对于目前而言，AI的功能已经被完全确定了吗

总之，到目前为止，AI作为开发辅助的工具表现还不赖。能确定的是，它目前还不足以完全替代开发者进行开发，对复杂的项目也远远没到“言出法随”的境界，但作为生产力工具加速玩法验证和Demo制作已经完全没有任何问题了。这对独立开发者是一个绝对的福音。引用1：https://wandb.ai/yepster/tpu-t5-base/reports/Adafactor-learning-rate-0-005-seems-best-for-t5-base-training--VmlldzoxNTgyODIw引用2：https://arxiv.org/pdf/2301.07733.pdf引用3：https://github.com/google/automl/tree/master/lion引用4：https://github.com/KohakuBlueleaf/LyCORIS

今年早些时候，我们与有限合伙人讨论过，他们最关心的问题是：“AI的转型是否会摧毁现有的云计算公司？”最初，我们的默认回答是“不会”。在初创企业和大公司之间的竞争中，通常是初创企业在构建分销渠道，而incumbents（现有大公司）则专注于优化产品。这场竞争的关键在于，初创公司是否能在incumbents拿出酷产品之前，吸引足够多的用户。鉴于生成式AI的核心技术基础模型对初创公司和大公司都是开放的，并且incumbents本身就拥有数据和分销优势，因此我们认为，大公司不会受到太大冲击。初创企业的机会并不是要取代大公司，而是瞄准那些可以自动化的工作领域。然而，现在我们不再那么确定了。正如前文所述，认知架构带来了巨大的工程挑战。将模型的基础能力转化为成熟的、可靠的端到端解决方案，可能比我们想象的更为复杂。我们是否低估了“AI原生”的巨大潜力？二十年前，传统软件公司曾对SaaS的崛起不屑一顾。“这有什么大不了的？我们也可以自己运行服务器，通过互联网提供这些服务！”从表面上看，SaaS确实概念简单，但其引发的却是一场业务模式的全面变革。从工程、产品和设计（EPD）部门的瀑布式开发转变为敏捷开发和A/B测试，到市场策略（GTM）从自上而下的企业销售转向自下而上的产品驱动增长（PLG），再到商业模式从高价格的销售转向基于使用的定价模式，这场变革彻底颠覆了传统软件公司的运营方式。最终，只有极少数的传统公司成功完成了这次转型。如果AI带来的变革与SaaS类似呢？AI的机会是否不仅仅是“销售工作”，还有可能取代现有的软件？

目前最好的大型语言模型的改进速度估计为每5至14个月翻一番。虽然我们已经有了GPT-4等前沿模型，但我们仍然没有完全发挥现有AI的能力。AI的潜力仍然难以确定，因为大多数人在一种方法行不通时就停止尝试。此外，AI在使用工具方面的能力也是一个重要因素。AI在事实核查方面甚至可以超越人类。此外，AI在医疗领域和其他专业领域也表现出了很高的水平。机器人代理人可能成为将AI与组织整合的关键，它们可以作为“AI合同工”来完成任务，并且与人类更自然地交互。然而，目前的AI仍然存在一些局限性，如果下一代模型能够显著改进，那么不确定的上限能力、在某些领域的“超人”能力和自主代理人将变得非常重要。关键段落AI的潜力无法确定:大多数人在某种方法行不通时就停止尝试，因此很难确定这些模型的能力究竟有多大。但是，通过仔细的引导，AI通常可以做到看似不可能的事情。AI在使用工具方面的能力：当AI可以使用像Google搜索这样的工具时，它们在事实核查等方面的表现甚至可以超过人类。最近的研究表明，AI在某些非常人类的任务上甚至可以超越人类的表现。AI在医疗领域的应用：AI在处理医疗数据和进行临床推理方面的表现优于医生。这并不意味着AI可以取代医生，但它表明AI可以模仿医生在诊断方面的一些强大过程机器人代理人的出现：机器人代理人可能成为将AI与组织整合的关键，它们可以作为“AI合同工”来完成任务，并且与人类更自然地交互。机器人代理人的出现也预示着未来的巨大变革。