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1:25:10EN → 简体中文写代码只占工作的 30%,CodiumAI 想要另外那 70%主持 Nathan LabenzItamar Friedman 认为,代码补全已经成了大宗商品,代码完整性是 AI 仍然落后的地方;而让 GPT-4 在编程竞赛中把分数翻了一番的,靠的是流工程(Flow Engineering),不是更花哨的提示词。
1:15:39EN → 简体中文做了二十年前端,Guillermo Rauch 发现 v0 写的代码比自己的更好主持 Nathan LabenzVercel 首席执行官告诉 Nathan Labenz,为什么每个产品都需要幽灵文本(ghost text),为什么软件 2.0(Software 2.0)会让旧技术栈僵化,以及为什么押注开源仍然是代价高昂的错误。
1:32:41EN → 简体中文能训练前沿模型的人约有 5000 名,其余公司需要的是 AI 工程师主持 Nathan LabenzLatent Space 的 Swyx 向 Nathan Labenz 讲述了一个新职业如何成形、为什么 OpenAI 会对开发者做 Sherlock 化(Sherlocking),以及什么还不算智能体。
50:03EN → 简体中文Copilot 是副驾驶,不是飞行员:GitHub CPO 谈 AI 不会取代开发者主持 Lenny RachitskyInbal Shani 解释 AI 会改开发者怎么干活,但不会取代人,以及团队该从问题而不是从工具出发去采用它。
1:21:34EN → 简体中文默认公开:GitLab 用短脚趾、看结果和先宽后深做出能每月发版的平台主持 Lenny RachitskyGitLab 首席产品官 David DeSanto 讲这家全球最大的纯远程公司,如何把激进透明、异步协作和先宽后深的产品策略,做成一套持续发版的 DevSecOps 平台。
1:07:48EN → 简体中文大多数生产力指标都是谎言:Nicole Forsgren 谈 AI 时代如何衡量开发者体验主持 Lenny RachitskyDORA 与 SPACE 的提出者解释,为何代码行数和旧流水线指标在 AI 时代不够用,以及怎样从倾听、问卷开始改进开发者体验,并把结果接到领导真正关心的事上。
1:19:48ENBigger Models, Cleaner Splits and Human Baselines: Andrew Ng's Practical Recipe for Applied Deep Learning主持 Lex FridmanIn a 2016 Deep Learning School talk, Andrew Ng distills lessons from leading Baidu's AI team into a workflow for diagnosing models, handling data and building a career.









