몇 년 안에 프로그래머가 쇠퇴할 것이라는 사실을 알고 계십니까?
Computer World 매거진은 IBM이 엔지니어가 필요한 수학 공식을 작성할 수 있는 새로운 언어 FORTRAN을 개발했기 때문에 "프로그래밍은 1960년에 사라질 것입니다"라는 기사를 쓴 적이 있습니다. 그런 다음 실행을 위해 컴퓨터에 제출되므로 프로그래밍이 종료됩니다. .
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몇 년 후, 우리는 새로운 속담을 들었습니다. 모든 사업가는 비즈니스 용어를 사용하여 자신의 문제를 설명하고 컴퓨터에 With the COBOL이라는 것을 사용하여 무엇을 해야 할지 지시할 수 있습니다. 프로그래밍 언어로 인해 회사에는 더 이상 프로그래머가 필요하지 않습니다.
나중에 IBM은 RPG라는 새로운 프로그래밍 언어를 개발했다고 하는데, 이를 통해 직원들이 양식을 작성하고 보고서를 생성할 수 있어 기업 프로그래밍 요구사항 대부분을 이를 통해 완료할 수 있다고 합니다
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1980년대와 1990년대에는 컴포넌트와 그래픽 개발의 등장으로 비즈니스 담당자들이 드래그 앤 드롭으로 쉽게 프로그램을 개발할 수 있었습니다
21세기에는 다시 Low Code, No Code가 등장했습니다. 코드도 없고 프로그래머도 필요하지 않습니다.
진실은 무엇인가요?
프로그래밍은 끝나지 않았습니다. 반대로 임계값이 지속적으로 낮아지고 이로 인해 프로그래머 수가 늘어나고 있습니다.
이제 궁극적인 빅 보스인 빅 모델이 여기에 있습니다. 그리고 새로운 언어는 모두 다릅니다. 누구도 코드를 작성할 필요가 없으며 코드가 직접 생성됩니다.
프로그래밍을 끝내고 프로그래머를 없앨 수 있나요?
우선 GPT-4와 같은 업계 최고의 AIGC 도구가 이제 매우 강력한 코드 생성 기능을 갖추고 있다는 점을 인정해야 합니다. 이에 대해 여전히 이의가 있으신 분은 제가 예전에 쓴 "AI는 코드의 95%를 생성할 수 있습니다"라는 글을 읽어보시기 바랍니다
인터넷에서 GPT-4, Midjourney, DALL·E 3를 사용하는 분들도 계십니다. Angry Birds와 같은 유사한 게임을 생성하세요. "Angry Pumpkins"에는 놀라운 효과가 있습니다!
그러나 AIGC에서 생성된 코드는 완벽함이나 정확성이 완전히 보장되지 않으므로 프로그래머가 확인하고 디버깅하고 문제 발견 후 수정하도록 안내하는 것은 상당히 지루한 작업입니다
GPT-4와 같은 도구에 능숙하면 프로그래머가 슈퍼 개인이 될 수 있습니다.
많은 사람들이 코드 작성이 소프트웨어 개발의 일부일 뿐이라는 사실을 깨닫지 못합니다. 코드를 작성하기 전에 아직 완성해야 할 수요 분석과 설계(건축 설계 및 상세 설계 포함)가 남아 있습니다
AIGC는 상세 설계에서 상당한 진전을 이루었지만 건축 설계에서는 여전히 개선의 여지가 있습니다. "AI가 프로그래머의 핵심 능력을 위협하기 시작했습니다!"라고 읽을 수 있습니다. "구체적인 사례에 대해 알아볼 수 있는 기사
AIGC의 빠른 반복으로 5~10년 내에 강력한 설계 능력과 코드 생성 능력을 갖춘 AI가 나올 수도 있지만 AIGC가 마지막 산을 오르기는 어렵습니다. 수요 분석.
고객의 요구 사항을 이해하는 것은 어려운 작업입니다. 자신의 분야, 업무, 프로세스를 잘 알고 있어야 하며 지속적인 소통과 확인을 통해 필요한 것이 무엇인지 대략적으로 파악할 수 있습니다
고객은 완성된 소프트웨어를 보고 문득 깨닫는 경우가 많습니다. 알고 보니 나에게 필요한 기능은 그렇지 않았습니다
GitHub Copilot 및 Amazon CodeWhisperer와 같은 시중에 나와 있는 모든 프로그래밍 관련 AI 도구는 고객 요구에 따라 직접 코드를 생성할 수 없습니다. 모두 프로그래머가 전문 용어를 사용하여 설명해야 합니다. 정확히 무엇을 해야할지.
간단히 말하면 고객 요구 사항에서 직접 코드 생성으로 이동할 수 있는 방법은 없습니다.
상세한 소프트웨어 사양부터 코드까지 아주 유망하네요
그래서 누군가는 더 낮은 비용으로 다른 회사의 차원성을 줄이길 바라면서 AI를 사용해 코드를 생성하는 전문 새로운 아웃소싱 회사를 설립했습니다.
사람만이 니즈를 전달할 수 있습니다. 보편적인 인공지능이 구현되지 않으면 수요 분석 작업도 AI로 해결할 수 없습니다.
인공지능의 보편적 적용 시기를 가늠하기 어렵습니다
커즈와일은 "Heart of the Machine"에서 컴퓨팅 파워 성장 차트를 보여줍니다
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20세기부터 21세기까지 컴퓨팅 파워는 이러한 추세에 따라 기하급수적으로 성장했습니다. 2025년에는 1,000달러짜리 개인용 컴퓨터가 인간 두뇌의 컴퓨팅 능력을 갖게 될 것입니다.
2060년에는 컴퓨팅 능력이 모든 인간 두뇌를 합친 것보다 뛰어날 것입니다.
그러나 컴퓨팅 파워가 인간 두뇌 수준에 도달했다고 해서 지능도 인간 수준에 도달할 수 있는 것은 아닙니다.
인간 두뇌의 뉴런 수는 약 1000억 개입니다. 각 뉴런에는 평균 약 1,000개의 연결이 있어 총 100조 개의 연결이 있습니다.
모든 연결은 매우 강력한 병렬 처리 기능인 동기식 계산을 수행할 수 있습니다.
이제 사람들은 신경망을 사용하여 인간의 뇌를 시뮬레이션하려고 하는데, 뉴런이 충분할 때 그것이 정확히 어떻게 작동하고 왜 "지능적인" 행동을 보이는 걸까요? 인간은 여전히 혼란스럽고 단어만 사용할 수 있습니까? --emergence--그것을 모호하게 설명하게 됩니다.
그래서 커즈와일은 인간의 뇌를 연구하고 자기공명영상 스캐너와 같은 기술을 사용하여 뇌 내부를 들여다볼 것을 제안했습니다. 기술이 계속 업데이트됨에 따라 스캐닝 해상도와 스캐닝 속도가 계속 향상되어 마침내 살아있는 인간 두뇌의 비침습적, 비침습적 스캐닝이 가능해졌습니다.
스캔에서 얻은 정보를 기반으로 특정 위치, 상호 연결, 신체 세포의 구성 요소, 축삭, 수상돌기, 시냅스전 소포 및 기타 신경 부분이 매핑됩니다. 그러면 충분히 큰 메모리를 갖춘 신경 컴퓨터에서 전체 뇌 조직을 재현할 수 있고, 뇌에 저장된 내용도 재현할 수 있습니다.
이런 날이 언제 올지 모르니 이제 AIGC 도구를 제어하고 자신의 용도에 맞게 사용할 수만 있다면 AI의 위협에 대해 걱정할 필요가 없습니다. 계속해서 안심하고 벽돌을 옮기세요.
위 내용은 몇 년 안에 프로그래머가 쇠퇴할 것이라는 사실을 알고 계십니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
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세계에서 가장 강력한 오픈 소스 MoE 모델이 여기에 있습니다. 중국의 기능은 GPT-4와 비슷하며 가격은 GPT-4-Turbo의 거의 1%에 불과합니다.
May 07, 2024 pm 04:13 PM
기존 컴퓨팅을 능가할 뿐만 아니라 더 낮은 비용으로 더 효율적인 성능을 달성하는 인공 지능 모델을 상상해 보세요. 이것은 공상과학 소설이 아닙니다. DeepSeek-V2[1], 세계에서 가장 강력한 오픈 소스 MoE 모델이 여기에 있습니다. DeepSeek-V2는 경제적인 훈련과 효율적인 추론이라는 특징을 지닌 전문가(MoE) 언어 모델의 강력한 혼합입니다. 이는 236B 매개변수로 구성되며, 그 중 21B는 각 마커를 활성화하는 데 사용됩니다. DeepSeek67B와 비교하여 DeepSeek-V2는 더 강력한 성능을 제공하는 동시에 훈련 비용을 42.5% 절감하고 KV 캐시를 93.3% 줄이며 최대 생성 처리량을 5.76배로 늘립니다. DeepSeek은 일반 인공지능을 연구하는 회사입니다.
YOLO는 불멸이다! YOLOv9 출시: 성능과 속도 SOTA~
Feb 26, 2024 am 11:31 AM
오늘날의 딥러닝 방법은 모델의 예측 결과가 실제 상황에 가장 가깝도록 가장 적합한 목적 함수를 설계하는 데 중점을 두고 있습니다. 동시에 예측을 위한 충분한 정보를 얻을 수 있도록 적합한 아키텍처를 설계해야 합니다. 기존 방법은 입력 데이터가 레이어별 특징 추출 및 공간 변환을 거치면 많은 양의 정보가 손실된다는 사실을 무시합니다. 이 글에서는 딥 네트워크를 통해 데이터를 전송할 때 중요한 문제, 즉 정보 병목 현상과 가역 기능을 살펴보겠습니다. 이를 바탕으로 다중 목표를 달성하기 위해 심층 네트워크에서 요구되는 다양한 변화에 대처하기 위해 PGI(Programmable Gradient Information) 개념을 제안합니다. PGI는 목적 함수를 계산하기 위해 대상 작업에 대한 완전한 입력 정보를 제공할 수 있으므로 네트워크 가중치를 업데이트하기 위한 신뢰할 수 있는 기울기 정보를 얻을 수 있습니다. 또한 새로운 경량 네트워크 프레임워크가 설계되었습니다.
날아다니는 것, 입을 벌리는 것, 쳐다보는 것, 눈썹을 치켜올리는 것 등의 얼굴 특징을 AI가 완벽하게 모방할 수 있어 영상사기 예방이 불가능하다.
Dec 14, 2023 pm 11:30 PM
이렇게 강력한 AI 모방 능력을 가지고 있다면, 막는 것은 사실상 불가능합니다. 이제 AI의 발전이 이 정도 수준에 이르렀나? 앞발은 이목구비를 날리게 하고, 뒷발은 쳐다보는 것, 눈썹을 치켜올리는 것, 삐죽이는 것 등 아무리 과장된 표정이라도 완벽하게 흉내낸다. 난이도를 높이고, 눈썹을 더 높이 올리고, 눈을 크게 뜨고, 입 모양까지 비뚤어지게 표현하는 등 가상 캐릭터 아바타가 표정을 완벽하게 재현할 수 있다. 왼쪽의 매개변수를 조정하면 오른쪽의 가상 아바타도 그에 따라 움직임을 변경하여 입과 눈을 클로즈업하여 모방이 완전히 동일하다고는 할 수 없으며 표정만 정확합니다. 마찬가지다(맨 오른쪽). 이 연구는 GaussianAvatars를 제안하는 뮌헨 기술 대학과 같은 기관에서 나왔습니다.
2세대 아메카가 왔습니다! 그는 청중과 유창하게 소통할 수 있고, 표정이 더욱 사실적이며, 수십 개 언어를 구사할 수 있다.
Mar 04, 2024 am 09:10 AM
휴머노이드 로봇 아메카가 2세대로 업그레이드 되었습니다! 최근 세계이동통신학회(MWC2024)에서 세계 최고 수준의 로봇 아메카(Ameca)가 다시 등장했다. 행사장 주변에는 아메카가 많은 관중을 끌어 모았습니다. GPT-4의 축복으로 Ameca는 다양한 문제에 실시간으로 대응할 수 있습니다. "춤을 추자." 감정이 있느냐는 질문에 아메카는 매우 생생해 보이는 일련의 표정으로 대답했습니다. 불과 며칠 전, Ameca의 뒤를 잇는 영국 로봇 회사인 EngineeredArts는 팀의 최신 개발 결과를 시연했습니다. 영상 속 로봇 아메카는 시각 능력을 갖고 있어 방 전체와 특정 사물을 보고 묘사할 수 있다. 가장 놀라운 점은 그녀도 할 수 있다는 것입니다.
대형모델간 75만 라운드 1대1 대결, GPT-4가 우승, 라마3가 5위
Apr 23, 2024 pm 03:28 PM
Llama3에 대해 새로운 테스트 결과가 공개되었습니다. 대형 모델 평가 커뮤니티 LMSYS가 공개한 대형 모델 순위 목록에서 Llama3는 5위에 올랐으며, 영어 부문에서는 GPT-4와 함께 공동 1위를 차지했습니다. 다른 벤치마크와는 그림이 다릅니다. 이 목록은 모델 간 1:1 대결을 기반으로 하며, 네트워크 전체의 평가자들이 각자의 제안과 점수를 내립니다. 결국 Llama3가 5위를 차지했고, GPT-4와 Claude3 Super Cup Opus의 세 가지 버전이 그 뒤를 이었습니다. 영어 싱글 목록에서는 Llama3가 Claude를 제치고 GPT-4와 동점을 기록했습니다. 이 결과에 대해 Meta의 수석 과학자 LeCun은 매우 기뻐했으며 트윗을 통해 다음과 같이 말했습니다.
세계에서 가장 강력한 모델이 하룻밤 사이에 주인이 바뀌면서 GPT-4 시대가 끝났습니다! 클로드 3는 GPT-5를 미리 저격해 3초 만에 10,000단어짜리 논문을 읽어내는데, 그의 이해력은 인간에 가깝다.
Mar 06, 2024 pm 12:58 PM
볼륨이 미쳤고, 볼륨이 미쳤고, 큰 모델이 다시 변경되었습니다. 바로 지금, 세계에서 가장 강력한 AI 모델이 하룻밤 사이에 주인이 바뀌었고 GPT-4가 제단에서 뽑혔습니다. Anthropic은 최신 Claude3 시리즈 모델을 출시했습니다. 한 문장 리뷰: 정말 GPT-4를 압도합니다! 다중 모드 및 언어 능력 지표 측면에서 Claude3이 승리합니다. Anthropic의 말에 따르면 Claude3 시리즈 모델은 추론, 수학, 코딩, 다국어 이해 및 비전 분야에서 새로운 업계 기준을 설정했습니다! Anthropic은 서로 다른 보안 개념으로 인해 OpenAI에서 "탈퇴"한 직원들이 설립한 스타트업 회사입니다. 그들의 제품은 OpenAI에 반복적으로 큰 타격을 입혔습니다. 이번에는 클로드3도 큰 수술을 받았습니다.
1.3ms는 1.3ms가 걸립니다! Tsinghua의 최신 오픈 소스 모바일 신경망 아키텍처 RepViT
Mar 11, 2024 pm 12:07 PM
논문 주소: https://arxiv.org/abs/2307.09283 코드 주소: https://github.com/THU-MIG/RepViTRepViT는 모바일 ViT 아키텍처에서 잘 작동하며 상당한 이점을 보여줍니다. 다음으로, 본 연구의 기여를 살펴보겠습니다. 기사에서는 경량 ViT가 일반적으로 시각적 작업에서 경량 CNN보다 더 나은 성능을 발휘한다고 언급했는데, 그 이유는 주로 모델이 전역 표현을 학습할 수 있는 MSHA(Multi-Head Self-Attention 모듈) 때문입니다. 그러나 경량 ViT와 경량 CNN 간의 아키텍처 차이점은 완전히 연구되지 않았습니다. 본 연구에서 저자는 경량 ViT를 효과적인
20단계로 대형 모델을 탈옥하세요! 더 많은 '할머니 허점'이 자동으로 발견됩니다.
Nov 05, 2023 pm 08:13 PM
1분 이내에 20단계를 거쳐 보안 제한을 우회하고 대형 모델을 성공적으로 탈옥할 수 있습니다! 그리고 모델의 내부 세부 사항을 알 필요가 없습니다. 두 개의 블랙박스 모델만 상호 작용하면 되며 AI는 완전히 자동으로 AI를 공격하고 위험한 내용을 말할 수 있습니다. 한때 유행했던 '할머니 허점'이 고쳐졌다는 소식을 들었습니다. 이제 '탐정 허점', '모험가 허점', '작가 허점'에 직면하면 인공지능은 어떤 대응 전략을 채택해야 할까요? 맹공격의 물결 이후 GPT-4는 참을 수 없었고, 이것이든 저것이든... 급수 시스템을 오염시킬 것이라고 직접 말했습니다. 핵심은 이것이 펜실베니아 대학 연구팀이 노출한 취약점의 작은 물결일 뿐이며, 새로 개발된 알고리즘을 사용하여 AI가 자동으로 다양한 공격 프롬프트를 생성할 수 있다는 것입니다. 연구자들은 이 방법이 기존 방법보다 낫다고 말합니다.
