします。メモリを追加するツールを使用します。関与してください。 あなたが創業者/幹部の場合: ROIの高いワークフローを2〜3つ選択します。信頼性の目標を「9」単位(99.9%や99.9999%など)で設定し、行進に資金を提供します。スタッフ製品、ML、および運用。ライブ評価ダッシュボードを要求します。 オペレーターの場合: SLA とフォールバックを使用して 1 つのプロセスを試験的に実施します。エラー分類を追跡します。運用手順書を維持します。ドリフトを監視します。エッジケースに備えて人間をオンオンにします。 投資家の場合: データフライホイール、強力な評価習慣、焦点を絞ったユースケースでチームをバックアップします。ワークフロー固有の自動化、安全性、エンタープライズ統合...そしてAIネイティブな教育。 時間があれば100%聴く価値があります。