@garybasin: 我创建的第一家公司是一家高频交易/算法交易公司,我有一半的时间都在盯着交易日志和逐笔数据。
摘要
Gergely Orosz 指出,Scale AI 和 Meta 的软件工程师被分配做人工数据标注工作,而 Scale AI 的新领导层在发现这种做法后已叫停。
查看缓存全文
缓存时间: 2026/06/08 11:24
我创办的第一家公司是做高频交易/算法交易的,结果我一半的精力都花在看交易日志和行情数据上。你得去接触真实的世界才行。
Gergely Orosz (@GergelyOrosz): 刚了解到:
Scale AI 的软件工程师在 Alex Wang 任 CEO 时曾被迫手动标注数据。他离职后新管理层上任,对此感到震惊,并立即叫停了这种做法。
如今在 Meta,软件工程师又被分配去做手动数据标注……历史重演了。
相似文章
@garrytan: https://x.com/garrytan/status/2061454423034110372
Garry Tan 认为,开发者在用AI智能体时过度工程化,编写了过多代码;相反,他们应该信任模型,构建基于指令的极简软件,他的开源项目GStack就是例证。
@rohanpaul_ai: 哇,Meta公司4月30日全体员工会议泄露音频流出。据报道,Meta正在利用自家工程师的工作轨迹来训练编程AI……
泄露音频显示,Meta正在利用工程师的工作轨迹,通过行为克隆来训练编程AI,同时裁减数千个工作岗位。
@NainsiDwiv50980:“我觉得自从12月以来,我连一行代码都没写过。”当 Andrej Karpathy 说这话时,大多数人将其视为……
Garry Tan 推出了 'gstack',这是一个开源工具,用于编排 AI 智能体以充当完整的软件团队。他声称,通过从编写代码转变为指挥 AI 系统,开发产出提高了 810 倍。
@paulg: 有趣。人工智能实际上将增加对形式化方法的需求和供给。你更需要它们,但你也拥有…
Jane Street,此前对形式化方法持怀疑态度,现在正在组建团队使用它们,这得益于人工智能和智能体式编码,它们降低了成本并增加了软件验证的收益。
@saranormous: https://x.com/saranormous/status/2064510215056400652
尽管以Devin为代表的AI编程助手取得了快速进展,显著提升了代码编写和交付的速度,但本文认为,软件工程中最有价值的部分仍难以通过基准测试衡量,并且需要人类的判断和组织协调,这些是无法轻易自动化的。