Вот уже два года прошло с момента запуска программы Gemini и GDM. За это время мы проделали огромную работу, которой смело можем гордиться. Однако конкуренция значительно возросла, и финальный этап гонки к созданию ИИ становится все более заметным. Я убежден, что у нас есть все необходимое для победы в этой гонке, но мы должны значительно ускорить наши усилия.
-
Код как основа прогресса
- Главная составляющая — это наш код. Именно от его производительности зависит успех в создании ИИ, который сможет улучшать сам себя. На первых этапах потребуется значительная помощь человека, поэтому производительность нашего кода становится определяющим фактором. При этом важно, чтобы эта работа велась на нашем собственном коде. Мы обязаны стать самыми эффективными разработчиками и специалистами по ИИ в мире, используя наши разработки.
-
Продуктивность
- По моему опыту, примерно 60 часов в неделю являются оптимальным количеством для максимальной продуктивности. Есть те, кто работает больше, но это может привести к выгоранию или потере креативности. Некоторые работают меньше, а небольшая часть выполняет лишь минимальные задачи, что не только снижает общую продуктивность, но и демотивирует остальных.
-
Локация и команда
- Важно находиться в офисе, так как личное присутствие существенно улучшает коммуникацию, в отличие от удаленной работы. Необходимо находиться физически рядом с коллегами, работающими над теми же задачами. Следует минимизировать отчетные линии, проходящие через разные страны, города и здания. Я рекомендую присутствовать в офисе хотя бы в течение всей рабочей недели.
-
Организация работы
- Нам нужно четко распределять ответственность и создавать высокофункциональные группы с единым управлением и техническим руководством.
-
Простота решений
- Если можно решить задачу простым способом, например, использовав подсказку, следует так и поступить, без необходимости создавать отдельную модель. Не стоит усложнять технические решения, например, вводить избыточные сложности уровня lora. В идеале у нас должна быть единая модель, которую можно просто адаптировать под различные нужды.
-
Стремление к совершенству
- Независимо от того, что мы создаём — оценочный инструмент, источник данных, панель мониторинга или сообщение во внутреннем интерфейсе, — всё должно работать безупречно и соответствовать высоким стандартам.
-
Скорость работы
- Мы должны обеспечить высокую скорость работы наших продуктов, моделей и внутренних инструментов. Недопустимо тратить по 20 минут на выполнение простых задач в Python.
-
Небольшие итерации
- Нужно проводить большое количество идей через быстрые тесты. Начальные эксперименты лучше проводить в малом масштабе, а затем, при успешных результатах, увеличивать масштаб. Это помогает избежать излишней оптимизации и адаптации к существующим оценкам и сути.
- Уверенность в продуктах
- Мы не можем бесконечно строить продукты с чрезмерной заботой об ограничении пользователей. Наши продукты переполнены фильтрами и множественными ограничениями. Нам нужны надёжные продукты, и мы должны доверять нашим пользователям.
Источник: TheVerge
