Por que o Google pode adotar vibe codificação para algoritmos de pesquisa

Uma nova tendência no Vale do Silício, a Coding Vibe, está impulsionando uma aceleração exponencial na rapidez com que os engenheiros podem desenvolver produtos e algoritmos. Essa abordagem está alinhada com os princípios descritos pelo co-fundador do Google, Sergey Brin, em um e-mail recente para os engenheiros da DeepMind.

Os insiders do Vale do Silício Top chamam a vibração de codificação do “caminho para codificar” e a mensagem de Brin sugere que o Google o abraçará para acelerar drasticamente o desenvolvimento da IA. Dado seu potencial, essa abordagem também pode se estender aos algoritmos de pesquisa do Google, levando a mais mudanças na classificação dos resultados da pesquisa.

A codificação da vibração está aqui para ficar

Os quatro executivos do Y Combinator concordaram que a codificação da vibração é muito importante, mas ficou surpresa com a rapidez com que ultrapassou o setor. Jarede Friedman observou que é como algo fora do conto de fadas Jack e do feijão, onde os feijões mágicos que mudam o mundo brotam em gigantescos beanstalks durante a noite.

Garry Tan concordou, dizendo:

“Acho que nosso sentido agora é isso não é uma moda passageira. Isso não está desaparecendo. Essa é realmente a maneira dominante de codificar e, se você não estiver fazendo, poderá ficar para trás. Isso está aqui para ficar. ”

O que é a codificação do vibe?

A codificação de vibe é engenharia de software com ai:

• Os engenheiros de software usam a IA para gerar código em vez de escrevê -lo manualmente.
• Confie em avisos de linguagem natural para orientar o desenvolvimento de software.
• Priorize a velocidade e a iteração.
• O tempo não é gasto em depuração, pois o código é simplesmente regenerado até que funcione.
• Vibe Coding Shifts Focus de engenharia de software, desde o código de escrita até a escolha de que tipos de problemas resolvam.
• Aproveite a AI para a regeneração rápida do código em vez de a depuração tradicional.
• Está exponencialmente acelerando a codificação.

A codificação do vibe é uma maneira de criar código com IA, com ênfase na velocidade. Isso significa que é cada vez mais necessário depurar o código, porque um engenheiro pode simplesmente re-rolar as gerações de código várias vezes até que a IA acerte.

Um tweet recente de Andrej Karpathy iniciou uma onda de emoção no Vale do Silício. Karpathy, uma proeminente pesquisadora de IA e ex -diretora da IA ​​da Tesla, descreveu o que é a codificação da vibração e explicou por que é a maneira mais rápida de codificar com a IA. É tão confiável que ele nem verifica as modificações que a IA faz (referida como “diferenças”).

Karpathy twittou:

“Há um novo tipo de codificação que eu chamo de“ codificação da vibração ”, onde você cede totalmente às vibrações, abraça exponenciais e esquece que o código existe até. É possível porque o LLMS (por exemplo, o compositor do cursor W SONNET) está ficando muito bom.

Também falo com o Composer com o Superwhisper, então eu nem toco no teclado. Peço as coisas mais idiotas como “diminuir o preenchimento na barra lateral pela metade” porque estou com preguiça de encontrá -lo. Eu “aceito tudo” sempre, não leio mais as diferenças.

Quando recebo mensagens de erro, apenas copie -as sem comentários, geralmente isso o corrige. O código cresce além da minha compreensão usual, eu teria que realmente ler por um tempo.

Às vezes, o LLMS não consegue consertar um bug, então eu apenas controver isso ou peço alterações aleatórias até que ele desapareça. Não é tão ruim para projetos descartáveis ​​de fim de semana, mas ainda é bastante divertido.

Estou construindo um projeto ou WebApp, mas não é realmente codificador – apenas vejo coisas, digamos coisas, execute coisas e copio coisas de pasta, e isso funciona principalmente. ”

Sergey Brin enfatiza os princípios de codificação da vibração

Um e-mail recente do co-fundador do Google, Sergey Brin, para os engenheiros do DeepMind enfatizou a necessidade de integrar a IA ao seu fluxo de trabalho para reduzir o tempo gasto na codificação. O email afirma que o código é mais importante e que a IA melhorará a si mesma, aconselhando que, se for mais simples solicitar uma IA para uma solução, é preferível treinar um modelo totalmente novo. Brin descreve isso como altamente importante para se tornar codificadores eficientes. Esses princípios estão alinhados com a codificação da vibração, que prioriza a velocidade, a simplicidade e o desenvolvimento orientado a IA.

O Brin também recomenda o uso de código de primeira parte (código desenvolvido pelo Google) em vez de confiar em software de código aberto ou de terceiros. Isso sugere fortemente que o Google pretende manter seus avanços de IA proprietários e não de código aberto. Isso pode significar que quaisquer avanços criados pelo Google não serão de origem aberta e podem não aparecer em trabalhos de pesquisa, mas podem ser descobertos por meio de registros de patentes.

A mensagem de Brin enfatiza o uso de Lora, uma técnica de aprendizado de máquina usada para ajustar os modelos de IA com eficiência. Isso implica que ele quer que os engenheiros de profundidade priorizem fluxos de trabalho eficientes, em vez de gastar modelos de ajuste fino excessivo de tempo. Isso também sugere que o Google está mudando o foco em direção a abordagens mais simples e escaláveis, como a codificação de vibração, que depende da engenharia rápida.

Sergey Brin escreveu:

“O código mais importa – a AGI acontecerá com a decolagem, quando o Al se melhorar. Provavelmente, inicialmente, será com muita ajuda humana, de modo que o mais importante é o desempenho do nosso código. Além disso, isso precisa funcionar em nosso próprio código 1P. Temos que ser o codificador mais eficiente e os cientistas do mundo usando nosso próprio Al.

Simplicidade – vamos usar soluções simples onde pudermos. Por exemplo, se o solicitação funcionar, basta fazer isso, não pós -atreto um modelo separado. Não há complexidades técnicas desnecessárias (como Lora). Idealmente, teremos realmente uma receita e um modelo que pode ser simplesmente solicitado para usos diferentes.

Velocidade – precisamos de nossos produtos, modelos, ferramentas internas para serem rápidas. Não posso esperar 20 minutos para correr um pouco de Python em Borg. ”

Essas declarações estão alinhadas com os princípios da codificação da vibração, por isso é importante entender o que é e como isso pode afetar como o Google desenvolve algoritmos de pesquisa e IA, que podem ser usados ​​para fins de sites de classificação.

Engenheiros de software em transição para engenheiros de produtos

Um podcast recente da Y Combinator, uma empresa de acelerador de startups do Vale do Silício, discutiu como a codificação da vibração está mudando o que significa ser um engenheiro de software e como isso afetará as práticas de contratação.

Os anfitriões do podcast citaram várias pessoas:

Leo Paz, fundador do OBSERTIVO OBSERVADO:

“Acho que o papel do engenheiro de software fará a transição para o engenheiro de produtos. O sabor humano agora é mais importante do que nunca, pois as ferramentas CodeGen tornam todos um engenheiro de 10x. ”

Abhi Aiyer, da Mastra, compartilhou como suas práticas de codificação mudaram:

“Eu não escrevo muito código. Eu apenas penso e reviso. ”

Um dos anfitriões do podcast, Jarede Friedman, sócio -gerente, Y Combinator disse:

“Este é um fundador super técnico que a última empresa também era uma ferramenta de desenvolvimento. Ele é extremamente capaz de codificar e, portanto, é fascinante ter pessoas assim dizendo coisas assim.

Em seguida, citaram Abhi Balijepalli, da Copycat:

“Estou muito menos ligado ao meu código agora, então minhas decisões sobre se decidirmos descartar ou refactor o código são menos tendenciosas. Como posso codificar 3 vezes mais rápido, é fácil para mim raspar e reescrever, se necessário. ”

Garry Tan, Presidente e CEO, Y Combinator comentou:

“Eu acho que o que a coisa muito legal sobre essas coisas é que realmente paraleliza muito bem.”

Ele citou Yoav Tamir de Casixty:

“Eu escrevo tudo com cursor. Às vezes, até tenho duas janelas de cursor abertas em paralelo e as solicito em dois recursos diferentes. ”

Tan comentou sobre quanto sentido faz e por que não ter três instâncias de cursor aberto para realizar ainda mais.

Os painelistas do podcast citaram Jackson Stokes, de Trainloop, que explica a escala exponencial de quão rápido a codificação se tornou:

“Como a codificação mudou de seis para um mês: 10x aceleração. Um mês atrás, agora: 100X Speedup. Aceleração exponencial. Não sou mais engenheiro, sou uma pessoa de produto. ”

Garry Tan comentou:

“Eu acho que isso pode ser algo que está acontecendo amplamente. Você sabe, realmente acaba sendo dois papéis diferentes que você precisa. Na verdade, ele mapeia como os engenheiros se designem hoje, pois você é front-end ou back-end. E então o back-end acaba sendo sobre infraestrutura e, em seguida, o front-end é muito mais realmente um PM (gerente de produto)… ”

Harj Taggar, parceiro gerente, Y Combinator observou que os LLMs vão levar as pessoas ao papel de fazer escolhas, que a redação real do código se tornará menos importante.

Por que a depuração com a IA é desnecessária

Uma ruga interessante na vibração de código é que uma das maneiras pelas quais ele acelera o desenvolvimento é que os engenheiros de software não precisam mais passar longas horas de depuração. Na verdade, eles não precisam mais depurar. Isso significa que eles são capazes de empurrar o código para fora da porta mais rápido do que nunca.

Tan comentou sobre como a IA é pobre na depuração:

“… Uma coisa que a pesquisa indicou é que esse material é terrível na depuração. E assim … os humanos precisam fazer a depuração ainda. Eles têm que descobrir bem, o que o código está realmente fazendo?

Não parece haver uma maneira de dizer, depuração. Você estava dizendo que precisa ser muito explícito, como se estivesse dando instruções a um engenheiro de software pela primeira vez. ”

Jarede ofereceu sua observação sobre a capacidade de depuração da IA:

“Eu tenho que realmente colher as instruções para levá -lo a depurar coisas. Ou você pode abraçar as vibrações. Eu diria que o estilo Andrej Karpathy, meio que re-rolando, assim como dizer para tentar novamente do zero.

É selvagem como o seu estilo de codificação muda ao realmente escrever o código se torna um 1000X mais barato. Como, como humano, você nunca gostaria de explodir algo em que trabalhou por muito tempo e reescreveria do zero, porque você tinha um bug. Você sempre corrigiria o bug. Mas para o LLM, se você pode apenas reescrever mil linhas de código em apenas seis segundos, como por que não? “

Tan observou que é como as pessoas usam os geradores de imagens da IA, onde, se houver algo que eles não gostem, apenas reiteram sem sequer alterar o prompt, elas simplesmente clicam novamente cinco vezes e, na quinta vez, funciona.

Codificação de vibe e algoritmos de pesquisa do Google

Embora o email de Sergey Brin não mencione explicitamente algoritmos de pesquisa, ele defende o desenvolvimento baseado em IA e baseado em IA em escala e alta velocidade. Como a codificação do Vibe agora é a maneira dominante de codificar, é provável que o Google adote essa metodologia em seus projetos, incluindo o desenvolvimento de futuros algoritmos de pesquisa.

Assista à mesa redonda de vídeo do Y Combinator

A codificação da vibração é o futuro

https://www.youtube.com/watch?v=iachfkmzmr8

Imagem em destaque de Shutterstock/Bluestork