Intelligence + Continual Learning = Expertise — Yu Su, NeoCognition
Yu Su från NeoCognition skiljer på två saker som ofta blandas ihop: intelligens och expertis.
Intelligens är förmågan att resonera genom nya problem — något som moderna AI-modeller blir allt bättre på. Expertis är kunskaper man byggt upp över tid genom erfarenhet, något som nästan ingen skalas idag. Han förklarar varför kodningsagenter fungerar bra medan andra verktyg är skört: kod är redan strukturerat och symboliskt med tester som feedback, men resten av digitalt arbete är miljontals små världar med olika regler som en statisk modell inte kan hantera. Su argumenterar att intelligens och expertis är nästan ortogonala — skala bara intelligens och du får världens smartaste nybörjare som är lysande men lär sig ingenting mellan problem.
Sammanfattningen är skriven av Vibekollen utifrån källans egen publicering. Innehållet tillhör AI Engineer.
Mer från AI Engineer
The exact tools used to port a massive codebase in days #programming #typescript #dev
AI Engineer för 3 tim sedan
The Universal Remote Control for AI — Alex Hancock, Block
AI Engineer för 7 tim sedan
MCP Apps: Give the Model Data, Give the User a UI — Dustin Mihalik, Indeed
AI Engineer för 7 tim sedan
Your agents lack context: Here's how to fix "You're absolutely right!" — Brandon Waselnuk, Unblocked
AI Engineer för 8 tim sedan