Ранок. На сьогоднішньому стрімі: – Куди рухається OpenAI далі – Плато масштабування ШІ - Трамп критикує керівництво Intel – Блискавичні дзвінки: @_fabknowledge_ (Сфабриковані знання) @BenSchleuniger (Орбітальні операції) @MerrillLutsky (графіт) Мітчелл Грін (Lead Edge Capital) До зустрічі на шоу.

TBPN | П'ятниця, 8 серпня

Ми намалювали стартовий склад GPT-5 Day на дошці. OpenAI про правопорушення, часова шкала про D.

ВІД СЬОГОДНІ: Пряма трансляція з Ultradome для початку дня GPT-5. Стартовий склад знаходиться на дошці. OpenAI про правопорушення, часова шкала про D.

Ми запитали @clairevo (засновника ChatPRD) про майбутнє управління продуктами та про те, як інструменти штучного інтелекту можуть повністю змінити цю роль. Во прогнозує значні зміни, припускаючи, що традиційні ролі прем'єр-міністрів не протримаються в їхньому нинішньому вигляді: «Продакт-менеджери або розвиватимуть hard skills, щоб займатися дизайном, виходом на ринок та інженерією, або інженери та дизайнери отримають інструменти... і бути в змозі фактично виконувати роботу з управління продуктом». «Ми побачимо появу нового типу ролей, коли люди розширюють свої спеціалізовані можливості за допомогою штучного інтелекту. Я не думаю, що буде продакт-менеджерів, якими вони були п'ять чи десять років тому, набагато довше».

Ми запитали нашого @benhylak (співзасновника Raindrop) про проблеми автоматизації програмної інженерії та про те, чому запуск моделей штучного інтелекту з часом може здаватися менш захоплюючим. "Ми пройшли тест Тюрінга, і тепер наступний тест – суперінтелект, самовідтворюється, розумніший за кожну окрему людину, знає все. Планка дійсно зрушила з місця - ми змістили стійки воріт на 100%". «Можливо, ми пройдемо 70–75% шляху через автоматизацію програмної інженерії. Складність полягає в тому, що останні 25% є найважчими і найменш універсальними. Це важко пояснити людям». "У міру того, як ми скорочуємо цю прогалину, запуски, ймовірно, стануть менш цікавими. Останні 5% програмної інженерії? Напевно, це не буде так захоплююче для більшості людей, навіть для мене».

.@ScottWu46 (співзасновник і генеральний директор @cognition) про те, як бути компанією прикладного рівня в галузі штучного інтелекту: «Суть прикладної лабораторії полягає в зосередженні на дуже конкретному випадку використання, що забезпечує прямі результати». «Ми хочемо працювати над багатьма конкретними можливостями, які застосовуються до програмної інженерії, і запускати весь стек звідти (продукт, UX, виведення на ринок, продаж)». «Базовий IQ вже присутній у моделях, і ви можете побачити його здатність вирішувати проблеми».

Ми запитали @max_a_schwarzer (Researcher @OpenAI) про покращення GPT-5 після тренування: «Те, що найбільше вражає в GPT-5, це те, наскільки важливо правильно вписати всі деталі». «Команда пішла і провела глибоке занурення, повністю перебудувавши стек після тренування, і виявилося, що коли ви це робите, ви отримуєте результати, для досягнення яких знадобилося б ще на порядок більших поліпшень перед тренуванням».

.@harjotsgill (співзасновник та генеральний директор @CodeRabbitAI) щодо тестування GPT-5 та його використання у своєму продукті: "Це стрибок поколінь. Ми використовуємо @OpenAI моделі протягом багатьох років, і наш продукт переповнений проблемами в стилі PhD». «GPT-5 має найвищий бал за одними з найскладніших запитів на пул у нашому наборі даних, майже в 2 рази краще, ніж інші».

Ми запитали @guygr (співзасновника @augmentcode) про обмеження штучного інтелекту у прийнятті рішень щодо дизайну та архітектури. «Усі рішення, які ви приймаєте щодо того, як структурований код, все ще вимагають ретельного контролю. Це високі ставки, тому що якщо ви дозволите йому працювати автономно протягом досить тривалого часу, це може дійсно сповільнити ваш проект». «Як тільки ви досягаєте низьких десятків тисяч рядків, починають проявлятися неправильні рішення, прийняті щодо дизайну та архітектури, і розробка сповільнюється».