AI構建者摘要

JEV 押注軟體內部的可靠決策

Diogo Almeida 認為，JEV 快速、可程式設計的分類器能做出一個個小決策，讓軟體可以逐一測試，再組合成更大的工作流程。比如，開發者可以自行設定標記重要郵件的置信度閾值，而不是相信聊天機器人那段說得漂亮的回覆。他對當前模型最擔心的是可靠性：“95% 的 Einstein，5% 的 Mr. Bean。要是它連自己什麼時候是 Mr. Bean 都不告訴你，你還怎麼自動化？”

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Aaron Levie 看到了防禦型網路安全 agent 的巨大機會

Levie 預測，隨著安全團隊越來越難跟上不斷擴大的風險，網路安全 agent 消耗的 token 數量將大幅增長。他設想 agent 分頭使用各種工具，測試攻擊、檢查日誌、評估企業資料，由此在身份管理、網路、程式碼掃描和資料保護等領域帶來機會。他認為，長時間執行的 agent、計算機操作能力和網路安全訓練最近取得的進展，讓這一切如今變得可行。

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Rauch 認為，拿捏好給 AI 的指導是核心工程能力

Guillermo Rauch 說，開發者可能對一個比自己懂得更多的 AI 指導過度，也可能沒給缺少關鍵背景的 AI 足夠指導。判斷該給多少方向，是他最看重的能力。他還在想，語言模型使用的工程語言，能否縮減成一套小得多的工作詞彙。

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Ryo Lu 擔心 agent 會抹去成長中有益的摸索

Ryo Lu 說，學會動手創造的過程包括失敗、向別人求助，以及在一次次嘗試中培養判斷力。agent 能幫人做出原本做不到的東西，但成品也可能掩蓋那些他們從未學會提出的問題。他希望工具能幫助人們分享未完成的作品，並在螢幕之外的世界裡與他人協作。

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Once Reading 靠每日習慣贏得了 Peter Yang 一家的青睞

Peter Yang 說，Once Reading 是他和四歲孩子唯一堅持用了幾個月的學習 app。他把這歸功於每天親子一起完成的學習安排、每節課後拍的一張搞怪照片，以及學完 30 節課後寄來的紙質書。這些書讓孩子在學習閱讀的過程中得到看得見、摸得著的獎勵。

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