🆕 Veröffentlichung unseres gesamten RL + Reasoning Tracks! mit: • @willccbb, Prime Intellect • @GregKamradt, Arc Prize • @natolambert, AI2/Interconnects • @corbtt, OpenPipe • @achowdhery, Reflection • @ryanmart3n, Bespoke • @ChrSzegedy, Morph mit einem speziellen 3-stündigen Workshop von: @danielhanchen von Unsloth! startet hier: Viel Spaß am Wochenende beim Zuschauen! und danke an @OpenPipeAI für die Unterstützung und das Hosting dieses Tracks!

Wenn, wie @sgrove vorschlägt, Spezifikationen der Code der Zukunft sind, was ist dann Debugging? 1) Die Spezifikationskompilierung ist der Prozess, bei dem ein Codierungsagent Spezifikationen in Code umwandelt. 2) Immer mehr "Kompilierung" wird unbeaufsichtigt sein, weniger das Beobachten des Agenten, der diff für diff arbeitet, mehr Spezifikation rein, Code raus. 3) Typfehler -> Wahrheitsfehler: Das meiste Debugging wird darin bestehen, durch Forschungs- und Implementierungspläne in Markdown zu graben, um die eine Zeile falschen Kontexts zu finden, die dazu führt, dass der Codierungsagent bei der Implementierung scheitert. Test-Suiten werden unter anderem auf Wahrheit und logische Konsistenz prüfen. 4) Es gibt eine neue höhere Ordnung von "einen Schritt-Debugger anhängen", bei der man den Agenten Schritt für Schritt einen Plan umsetzen sieht, um den logischen Fehler in der Spezifikation zu lokalisieren. Wenn man einen Fehler findet, während man ein Programm Zeile für Zeile durchgeht, ändert man den Code, startet den Prozess neu und wiederholt das, bis es funktioniert. Wenn man einen Fehler in einer *Spezifikation* findet, während man eine Implementierung durchgeht, geht man flussaufwärts, behebt die Spezifikation und startet die *Implementierung* neu.

Hören Sie @GregKamradt, der mit @swyx und @FanaHOVA über ARC-AGI-3 im @latentspacepod spricht. * Warum interaktive Benchmarks? * Intelligenz definieren * Durchspielen der ARC-AGI-3-Spiele

Wir veröffentlichen jeden Tag einen Track aus der @aidotengineer Konferenz jetzt*. Der RecSys-Track von gestern war ein großer Erfolg - aber der heißeste Track war unsere Berichterstattung über den Stand von MCP, moderiert von @Calclavia. Mein persönlicher Lieblingsslide ist dieser, wo ich realisierte, dass @AnthropicAI MCP - viel - härter dogfooded als ich ursprünglich aus unserem Podcast mit @dsp_ und @jspahrsummers dachte. Schaut euch diese Vorträge an und gebt euren Lieblingsrednern ein Shoutout! *Die meisten sind bereits als "unlisted" über die "Complete Playlist" verfügbar, wenn ihr sucht.

"Drei Dinge: ein tiefgehendes Forschungsmodell mit verbessertem Suchbrowser; ein revolutionärer Computerbenutzer; und ein sandboxed Terminal zur Ausführung von Mathematik und Code. Ein Browser, ein Computer, ein Terminal… verstehst du? Das sind nicht drei separate Geräte. Das ist ein Gerät, und wir nennen es Agent."

Wenn du die Chrome + iMessage + Apple Notes + Linear + Gmail + GCal DXT-Integrationen in Claude noch nicht ausprobiert hast, verpasst du die buchstäbliche Evolution des LLM-Betriebssystems. Der intelligentere Siri ist hier; er heißt einfach Claude Desktop.

Eine Möglichkeit, die $75 Millionen/Jahr MSL-Vergütungspakete zu betrachten, ist, dass sie die Bestrebungen unserer nächsten Generation erheblich verändern werden. Menschen, die bedauerten, dass unsere Kinder nur den Traum haben, YouTuber und TikToker zu werden, haben jetzt neue Helden, auf die sie zeigen können, deren Arbeit hoffentlich Agenten schafft, die Zeit freisetzen, anstatt sie zu verbrauchen.

> Baue Claude Code > success.jpg > Der Cursor scheint ziemlich gut zu sein, ich frage mich, was sie tun > lightbulb.jpg > /join cursor > /leave cursor > Baue Claude Code

Ingenieure verbringen 70 % ihrer Zeit damit, Code zu verstehen, nicht ihn zu schreiben. Deshalb haben wir Asimov bei @reflection_ai entwickelt. Der erstklassige Code-Forschungsagent, entwickelt für Teams und Organisationen.

ok wow, Meta macht keine Witze, heilige Scheiße