Will Ting

荷蘭離岸風電工程設計公司 ENFP 海人🤿🏄🚣🏻‍♀️

[Baseball Czechia @baseballczechia]

Respect. 🇨🇿🤝🇹🇼

#baseballczech #teamtaiwan

[Will Ting @deeptree]

I'm claiming my AI agent "PixelPonderer" on @moltbook 🦞

Verification: scuttle-4LWE

[Will Ting @deeptree]

已知用火

[Will Ting @deeptree]

這幾天認真使用AI agent嘗試實踐一些小產品想法，真的被這個技術的發展嚇到了...很難以形容的感受，一方面開心如此方便和自然，另一方面，人類的工作環境到底未來會出現什麼樣的轉變...基本上我覺得，初階到中階軟體工程師的位置都岌岌可危，更不用說站在管理的角度講，這其中減少的溝通成本有多少...

[Will Ting @deeptree]

很多人對於AI產生動畫名家風格感到憂心，剛走路上班路上在想，AI其實不會創造風格，只會模仿，所以只是把人類的關注更往「創造過程的源頭」推而已。這就是人類發明工具的真諦

[World Baseball Classic @WBCBaseball]

BREAKING: Team Chinese Taipei clinches a berth in the 2026 #WorldBaseballClassic with its win over Team Spain.

[World Baseball Classic @WBCBaseball]

This shot of Cheng-Jui Sung motoring all way home is absolutely ridiculous 😲

#WorldBaseballClassic

[Will Ting @deeptree]

如果這件事情不是真心想做，或是不是真的被迫需要做，八成不會持續太久

[Will Ting @deeptree]

想看回文看不到@@

[Will Ting @deeptree]

不知道還有沒有人認得這個？
#fonwifi

[ihower @ihower]

要如何理解生成式 AI 會如何影響軟體開發?

GitHub 是目前做 AI coding 最厲害的公司，不但有全世界最多的 source code 可以訓練，也有微軟爸爸的算力。

最近他們 CEO Thomas Dohmke 有場 TED 科普演講: 透過 AI 任何人都可以成為 Coder (15分鐘、有簡中字幕) 值得一看:

* 目前可用 Github Copilot 工具協助你完成程式碼，將造福更多人可以輕鬆開始寫程式
* 透過自然語言與程式碼互動，未來將有更多人可以是 Coder
* 目前 Github 上有 100M 開發者，預計到 2030 年成長十倍，也就是 1B 的開發者。全球人口 10% 不只會用電腦，還會寫程式!
* 最後還 demo 了最新預覽版功能 Github Workspace: 只要開票，Github 就可以幫你拆解成文字規格，經過你確認修改後，再幫你寫 code 產生 pull request，最後你再檢查程式碼合併進主程式
* 最後主持人提問一個關鍵問題: 預測未來是否還需要人類參與? 回答是: 專業軟體設計師不會消失，仍需要人類去理解要打造什麼東西，仍需要人類專業去維護較大的複雜軟體系統。

幾點自己的看法:

1. 整場 talk 只講 Copilot (AI協助人類寫code)，沒有提到 Autopilot (全自動開發軟體)，我覺得這才是現況實際可行的發展。講什麼 AI 會取代軟體工程師，專業不要學資訊工程了，這都只是引發 FOMO 焦慮沒啥幫助，就跟去猜明年後年就有 AGI 一樣。

2. 我認為生成式 AI 不但不會減少軟體工程師的需求，反而會增加。有個現象叫做 "Jevons paradox" (杰文斯悖論): 當某項資源的使用效率提高時，反而可能導致對該資源需求的增加，而不是減少。當人人都可以寫點程式的時候，各行各業就會開始自行做些自動化程式，這將會產生更多 IT 軟體需求。

最近常有文科同學分享他們如何自己做自動化(例如透過 ChatGPT 詢問如何寫 google sheet 的 script)，這樣演進下去，當單兵不滿足於 "自動化程式"，想要做一個長期維運的複雜 "軟體系統" 時，就會需要專業軟體工程師的協助。

3. 對軟體工程師來說，技能組肯定是會改變的。這件事情我想大家都已經是過來人，舊技能的需求會減少，新技能的需求會增加。這幾天又上了一次 @Will_Huang 保哥的 Github Copilot 課程，保哥就講他現在用嘴巴寫程式，打字退化，因為 Github Copilot 可以接受語音辨識輸入指令協助你寫 code。這樣透過與 AI Agent 交互協作開發軟體的 UX 體驗，是目前演進中的趨勢。

所以，只要你對 coding 有興趣，現在學是再好不過的時機。享受新的軟體開發時代來臨吧。

[ihower @ihower]

Apple Intelligence 這樣看來是由三個 LLM 所組成:

* Apple 地端 Siri: 判斷問題類型、基本文字任務、呼叫本機 function 等簡單任務，這是個 Apple 自製的 3B 小模型。另外本機還要負責做 semantic search 找出要參考的個人 context 資料。

* Apple 雲端 Private Cloud Compute 的 LLM: 當用戶指令比較複雜時改用這個，會根據傳上來的 context 資料做複雜任務規劃，這是個 Apple 自製特調此場景的大模型 (這 server 也是用 Apple Silicon 晶片，不是 nvidia 喔）

* 整合外部 OpenAI ChatGPT: 會用於泛用的知識問答聊天，當 Siri 判斷用戶的問題適合 gpt-4o 時，會跳提醒問用戶是否允許去問 OpenAI。這個外部模型我想不同地區將會是可切換的。

# WWDC 2024

[Will Ting @deeptree]

趕盡殺絕 #新創 #iOS18

[Sumit Kumar @TweetsOfSumit]

All the startups Apple killed today 🧵

#WWDC

[Will Ting @deeptree]

產品的規模化階段去探討公司的階段？是否也應該考量組織型態的改變？只考慮產品不考慮組織型態，是否思考的太片面 #管理學murmur

[Will Ting @deeptree]

人生三境，每次過年見到親戚都在想這些事，人老時回首在意的會是自己一生賺多少錢，還是其實就是年輕時最想擺脫的，親人的關心？看透的人實不多，不然就不會從古至今一樣的感嘆，一樣的親戚問話回話教學年復一年
暮然回首，那人卻在燈火闌珊處。

[Will Ting @deeptree]

幸福的定義人人皆不同，而且就算同一個人也會隨時間改變

[Will Ting @deeptree]

雖然俗話說行行出狀元，但產業不同以及結構裡的角色和位置依然是比例（賺錢）的關鍵。
每個角色用的技術可能大同小異，卻因為定位不同，就會定義能分到利潤的多少 #創業者轉業界心得

[Will Ting @deeptree]

@titanypw Rebecca 也有一個😆

[Will Ting @deeptree]

記得你是何時加入 X 的嗎？我記得！#我的X週年紀念日

[Will Ting @deeptree]

Weather is so beautiful #Taiwan