Stimmt schon,,, aber was soll man machen, wenn jeden Monat etwas Interessantes, Faszinierendes und Großartiges herauskommt ... Wenn sich die Entwicklung von AI etwas verlangsamt, sprechen wir in einer gereifteren Community vielleicht wieder über Produkte..
Eine kleine Gruppe Schlauer strukturiert alles gut, damit auch die Dummen es verstehen und sich richtig bewegen können. Die Dummen bilden sich dann ein, sie würden selbst zusammenarbeiten, haha.
Es stimmt zwar, dass Zusammenarbeit größtenteils scheitert, aber alle großen Errungenschaften, einschließlich der Entstehung des Lebens, sind aus Zusammenarbeit hervorgegangen.
Es sei denn, man ist wirklich ein absolutes Genie allererster Güte: So gut man auch ist, allein kann man nicht arbeiten. Selbst wenn die übrigen 80 % nur Cheerleader sind, leisten sie schon einen halben Anteil, wenn sie einen nebenbei einfach anfeuern, und während die Asse die Arbeit von zwei bis drei Leuten machen, läuft die Firma so überhaupt erst. Wenn man allein arbeitet, hat man nicht einmal das Gefühl, anerkannt zu werden, und hält die Einsamkeit nicht aus.
Vor allem, wenn sich im Vergleich zum eigentlichen Ergebnis nur endlos Aktivitäten rund um Sichtbarkeit und Transparenz in Kollaborationstools aufblähen ...
Wenn ich sehe, wie Planer hier und da zu allem Möglichen Notizen hinterlassen, nur um ihre eigene Verantwortung zu verringern, bekomme ich als Entwickler einfach nur eine Sinnkrise.
Wirkt wie ein Oberstufenschüler, der zum ersten Mal die Heuchelei und leeren Förmlichkeiten der Erwachsenen entdeckt und darüber wütend wird. Irgendwie hat man das Gefühl, der Autor mag Holden Caulfield aus Der Fänger im Roggen ...
Je größer eine Organisation wird, desto mehr scheint das zu stimmen, was dieser Sprecher sagt.
Und je kleiner eine Organisation ist, desto mehr wirkt es so, als sei die Richtung, von der dieser Sprecher spricht, bereits Realität geworden, haha
Als Reviewer war meine Erfahrung nicht besonders gut, wenn ich eine von einer Maschine geschriebene PR-Beschreibung gesehen habe. Vielleicht liegt es einfach daran, dass man nur das Prompt-Tuning gut hinbekommen muss..
Sam Altman hat seinen eigenen TikTok-Dienst eingestellt. OpenAI hat gestern Sora vollständig abgeschafft. Nicht nur die App, sondern auch die Entwickler-Tools und sogar die Videoerstellungsfunktion in ChatGPT sind komplett verschwunden.
Noch vor 6 Monaten war Sora 2 eine der beliebtesten Apps weltweit. Bereits zwei Tage nach dem Start erreichte sie Platz 1 im App Store, und 164.000 Menschen luden sie herunter, noch bevor die meisten überhaupt von ihrer Existenz wussten. Wenn man einen Satz eingab, wurde innerhalb weniger Minuten ein realistisch wirkendes Video erzeugt, das sich in einem von KI erzeugten TikTok-ähnlichen Feed teilen ließ. Doch im Januar brachen die Downloadzahlen innerhalb nur eines Monats um 45 % ein. Seit dem Start der App gaben Nutzer insgesamt gerade einmal 1,4 Millionen Dollar aus. Es wird erwartet, dass OpenAI in diesem Jahr 14 Milliarden Dollar Verlust macht. Mit Soras kumulierten Einnahmen ließe sich nicht einmal eine einzige Stunde der Verluste des Unternehmens decken.
Auch der Vertrag mit Disney ist geplatzt. Disney hatte im vergangenen Dezember 1 Milliarde Dollar in OpenAI investiert und sich darauf geeinigt, Lizenzen für mehr als 200 Charaktere von Marvel, Pixar und Star Wars zur Nutzung in Sora bereitzustellen. Disney plante, ausgewählte KI-generierte Videos auf Disney+ zu streamen und Abonnenten mithilfe der Technologie von OpenAI neue Erlebnisse zu bieten. Doch all das ist nun hinfällig. Ein Disney-Sprecher erklärte: „Wir respektieren OpenAIs Entscheidung, sich aus dem Geschäft mit der Videoerstellung zurückzuziehen.“
Warum also sollte Disney ein Produkt einstellen wollen, in das es 1 Milliarde Dollar investiert hat? OpenAI treibt bis Ende dieses Jahres einen Börsengang (IPO) voran. Im vergangenen Februar erhielt das Unternehmen 110 Milliarden Dollar bei einer Bewertung von 840 Milliarden Dollar, doch es wird erwartet, dass es erst 2029 oder 2030 profitabel wird. Der Leiter der App-Entwicklung bei OpenAI betonte gegenüber den Mitarbeitern, man dürfe sich nicht von Nebensächlichkeiten ablenken lassen und diesen wichtigen Moment verpassen. Videogenerierung verbraucht enorme Rechenleistung. Wenn jeden Monat Milliarden Dollar ausgegeben werden und Investoren zum ersten Mal die Finanzlage prüfen wollen, ist es nur naheliegend, alle Server auf ChatGPT zu konzentrieren, das Produkt, das tatsächlich Umsatz generiert.
OpenAI erklärte, dass das Sora-Forschungsteam seinen Schwerpunkt auf die Entwicklung von Robotik verlagern werde. Die Consumer-App war 6 Monate lang in Betrieb.
LiteLLM ist die einzige Bibliothek zum Aufruf von LLM-Providern für DSPy, und auch CrewAI nutzt sie als Fallback
Airflow, Dagster, http://Unsloth.ai, Polar, nanobot usw. sind ebenfalls von LiteLLM abhängig
Auf GitHub gibt es mehr als 628 Projekte, die LiteLLM ohne Versionsfixierung eingebunden haben
Falls Sie entsprechenden Code verwenden, sollten Sie das sicherheitshalber einmal überprüfen.
Soweit ich das nachvollziehen konnte, wurde wohl der Security-Scanner trivy angegriffen, und auf Basis dieser Kompromittierung scheint es zu einem zweiten Angriff gekommen zu sein.
Wie auch immer: Das ist ernst.
Ich denke, dass dies in einer Zeit, in der AI-Tools Realität sind, ein ziemlich realistischer und fundierter Beitrag darüber ist, wie sich die individuelle Schaffenskraft maximieren lässt.
Künftig wird alles immer stärker nach geringem Gewicht und hoher Geschwindigkeit verlangen, daher werden die bisherigen, überholten Vorstellungen von Zusammenarbeit wohl zurückgesetzt. Für die Entwicklung von Enterprise-Lösungen ist Zusammenarbeit jedoch unverzichtbar.
Ich habe schon einige Compiler gebaut und arbeite auch gerade an einem; aus der Perspektive des Vibe Coding habe ich auch versucht, einen Editor zu bauen, aber ein Compiler fühlte sich einfacher an. Wie Sie geschrieben haben, wirkt die Spezifikation weniger präzise, und ich habe das Gefühl, dass es durch die Nutzer mehr Variablen gibt. Auch das Testen ist schwieriger.
Spezifikationen werden zwar wichtiger, aber ich denke schon lange, dass es unmöglich ist, von Anfang an jede Spezifikation detailliert auszuschreiben und alle Situationen abzudecken. Ich halte es nach wie vor für besser, auch die Spezifikation wie Code während der Arbeit schrittweise zu verfeinern, wobei ich mich frage, ob man das nicht mehrere Agenten untereinander erledigen lassen könnte. Letztlich wird es ohne menschliches Eingreifen aber wohl kaum möglich sein, über die erlernten Situationen und das vorhandene Wissen hinauszugehen; deshalb dürften völlig neue Situationen und Funktionen schwierig sein.
Es erinnert mich an das Gefühl, das ich hatte, als die ersten Saugroboter aufkamen und man hörte, dass man für den Roboter erst einmal eine "einfache Reinigung" machen müsse, also Dinge vom Boden wegräumen. Auch detaillierte Spezifikationen für KI zu schreiben ist ein erheblicher Aufwand, sodass es sich anfühlt, als würde man für die KI arbeiten.
Wenn man lange genug in dieser Szene ist und sie beobachtet, wirken die jüngsten Veränderungen für mich vor allem auf zwei große Ursachen zurückzugehen.
Erstens ist der Einsatz viel zu groß geworden. Früher wirkten schon ein paar Millionen Dollar beeindruckend, heute fließt Geld in Milliardenhöhe. Wo der Geruch von Geld in der Luft liegt, sammeln sich nun einmal die unterschiedlichsten Leute. Dazu kommt, dass der massive Zustrom von Menschen aus bestimmten Kulturkreisen die Atmosphäre der Branche selbst stark verändert hat — hin zu ihrem ganz eigenen Stil.
Wenn man sich heute umschaut, ist es ganz klar anders als die frühere IT-/CS-Mentalität: Es fühlt sich an, als würden heute vor allem Rhetorik und Showmanship alles am Laufen halten. Früher wären solche Leute spätestens dann gemeinsam verschwunden, wenn die Blase geplatzt wäre, aber diesmal steht mit den LLMs eine „gut sprechende Technologie“ im Zentrum, deshalb sieht es nicht so aus, als würde dieser Trend so bald enden. Ich glaube, diese Stimmung wird uns auch in Zukunft weiter begleiten.
Tatsächlich war der Grund, warum Anthropic als Demo einen C-Compiler gebaut hat, wohl ebenfalls, dass Compiler Spezifikationen mit hoher Präzision haben und auch die Testfälle gut vorbereitet sind. Gleichzeitig wirken sie aber auch enorm schwierig.
Stimmt schon,,, aber was soll man machen, wenn jeden Monat etwas Interessantes, Faszinierendes und Großartiges herauskommt ... Wenn sich die Entwicklung von AI etwas verlangsamt, sprechen wir in einer gereifteren Community vielleicht wieder über Produkte..
Beeindruckend, das wirkt wie eine echte sinnvolle Nutzung von KI.
Aber cool ist es schon?
Wenn man es so sagt, dann ist es schon cool. haha
Fühlt sich an, als würde man einem Spieß dabei zusehen, wie er mit einem neu erschienenen Bosch-Akkuschrauber angibt.
Eine kleine Gruppe Schlauer strukturiert alles gut, damit auch die Dummen es verstehen und sich richtig bewegen können. Die Dummen bilden sich dann ein, sie würden selbst zusammenarbeiten, haha.
Es stimmt zwar, dass Zusammenarbeit größtenteils scheitert, aber alle großen Errungenschaften, einschließlich der Entstehung des Lebens, sind aus Zusammenarbeit hervorgegangen.
Es sei denn, man ist wirklich ein absolutes Genie allererster Güte: So gut man auch ist, allein kann man nicht arbeiten. Selbst wenn die übrigen 80 % nur Cheerleader sind, leisten sie schon einen halben Anteil, wenn sie einen nebenbei einfach anfeuern, und während die Asse die Arbeit von zwei bis drei Leuten machen, läuft die Firma so überhaupt erst. Wenn man allein arbeitet, hat man nicht einmal das Gefühl, anerkannt zu werden, und hält die Einsamkeit nicht aus.
Dem kann ich sehr zustimmen.
Vor allem, wenn sich im Vergleich zum eigentlichen Ergebnis nur endlos Aktivitäten rund um Sichtbarkeit und Transparenz in Kollaborationstools aufblähen ...
Wenn ich sehe, wie Planer hier und da zu allem Möglichen Notizen hinterlassen, nur um ihre eigene Verantwortung zu verringern, bekomme ich als Entwickler einfach nur eine Sinnkrise.
Wirkt wie ein Oberstufenschüler, der zum ersten Mal die Heuchelei und leeren Förmlichkeiten der Erwachsenen entdeckt und darüber wütend wird. Irgendwie hat man das Gefühl, der Autor mag Holden Caulfield aus Der Fänger im Roggen ...
Je größer eine Organisation wird, desto mehr scheint das zu stimmen, was dieser Sprecher sagt.
Und je kleiner eine Organisation ist, desto mehr wirkt es so, als sei die Richtung, von der dieser Sprecher spricht, bereits Realität geworden, haha
Als Reviewer war meine Erfahrung nicht besonders gut, wenn ich eine von einer Maschine geschriebene PR-Beschreibung gesehen habe. Vielleicht liegt es einfach daran, dass man nur das Prompt-Tuning gut hinbekommen muss..
Der Autor scheint einen eher unangenehmen Charakter zu haben.
Hierzu ein Tweet-Kommentar: https://x.com/AnishA_Moonka/status/2036553594569367790?s=20
Sam Altman hat seinen eigenen TikTok-Dienst eingestellt. OpenAI hat gestern Sora vollständig abgeschafft. Nicht nur die App, sondern auch die Entwickler-Tools und sogar die Videoerstellungsfunktion in ChatGPT sind komplett verschwunden.
Noch vor 6 Monaten war Sora 2 eine der beliebtesten Apps weltweit. Bereits zwei Tage nach dem Start erreichte sie Platz 1 im App Store, und 164.000 Menschen luden sie herunter, noch bevor die meisten überhaupt von ihrer Existenz wussten. Wenn man einen Satz eingab, wurde innerhalb weniger Minuten ein realistisch wirkendes Video erzeugt, das sich in einem von KI erzeugten TikTok-ähnlichen Feed teilen ließ. Doch im Januar brachen die Downloadzahlen innerhalb nur eines Monats um 45 % ein. Seit dem Start der App gaben Nutzer insgesamt gerade einmal 1,4 Millionen Dollar aus. Es wird erwartet, dass OpenAI in diesem Jahr 14 Milliarden Dollar Verlust macht. Mit Soras kumulierten Einnahmen ließe sich nicht einmal eine einzige Stunde der Verluste des Unternehmens decken.
Auch der Vertrag mit Disney ist geplatzt. Disney hatte im vergangenen Dezember 1 Milliarde Dollar in OpenAI investiert und sich darauf geeinigt, Lizenzen für mehr als 200 Charaktere von Marvel, Pixar und Star Wars zur Nutzung in Sora bereitzustellen. Disney plante, ausgewählte KI-generierte Videos auf Disney+ zu streamen und Abonnenten mithilfe der Technologie von OpenAI neue Erlebnisse zu bieten. Doch all das ist nun hinfällig. Ein Disney-Sprecher erklärte: „Wir respektieren OpenAIs Entscheidung, sich aus dem Geschäft mit der Videoerstellung zurückzuziehen.“
Warum also sollte Disney ein Produkt einstellen wollen, in das es 1 Milliarde Dollar investiert hat? OpenAI treibt bis Ende dieses Jahres einen Börsengang (IPO) voran. Im vergangenen Februar erhielt das Unternehmen 110 Milliarden Dollar bei einer Bewertung von 840 Milliarden Dollar, doch es wird erwartet, dass es erst 2029 oder 2030 profitabel wird. Der Leiter der App-Entwicklung bei OpenAI betonte gegenüber den Mitarbeitern, man dürfe sich nicht von Nebensächlichkeiten ablenken lassen und diesen wichtigen Moment verpassen. Videogenerierung verbraucht enorme Rechenleistung. Wenn jeden Monat Milliarden Dollar ausgegeben werden und Investoren zum ersten Mal die Finanzlage prüfen wollen, ist es nur naheliegend, alle Server auf ChatGPT zu konzentrieren, das Produkt, das tatsächlich Umsatz generiert.
OpenAI erklärte, dass das Sora-Forschungsteam seinen Schwerpunkt auf die Entwicklung von Robotik verlagern werde. Die Consumer-App war 6 Monate lang in Betrieb.
Ausführliche Informationen finden Sie unter Vorfall zur Kompromittierung der PyPI-Pakete LiteLLM 1.82.7 und 1.82.8.
Falls Sie entsprechenden Code verwenden, sollten Sie das sicherheitshalber einmal überprüfen.
Ich hatte überlegt, OpenClon mal auszuprobieren, aber ich glaube, ich brauche OpenClon wohl gar nicht mehr.
Soweit ich das nachvollziehen konnte, wurde wohl der Security-Scanner trivy angegriffen, und auf Basis dieser Kompromittierung scheint es zu einem zweiten Angriff gekommen zu sein.
Wie auch immer: Das ist ernst.
Ich denke, dass dies in einer Zeit, in der AI-Tools Realität sind, ein ziemlich realistischer und fundierter Beitrag darüber ist, wie sich die individuelle Schaffenskraft maximieren lässt.
Künftig wird alles immer stärker nach geringem Gewicht und hoher Geschwindigkeit verlangen, daher werden die bisherigen, überholten Vorstellungen von Zusammenarbeit wohl zurückgesetzt. Für die Entwicklung von Enterprise-Lösungen ist Zusammenarbeit jedoch unverzichtbar.
Ich habe schon einige Compiler gebaut und arbeite auch gerade an einem; aus der Perspektive des Vibe Coding habe ich auch versucht, einen Editor zu bauen, aber ein Compiler fühlte sich einfacher an. Wie Sie geschrieben haben, wirkt die Spezifikation weniger präzise, und ich habe das Gefühl, dass es durch die Nutzer mehr Variablen gibt. Auch das Testen ist schwieriger.
Spezifikationen werden zwar wichtiger, aber ich denke schon lange, dass es unmöglich ist, von Anfang an jede Spezifikation detailliert auszuschreiben und alle Situationen abzudecken. Ich halte es nach wie vor für besser, auch die Spezifikation wie Code während der Arbeit schrittweise zu verfeinern, wobei ich mich frage, ob man das nicht mehrere Agenten untereinander erledigen lassen könnte. Letztlich wird es ohne menschliches Eingreifen aber wohl kaum möglich sein, über die erlernten Situationen und das vorhandene Wissen hinauszugehen; deshalb dürften völlig neue Situationen und Funktionen schwierig sein.
Es erinnert mich an das Gefühl, das ich hatte, als die ersten Saugroboter aufkamen und man hörte, dass man für den Roboter erst einmal eine "einfache Reinigung" machen müsse, also Dinge vom Boden wegräumen. Auch detaillierte Spezifikationen für KI zu schreiben ist ein erheblicher Aufwand, sodass es sich anfühlt, als würde man für die KI arbeiten.
Wenn man lange genug in dieser Szene ist und sie beobachtet, wirken die jüngsten Veränderungen für mich vor allem auf zwei große Ursachen zurückzugehen.
Erstens ist der Einsatz viel zu groß geworden. Früher wirkten schon ein paar Millionen Dollar beeindruckend, heute fließt Geld in Milliardenhöhe. Wo der Geruch von Geld in der Luft liegt, sammeln sich nun einmal die unterschiedlichsten Leute. Dazu kommt, dass der massive Zustrom von Menschen aus bestimmten Kulturkreisen die Atmosphäre der Branche selbst stark verändert hat — hin zu ihrem ganz eigenen Stil.
Wenn man sich heute umschaut, ist es ganz klar anders als die frühere IT-/CS-Mentalität: Es fühlt sich an, als würden heute vor allem Rhetorik und Showmanship alles am Laufen halten. Früher wären solche Leute spätestens dann gemeinsam verschwunden, wenn die Blase geplatzt wäre, aber diesmal steht mit den LLMs eine „gut sprechende Technologie“ im Zentrum, deshalb sieht es nicht so aus, als würde dieser Trend so bald enden. Ich glaube, diese Stimmung wird uns auch in Zukunft weiter begleiten.
Tatsächlich war der Grund, warum Anthropic als Demo einen C-Compiler gebaut hat, wohl ebenfalls, dass Compiler Spezifikationen mit hoher Präzision haben und auch die Testfälle gut vorbereitet sind. Gleichzeitig wirken sie aber auch enorm schwierig.