摘要： 本文主要探讨了在人工智能产品开发过程中，如何从失败中学习并取得成功。文章强调了通用方法在人工智能研究中的重要性，指出利用计算的方法是最终最有效的。作者分享了他们在AI产品开发中的经验教训，包括不应过度依赖现有路线图和复杂工程，而应关注模型能力和路线图的适应性调整。文章还详细描述了他们在 Notebook Agent 和 Explore 功能开发过程中的失败案例，并提出了改进措施，如尽早让用户使用alpha版本进行验证、关注模型能力的变化、快速淘汰不成功的项目等。最后，作者鼓励在技术快速发展的环境中保持谦逊和适应性，并欢迎有志之士加入他们的团队。
讨论： Rich Sutton认为科技行业需要更好地理解’Bitter Lesson’，即区分策略优化和程序优化。他提出，AI技术的进步并未遇到瓶颈，而是由于早期产品未能成功，是因为AI技术本身不够成熟。现在AI技术已经足够成熟，但人们仍然认为存在瓶颈。ninetyninenine则认为AI技术不会形成泡沫，它将改变世界。同时，他质疑围绕AI构建的GUI等专门产品是否还有必要，因为AI技术的不断进步正在消除这些产品的必要性。
原文标题：Bitter lessons building AI products
原文链接：https://hex.tech/blog/bitter-lessons-building-ai-in-hex-product-management/
讨论链接：https://news.ycombinator.com/item?id=45546200