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Kala Kuo
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Kala Kuo
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看看這世界 | 慶幸自己可以選擇避世 | INFJ | kalakuo.eth
Taiwan Katılım Ocak 2008
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国宝神社マップ公開⛩️
#国宝 を所有する #神社 を集めた #国宝神社マップ を制作しました✨
新年の初詣先探しにぜひご活用ください🎍🐴
※4Kで読み込むと高精細でご覧いただけます。
※画像は二次配布可能ですが、改変は不可です。
初詣にもおすすめ!
全国の国宝・重要文化財を地図から探せる「 #文化財マップ 」
アクセス→ bunkazai-map.colour-field.jp
#初詣 #神社

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Created Real Estate CRM using Figma Make, and converted it into Responsive using Variables and applied Light/Dark Modes. 🏠
👉 Comment @figma to get Source file & Tutorial. (Must be Follow so I can DM)
#realesate #crm #dashboarddesign #figma #uidesign
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🌐 New article - Rekichizu: A Modern Take on Japan's Historical Maps
Rekichizu is a website where you can view historical maps with modern map design.
Discover how historical cartography becomes a fresh, interactive digital experience.
Read more➡️ jgtimes.org/articles/rekic…
#GIS

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#海上保安庁 と #気象庁 は、2017年8月より発生した #黒潮大蛇行 が2025年4月に終息したことを発表しました。
過去最長の7年9か月にもおよんだ黒潮大蛇行の経過を動画にまとめたのでぜひご覧ください!
#海洋情報部
#海洋速報
kaiho.mlit.go.jp/info/kouhou/po…
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前 Tesla AI 總監 Andrej Karpathy 在最新演講中指出,軟體正在經歷根本性的變革。他表示:有大量的軟體需要編寫和重寫,為即將進入業界的開發者創造了前所未有的機會。
#軟體開發的三個時代
Software 1.0: #傳統程式碼編寫
Software 1.0 就是我們為電腦編寫的傳統程式碼。這些是對電腦下達的指令,用於在數位空間執行任務。GitHub 上龐大的程式碼庫都屬於這個類別,代表著過去幾十年軟體開發的主流方式。
Software 2.0: #神經網路權重
Karpathy 解釋:「Software 2.0 基本上就是神經網路,特別是神經網路的權重。你不是直接寫這些程式碼,而是更像在調整資料集,然後你執行優化器來創建神經網路的參數。」
在他於 Tesla 工作期間,親眼見證了這種轉變的實際效果:「神經網路在能力和規模上不斷成長,同時所有的 C++ 程式碼都被刪除了。」許多原本用傳統程式設計方式實現的功能,比如不同攝影機影像資訊的整合,都被神經網路取代了。
Software 3.0: #英語程式設計
最新的突破來自大型語言模型的出現。Karpathy 指出:「神經網路透過大型語言模型變得可程式化,現在你的提示詞就是程式,用來對 LLM 進行程式設計。」
最令人驚訝的是:「非常棒的是,這些提示詞是用英語寫的,所以這是一種非常有趣的程式設計語言。」這種變化讓他深感震撼:「我們現在用英語對電腦進行程式設計。」
#理解LLM的特性
LLM 作為「人類精神」
Karpathy 以獨特的視角描述 LLM:「我喜歡把 LLM 想像成人類精神,它們是人的隨機模擬,而模擬器恰好是一個自回歸 Transformer。」由於 LLM 是在人類資料上訓練的,它們具有類似人類的新興心理特徵。
#超人能力與認知缺陷
LLM 具有令人驚嘆的記憶能力。Karpathy 將其比喻為電影《雨人》中的角色:「它們有百科全書般的知識和記憶,能記住比任何單一人類更多的東西,因為它們讀過太多東西。」
但同時也存在明顯的缺陷:「它們會產生相當多的幻覺,編造東西,對自我認知沒有很好的內在模型。它們展現出參差不齊的智慧,在某些問題解決領域會是超人級的,然後又會犯基本上沒有人類會犯的錯誤,比如堅持 9.11 大於 9.9,或者 strawberry 中有兩個 R。」
#工作記憶的限制
LLM 還面臨類似順行性失憶症的問題。Karpathy 解釋:「上下文視窗實際上就像工作記憶,你必須相當直接地對工作記憶進行程式設計,因為它們不會自然而然地變得更聰明。」
他建議觀看《記憶拼圖》和《我的失憶女友》這兩部電影來理解這種限制,在這些電影中,主角的權重是固定的,上下文視窗每天早上都會被清除。
#建構部分自主應用程式
專用應用勝過直接操作
Karpathy 以程式設計為例說明應用程式的重要性:「你當然可以直接去 ChatGPT,開始複製貼上程式碼和錯誤報告之類的東西。為什麼要這樣做?為什麼要直接去作業系統?擁有專門用於此目的的應用程式要更有意義。」他推薦 Cursor 作為早期 LLM 應用程式的優秀範例。
#成功LLM應用的共同特徵
Cursor 展現了幾個重要特徵。首先,LLM 進行大量的上下文管理。其次,它們協調對 LLM 的多次呼叫:「在 Cursor 的底層有嵌入模型處理你的所有檔案、實際的聊天模型、對程式碼應用差異的模型,這一切都為你協調好了。」
應用程式專用的圖形介面也至關重要。Karpathy 強調:「因為你不想直接在文字中與作業系統對話,文字很難閱讀、解釋和理解,而且你也不想在文字中原生地執行某些操作。看到差異顯示為紅綠變化要好得多,你可以看到添加和刪除的內容,只需按 Command+Y 接受或 Command+N 拒絕要容易得多。」
#優化人機協作效率
加速驗證循環
Karpathy 強調人機協作的重要性:「我們現在與 AI 合作,通常它們負責生成,我們人類負責驗證。加快這個循環符合我們的利益。」
他提出兩個主要方向來加速這個過程。第一是大幅加速驗證:「圖形介面利用了你大腦中的電腦視覺 GPU,閱讀文字是費力且不有趣的,但看東西是有趣的,這就像通往大腦的高速公路。」
#保持AI在控制範圍內
第二個重點是控制 AI 的行為。Karpathy 坦言:「讓 AI 給我的程式庫產生 1 萬行程式碼的差異對我來說沒有用處,我仍然是瓶頸。即使那 1 萬行程式碼瞬間產生,我也必須確保這東西沒有引入錯誤,做的是正確的事情,沒有安全問題等等。」
在他自己的 AI 輔助程式設計工作中:「我總是害怕獲得太大的差異,我總是採用小增量塊,我想確保一切都很好,我想讓這個循環轉得非常非常快,我處理單一具體事物的小塊。」
#VibeCoding的實踐
人人都能程式設計
由於 LLM 使用英語這種自然介面,「突然間每個人都是程式設計師,因為每個人都會說英語等自然語言。」Karpathy 創造的「vibe coding」概念已經成為流行的迷因,他分享了自己的經驗:「我建立了這個 iOS 應用程式,我實際上不會用 Swift 程式設計,但我真的很震驚我能夠建立一個超級基本的應用程式。這只是一天的工作,當天晚些時候就在我手機上運行了。」
#從Demo到產品的挑戰
雖然 vibe coding 讓快速原型變得容易,但 Karpathy 也指出了現實的挑戰。他以自己開發的 Menu 生成應用為例:「程式設計實際上是 vibe coding 的簡單部分,大部分時間實際上是當我試圖讓它變成真實產品時,想要身份驗證、支付、域名和 Vercel 部署,這真的很困難。」
最讓他困擾的是部署過程中的人工操作:「我在幾小時內就在筆記型電腦上運行了 Menu 生成的基本 demo,然後花了一週時間,因為我試圖讓它變成真實產品。這很慢,又花了一週時間,因為這非常煩人。」
他舉例說明這種煩惱:「如果你試圖將 Google 登入添加到你的網頁,這個 Clerk 函式庫會給我大量指令,告訴我如何整合:去這個 URL,點擊這個下拉選單,選擇這個,去這裡點擊那個。電腦告訴我應該採取的行動,像你來做啊,為什麼是我在做這個?」
#為Agent建構基礎設施
新的數位資訊消費者
Karpathy 提出了一個重要觀點:「粗略來說,我認為有一個新的數位資訊消費者和操作者類別。過去只有人類透過 GUI 或電腦透過 API,現在我們有了全新的東西,agent 是電腦但它們像人類。」
#從自動駕駛學到的教訓
現實的時間預期
Karpathy 分享了他 2013 年首次體驗自動駕駛的經歷:「我們進行了大約 30 分鐘的 Palo Alto 高速公路和街道駕駛,這次駕駛是完美的,零干預。當時我覺得自動駕駛即將到來,因為這太不可思議了。但 12 年後的現在,我們仍在研究自動駕駛。」
這個經驗讓他對當前的 AI agent 熱潮持謹慎態度:「當我看到『2025 年是 agent 之年』這樣的說法時,我感到非常擔心。我覺得這是 agent 的十年,還需要相當長的時間。我們需要人類參與循環,需要謹慎地進行。」

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$ curl cheat.sh/latencies
Needed some I/O latency numbers for a piece I'm working on, and this came in absolutely clutch.

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