Biên giới của AI sáng tạo tại ABEMA: Cách chúng tỷ lệ cá cược kèo nhà cái hôm nay định hình sự phát triển và tăng trưởng kỹ thuật trong kỷ nguyên mới

── Để bắt đầu, bạn có thể cho chúng tỷ lệ cá cược kèo nhà cái hôm nay biết về lý lịch kỹ sư của bạn không?

Hato:tỷ lệ cá cược kèo nhà cái hôm nay là Kỹ sư chính của Bộ phận Phát triển Sản phẩm tại ABEMA tỷ lệ cá cược kèo nhà cái hôm nay chịu trách nhiệm về nỗ lực phát triển sản phẩm của khoảng 60 kỹ sư, bao gồm việc thiết lập định hướng kỹ thuật và thúc đẩy các sáng kiến cải thiện chất lượng

Suga:tỷ lệ cá cược kèo nhà cái hôm nay là Giám đốc kỹ thuật phụ trợ trong cùng bộ phận Trọng tâm hiện tại của tỷ lệ cá cược kèo nhà cái hôm nay là phát triển các tính năng đề xuất của ABEMA để nâng cao trải nghiệm xem của người dùngSuga: tỷ lệ cá cược kèo nhà cái hôm nay là Giám đốc kỹ thuật phụ trợ trong cùng bộ phận Trọng tâm hiện tại của tỷ lệ cá cược kèo nhà cái hôm nay là phát triển các tính năng đề xuất của ABEMA để nâng cao trải nghiệm xem của người dùng

Hato:Chúng tỷ lệ cá cược kèo nhà cái hôm nay định hình cơ cấu tổ chức và chiến lược công nghệ cho bộ phận của mình Một phần quan trọng trong đó là thúc đẩy việc áp dụng AI tổng quát trong phát triển sản phẩm Có vẻ như AI tổng hợp là một công tắc mà bạn có thể sử dụng để đạt năng suất tức thì, nhưng thực tế là chi phí, quản lý rủi ro và bảo mật phải được xem xét cẩn thận Chúng tỷ lệ cá cược kèo nhà cái hôm nay đang hợp tác chặt chẽ với các nhóm quảng bá để chọn công cụ phù hợp, thiết lập quy trình triển khai và xác thực tính hiệu quả của chúng, đảm bảo chúng tỷ lệ cá cược kèo nhà cái hôm nay tận dụng AI một cách đầy đủ và có trách nhiệm

── Với tốc độ phát triển AI nhanh chóng, nhóm phát triển của ABEMA đã làm gì để theo kịp?

Hato:Trong hai đến ba năm qua, khi AI tổng quát bùng nổ, toàn công ty đã thúc đẩy CyberAgent khám phá tiềm năng của nó Ví dụ: vào năm 2023, chúng tỷ lệ cá cược kèo nhà cái hôm nay đã tổ chức "Cuộc thi sử dụng GenAI" toàn công ty với tổng giải thưởng 10 triệu yên, tạo ra rất nhiều ý tưởng tuyệt vời và bằng chứng về khái niệm Đặc biệt tại ABEMA, chúng tỷ lệ cá cược kèo nhà cái hôm nay đang thấy ngày càng có nhiều hoạt động tích hợp sản phẩm thành công Các sáng kiến như tạo hình ảnh biểu ngữ và tin bài đã có sẵn trong quy trình sản xuất của chúng tỷ lệ cá cược kèo nhà cái hôm nay

Suga:Chúng tỷ lệ cá cược kèo nhà cái hôm nay cũng đang tích hợp AI tổng hợp vào các tính năng đề xuất mà tỷ lệ cá cược kèo nhà cái hôm nay đang thực hiện tỷ lệ cá cược kèo nhà cái hôm nay thực sự đã trình bày vấn đề này tại Google Cloud Next Tokyo '24, nơi tỷ lệ cá cược kèo nhà cái hôm nay đã thảo luận về hệ thống đề xuất của chúng tỷ lệ cá cược kèo nhà cái hôm nay được xây dựng bằng tìm kiếm vectơ

── Bạn nghĩ cách hiệu quả nhất để đưa AI sáng tạo vào quy trình phát triển là gì?

Hato:Chúng tỷ lệ cá cược kèo nhà cái hôm nay thực hiện hai phương pháp chính để nâng cao năng suất phát triển bằng AI tổng hợp Đầu tiên là cái mà tỷ lệ cá cược kèo nhà cái hôm nay gọi là "tăng cường dành cho nhà phát triển" thông qua các công cụ được tích hợp vào quy trình làm việc hàng ngày Điều này bao gồm những thứ như hoàn thành mã theo thời gian thực và đề xuất trong IDE của bạn Gần đây hơn, điều này đã phát triển để bao gồm những hỗ trợ nâng cao hơn, chẳng hạn như các tác nhân AI có thể tự động phân tách và thực hiện các nhiệm vụ Thứ hai là cách tiếp cận cấp hệ thống, trong đó chúng tỷ lệ cá cược kèo nhà cái hôm nay kiểm tra toàn bộ quy trình làm việc để cải thiện năng suất của toàn nhóm hoặc tổ chức Điều này liên quan đến việc tự tối ưu hóa các quy trình hoặc nhúng các tác nhân để hỗ trợ hoạt động kinh doanh, tạo ra hiệu quả trên quy mô rộng hơn nhiều

Cách tiếp cận đầu tiên được minh họa bằng các công cụ như GitHub Copilot Công cụ này tác động trực tiếp đến công việc hàng ngày bằng cách hỗ trợ các nhà phát triển khi họ viết mã bật, tỷ lệ cá cược kèo nhà cái hôm nay có thể nói rằng nó được tích hợp liền mạch vào thói quen hàng ngày của chúng ta

Tuy nhiên, cách tiếp cận thứ hai đòi hỏi một giải pháp mang tính cấu trúc hơn Điều này sử dụng quy trình làm việc được thiết kế tùy chỉnh và các tác nhân AI để tự động hóa những thứ như thực hiện kiểm tra và quy trình kinh doanh Nó không chỉ là việc cắm một công cụ; nó đòi hỏi phải tối ưu hóa dựa trên sự hiểu biết sâu sắc về thiết kế kinh doanh và kiến ​​trúc hệ thống Tốc độ thay đổi của AI tạo ra cực kỳ nhanh, vì vậy, đối với cả hai phương pháp, điều quan trọng là phải thử nghiệm, lặp lại và cải tiến nhanh chóng để tìm ra phương pháp hiệu quả nhất

─ Các dự án lớn thường chịu tải nhận thức cao do độ phức tạp của hệ thống, điều này ảnh hưởng đến năng suất và khả năng bảo trì AI tổng quát giúp giải quyết những thách thức này trong các dự án hiện tại của bạn như thế nào?

Suga:Từ góc độ giảm tải nhận thức, các công cụ hỗ trợ mã như GitHub Copilot đã cho thấy một số hiệu quả khi cho phép các nhà phát triển đặt câu hỏi về toàn bộ cơ sở mã, chẳng hạn như "Tính năng này nằm ở đâu?" hoặc "Cấu trúc của nó là gì?" Tuy nhiên, việc hiểu được kiến ​​thức về miền, chẳng hạn như thông số kỹ thuật và yêu cầu, chỉ từ mã là rất khó Ví dụ: cơ sở mã phụ trợ của ABEMA bao gồm nhiều dịch vụ vi mô, khiến cấu trúc hệ thống tổng thể khá phức tạp Do đó, tại ABEMA, chúng tỷ lệ cá cược kèo nhà cái hôm nay sử dụng công cụ tài liệu để tập trung quản lý các thông số kỹ thuật, yêu cầu và tài liệu yêu cầu sản phẩm (PRD)

Hơn nữa, để giúp những tài liệu đó có thể truy cập được thông qua AI tổng hợp, chúng tỷ lệ cá cược kèo nhà cái hôm nay đã phát triển một công cụ tìm kiếm kết hợp nội bộ, kết hợp RAG và tìm kiếm toàn văn bản Khi có câu hỏi như "Các thông số kỹ thuật dành cho hỗ trợ quốc tế của ABEMA là gì?" được hỏi, nó trích xuất thông tin liên quan từ tài liệu và trả về câu trả lời tóm tắt Thông qua những sáng kiến này, chúng tỷ lệ cá cược kèo nhà cái hôm nay cảm thấy rằng việc nắm bắt kiến thức về lĩnh vực và thu thập thông tin đã trở nên suôn sẻ hơn, giảm dần tải trọng nhận thức

── AI sáng tạo có thể là động lực to lớn cho văn hóa tài liệu Bạn có đang tích cực sử dụng nó để tự động tạo tài liệu từ mã không?

Hato:Nếu mục tiêu của bạn là tạo tài liệu cho cơ sở mã hiện có thì AI tổng hợp sẽ là lựa chọn tuyệt vời để tạo bản nháp đầu tiên một cách nhanh chóng Tuy nhiên, những gì nó có thể tạo ra chỉ giới hạn ở những thứ hiện diện rõ ràng trong mã—cấu trúc dự án, sơ đồ kiến ​​trúc, thông tin thiết kế chi tiết Nó đấu tranh với những kiến ​​thức tiềm ẩn: thông số miền, quy tắc kinh doanh bất thành văn, lý do đằng sau một thiết kế, các yêu cầu phi chức năng Hiện tại, bạn phải nhận ra các giới hạn của tự động hóa và hiểu rằng vẫn cần có sự giám sát của con người để đảm bảo chất lượng và tính đầy đủ của tài liệu

Tất nhiên, chất lượng ngữ cảnh mà bạn cung cấp ảnh hưởng đáng kể đến chất lượng đầu ra Đây là nơi các ý tưởng mới nổi như Dự án dưới dạng mã (PaC)—quản lý mọi khía cạnh của dự án dưới dạng mã—trở nên thú vị Nếu chúng tỷ lệ cá cược kèo nhà cái hôm nay có thể cung cấp thông tin có cấu trúc đó cho LLM thông qua cơ chế như Giao thức bối cảnh mô hình (MCP), chúng tỷ lệ cá cược kèo nhà cái hôm nay tin rằng chúng tỷ lệ cá cược kèo nhà cái hôm nay có thể cải thiện đáng kể chất lượng của đầu ra được tạo ra Chúng tỷ lệ cá cược kèo nhà cái hôm nay hiện đang thử nghiệm tính năng này bằng một công cụ mà chúng tỷ lệ cá cược kèo nhà cái hôm nay gọi là "esa MCP" Đây là lý do tại sao việc ghi chép tỉ mỉ mọi thứ từ yêu cầu đến lý do thiết kế vì kiến ​​thức có cấu trúc đang trở nên quan trọng hơn bao giờ hết

── Còn đối với một lĩnh vực như thử nghiệm, vốn có nhiều bước và yêu cầu độ tin cậy cao thì sao? Tác động của AI sáng tạo ở đó là gì?

Suga:Thử nghiệm là trường hợp sử dụng chính trong đó AI tổng hợp hoạt động tốt nhất Ví dụ: việc tạo các bài kiểm tra đơn vị cho một chức năng cụ thể có thể được thực hiện với độ chính xác rất cao Ngay cả lời nhắc như "Tạo mã thử nghiệm dựa trên thông số kỹ thuật cho tính năng này" cũng mang lại kết quả rất thiết thực cho ngày nay Điều đó nói lên rằng, điều này vẫn chắc chắn nằm trong danh mục hỗ trợ Đối với các nhiệm vụ độc lập như hoàn thành mã, việc áp dụng diễn ra suôn sẻ và mang lại lợi ích ngay lập tức

Hato:Nhưng đối với những thứ như thử nghiệm toàn diện, có nhiều bước được kết nối, bạn cần một hệ thống tích hợp có thể xử lý mọi thứ từ việc tạo trường hợp thử nghiệm đến thực thi tự động và xác nhận kết quả Nếu bạn xem toàn bộ vòng đời phát triển, từ thu thập yêu cầu đến thử nghiệm, thì đó là một quá trình gồm nhiều giai đoạn Sẽ không thực tế khi nghĩ rằng một công cụ có thể giải quyết được tất cả những điều đó Chúng ta cần chọn công cụ phù hợp cho từng giai đoạn và tích hợp chúng một cách hiệu quả

Chúng tỷ lệ cá cược kèo nhà cái hôm nay cũng rất vui mừng về tiềm năng của tác nhân AI Một hệ thống có thể tự động chia nhỏ các nhiệm vụ và đưa ra quyết định dựa trên bối cảnh có thể thay đổi căn bản quá trình phát triển Đối với một dịch vụ lớn, đa miền như ABEMA, việc tìm ra cách tận dụng điều này là một thách thức lớn nhưng đáng giá Vẫn còn những trở ngại trong việc xử lý chính xác các bối cảnh rộng lớn, nhưng chúng tỷ lệ cá cược kèo nhà cái hôm nay lạc quan về tiến bộ công nghệ hướng tới ứng dụng thực tế Chiến lược của chúng tỷ lệ cá cược kèo nhà cái hôm nay là bắt đầu ở những lĩnh vực mà chúng tỷ lệ cá cược kèo nhà cái hôm nay có thể mang lại giá trị rõ ràng—như các nhiệm vụ đơn lẻ, được xác định rõ ràng—và mở rộng từ đó

── Khi AI tổng quát trở thành tiêu chuẩn, nó tác động như thế nào đến việc phát triển kỹ năng và quá trình hội nhập của nhân viên mới?

Suga:tỷ lệ cá cược kèo nhà cái hôm nay đặc biệt nhận thấy tác dụng khi đào tạo kỹ sư cấp dưới và sinh viên thực tập Nhóm của tỷ lệ cá cược kèo nhà cái hôm nay có các thực tập sinh đang nghiên cứu tính năng đề xuất và bằng cách sử dụng AI tổng hợp, họ có thể bắt kịp các nhiệm vụ thực tế nhanh hơn nhiều Ví dụ: họ có thể tham khảo ý kiến ​​của AI trong khi viết mã hoặc nhận trợ giúp về API và mẫu thiết kế tỷ lệ cá cược kèo nhà cái hôm nay cảm thấy rằng họ đang tiếp thu bí quyết phát triển mà thông thường phải mất nhiều năm để học nhưng trong khoảng thời gian ngắn hơn nhiều Khả năng phát triển nhanh chóng của người trẻ là một sự thay đổi lớn

── Với sự phức tạp của một dịch vụ như ABEMA, lượng kiến thức về miền mà một nhà phát triển mới phải tiếp thu chắc chắn là rất lớn Bạn xử lý việc đó như thế nào?

Suga:Tại ABEMA, chúng tỷ lệ cá cược kèo nhà cái hôm nay có các nhóm theo miền rõ ràng Một dành cho giao diện người dùng màn hình chính, một dành cho các chức năng cốt lõi như thanh toán và xác thực, nhóm cơ sở hạ tầng, vv Những lĩnh vực này khá độc lập nên ngay cả tỷ lệ cá cược kèo nhà cái hôm nay cũng không nắm bắt được mọi thứ một cách hoàn hảo Khi mới tham gia, tỷ lệ cá cược kèo nhà cái hôm nay phải mất khoảng 6 tháng đến một năm để thực sự hiểu các lĩnh vực cốt lõi, chẳng hạn như chức năng xem cơ bản và luồng dữ liệu của nó Mỗi lĩnh vực đều có thông số kỹ thuật và triết lý thiết kế riêng, vì vậy bạn thực sự phải tìm hiểu từng cái một

Trong tương lai, khi các công nghệ như AI với bộ nhớ dài hạn hoặc hệ thống đa tác nhân phát triển, chúng có thể cung cấp hỗ trợ được cá nhân hóa để thích ứng với bối cảnh của từng cá nhân Đó sẽ là yếu tố thay đổi cuộc chơi để giảm tải nhận thức và hợp lý hóa quá trình triển khai, có khả năng cho phép các kỹ sư đạt năng suất cao ngay từ đầu

── Chúng tỷ lệ cá cược kèo nhà cái hôm nay thấy ngày càng có nhiều người học và ứng tuyển ngoài chuyên môn cốt lõi của họ SUGA-san, tỷ lệ cá cược kèo nhà cái hôm nay nghe nói bạn là kỹ sư phụ trợ nhưng hiện đang tham gia rất nhiều vào lĩnh vực học máy để đưa ra đề xuất Bạn có cảm thấy việc chuyển đổi vai trò công việc trở nên dễ dàng hơn không?

Suga:Ban đầu tỷ lệ cá cược kèo nhà cái hôm nay tham gia với tư cách là kỹ sư phụ trợ, nhưng nhóm của tỷ lệ cá cược kèo nhà cái hôm nay cũng có các chuyên gia về máy học Chúng tỷ lệ cá cược kèo nhà cái hôm nay đang ngày càng cùng nhau xây dựng các hệ thống hỗ trợ AI, kết hợp các chuyên môn khác nhau của mình Việc phát triển tính năng đề xuất đòi hỏi kiến thức về máy học, nhưng AI tổng quát đã giúp tính năng này dễ hiểu hơn và bắt kịp tốc độ trong một lĩnh vực mới

Khi AI tổng quát phát triển, các nền tảng đám mây đã triển khai các giải pháp mạnh mẽ, chẳng hạn như tìm kiếm vectơ Điều này giúp việc xây dựng các tính năng để khám phá nội dung tương tự dễ dàng hơn nhiều Có vẻ như giờ đây chúng tỷ lệ cá cược kèo nhà cái hôm nay có một môi trường nơi bạn có thể bắt tay vào thực hành và thử nghiệm ngay cả trong những lĩnh vực có chuyên môn cao

── Các công cụ như Cursor và Devin đang phát triển với tốc độ đáng kinh ngạc Bạn nghĩ các kỹ sư cần có những kỹ năng và phẩm chất gì để thực sự thành thạo chúng?

Hato:Generative AI rất giỏi trong việc mang lại cho bạn kết quả "khá tốt", nhưng để đạt được chất lượng cần thiết cho một sản phẩm thì con người trong vòng lặp là điều cần thiết Bạn cần sự phán xét của con người ở mỗi bước Tại thời điểm này, việc đảm bảo chất lượng đầu ra cuối cùng đòi hỏi phải có sự xác minh và điều chỉnh hợp lý của con người Ngay cả một lời nhắc đơn giản như "Xây dựng tính năng mới này cho ABEMA" cũng đòi hỏi phải có kỹ năng trình bày rõ ràng các yêu cầu và thiết kế phần mềm Việc truyền tải chính xác triết lý thiết kế—bao gồm tính bảo mật, dữ liệu, các yêu cầu phi chức năng và bối cảnh—chỉ bằng ngôn ngữ tự nhiên vẫn là một tiêu chuẩn cao

Nhưng các mô hình và công cụ đang phát triển nhanh hơn chúng ta có thể tưởng tượng Khi chất lượng và số lượng bối cảnh họ có thể xử lý được cải thiện, phạm vi những gì họ có thể làm sẽ mở rộng đáng kể Trong thế giới đó, giá trị của một kỹ sư sẽ không chỉ đến từ việc viết mã Kỹ năng thế mạnh lý tưởng sẽ là khả năng tận dụng AI một cách hiệu quả để đóng góp cho nhóm và sản phẩm

Và khi việc phát triển dựa trên AI trở thành mặc định, toàn bộ cách làm việc của chúng tỷ lệ cá cược kèo nhà cái hôm nay sẽ thay đổi Vẫn cần có chuyên môn để xác thực kết quả đầu ra của AI, nhưng những kỹ năng quan trọng nhất sẽ trở nên trừu tượng hơn: khả năng chuyển đổi chính xác các yêu cầu thành yêu cầu, tư duy chiến lược và tư duy kiến trúc để thiết kế toàn bộ hệ thống

tỷ lệ cá cược kèo nhà cái hôm nay tin rằng các kỹ sư sẽ cần phải là những người có thể tận dụng kiến thức chuyên môn cốt lõi của mình trong khi học hỏi ở nhiều vai trò công việc và liên tục đặt câu hỏi "Chúng ta nên xây dựng cái gì?" và thúc đẩy đội ngũ cũng như sản phẩm của họ tiến lên phía trước Thật vô cùng đáng khích lệ khi thấy những kỹ sư như SUGA, người bắt đầu từ công việc phụ trợ, làm việc ngược lại từ "ABEMA cần gì?" và chuyển sang học máy

Thông thường, việc chuyển sang một lĩnh vực kỹ thuật khác đòi hỏi nỗ lực đáng kể AI sáng tạo hạ thấp rào cản đó — cả về chi phí học tập và rào cản tâm lý Đó là lý do tại sao tỷ lệ cá cược kèo nhà cái hôm nay khuyến khích mọi người tích cực sử dụng nó để thúc đẩy sự phát triển của chính họ và thúc đẩy thành công của nhóm