跳到主要內容

印度軟體強的傳承

微軟執行長納德拉接受他印度MIT(馬尼帕爾理工學院,Manipal Institute of Technology)的學弟網紅Varun Mayya(YT 746K訂閱,IG 912K追蹤)專訪,談SaaS的未來,以及他給年輕印度工程師的建議

 ▍SaaS(軟體即服務)已死的說法並不完全準確

納德拉探討從 SaaS 到AI Agent的轉變是如何發生的。通常發生重大的平台轉移時,底層的應用程式架構會隨之改變。例如,當RDB(關聯式資料庫)出現時,將資料層從應用程式中分離出來,不再使用嵌入在應用程式中的ISAM(索引順序存取方法)資料庫。

網路出現,微軟重新調整業務邏輯以適應新的典範。類似規模的事即將再次發生,這次是關於應用程式邏輯的轉變。關鍵的不同之處在於,AI Agent將不再受限於特定的 SaaS 應用程式及其資料。相反地,AI Agent將跨多個 SaaS 應用程式運作和協調邏輯,呼叫 API 並與各種工具整合。

在這種情況下,SaaS 應用程式中的 CRUD(增刪查改)資料庫將在業務邏輯層之外進行協調。例如使用 Co-Pilot 時,查詢 CRM 資料庫,它會從 Dynamic CRM 和 Office 365 檢索資訊。然後與其他人分享這些資料,整個工作流程就變得順暢。事實上,除了在查詢比較容易的時候,沒人會常用CRM 資料庫。轉向AI Agent會讓 CRUD 資料庫與業務邏輯層分離,從而實現更大的彈性和跨多個 SaaS 應用程式的整合。


 ▍納德拉設身處地給建議:

「如果我是 25 歲的印度工程師,我會專注於透過靈活的取樣來提升技能。也就是得要保持在最先進,隨時準備好迎接下一次的突破,並嘗試多種方法去應對。在優化已建構的同時,利用即將到來的技術將不可能變為可能。我對科學領域,特別是化學和生物學領域的潛在突破感到興奮。影響這些領域的模型將會是顛覆性的。例如,分子動力學將徹底改變藥物發現的方式。」

⿻⿻⿻⿻⿻⿻⿻⿻

 ▍關於印度的競爭力

納德拉相信印度擁有巨大的機會。開發者社群的總體規模、創業活力和應用領域都是獨一無二的。無論誰在印度建構應用於快速商務的 AI,都將擁有顛覆商業模式的巨大機會從中獲利。關鍵在於擅長靈活的取樣、提升技能,並為科學和技術的下一次突破做好準備。

納德拉認為下一代 SaaS 公司將在 Co-Pilot 中將AI Agent作為一級公開,並圍繞它改變他們的商業模式。這對現有的 SaaS 公司來說是一個巨大的機會和攻擊點。關於大型語言模型 (LLM),納德拉相信設計空間足夠大,可能不會只有一個模型統治一切。在技術堆疊的每一層都將有創新的機會。關於傳統產業,我建議他們不要因為過去曾發生過幻覺 (hallucination) 就放棄 AI 模型。相反地,他們應該取樣最好的模型,找出如何採取最具雄心壯志的情境,並開始大規模部署。如果他們擔心幻覺的問題,他們可以使用接地 (grounding) 或傳統的機器學習方法。


▱▱▱▱▰▱▱▱▱


史丹佛博士、印度裔YT網紅拉胡爾·潘迪(Rahul Pandey)曾是 Meta Portal 的早期工程師,曾在 Pinterest Android 應用程式上建立第一個購物體驗,並發表過安裝量達數十萬的app。

他共同創辦的 joinTaro.com 幫助工程師取得成功,Taro 旨在幫助頂尖工程師找到工作、獲得晉升和更高的薪水。Taro 的課程、討論和現場活動提供來自頂尖技術人才(FAANG+ 工程師)的可行建議。

 ▍潘迪分享的工程師效率提升秘訣:最大化生產力的策略原則

身為工程師,我們不斷努力提升生產力,並在更短的時間內完成更多工作。以下是一些高層次的策略原則,可以幫助您在工作上更有效率和效能:

1. 定義價值觀和目標

效率的基礎是了解什麼對您來說真正重要。花時間反思您的人生目標和價值觀。問自己:

※您想在職業生涯和個人生活中完成什麼?

※最終,您會為自己做過的事情感到驕傲?

寫下目標並讓它們保持可見。這將幫助您專注於重要的事情,並更容易對不符合優先事項的任務說「不」。

2. 分析您的時間分配

把自己當成一個軟體程式,並對您的時間花費方式進行「效能分析」。使用像 RescueTime 這樣的應用程式來追蹤活動和生產力。目標是:

※在狀況良好的一週中,達到 65-80% 的生產時間

※時間分配與目標一致。

3. 評估您時間的價值

確定您的時間對您來說值多少錢。您會以每小時 1 美元、10 美元、100 美元還是 1000 美元工作?了解這一點有助於您更好地決定如何分配您的時間和資源。

4. 重複使用,而不是重做

盡可能利用現有的框架、工具和知識:

※對於工程專案,使用已建立的框架,而不是從頭開始建構

※對於研究,從文獻回顧開始,找到類似的論文並改編它們的相關工作章節。

5. 提前做決定

透過提前計畫來避免糟糕的臨時決策:

※演練潛在的情境並提前決定您的回應

※使用「如果發生 X,我就做 Y」的陳述來指導行動。

6. 使用「重要 vs. 緊急」框架進行優先排序

使用艾森豪矩陣(Eisenhower Matrix)對任務進行分類:

※重要且緊急:立即執行

※重要但不緊急:安排時間處理這些任務

※不重要但緊急:盡可能委派

※不重要且不緊急:從您的待辦事項清單中刪除。

7. 理解「工程 vs. 研究」框架

※工程專案:問題和解決方案通常是已知的,重點在於執行和實作。優先處理單位時間內高價值的任務。

※研究專案:問題和解決方案通常是未知的,預期並接受失敗作為過程的一部分。專注於快速失敗和快速迭代。

8. 激發動力並克服拖延症

記住,動力通常是跟隨行動而來的,而不是相反:

※即使只有 5 分鐘,也要開始行動

※為第二天留下簡單的「麵包屑」任務以建立動力

※透過先處理最困難的任務來「吃掉那隻青蛙」

為克服拖延症:

※認識到這是關於情緒管理,而不是懶惰

※降低困難任務的啟動能量

※在完成具有挑戰性的工作後獎勵自己

※透過與朋友或同事一起工作來使用社交責任制


⿻⿻⿻⿻⿻⿻⿻⿻


  ▍在策略原則的基礎上,探討可以幫助工程師最大化生產力和效能的作業系統和戰術技巧。

1. 安排休息時間

雖然不停工作好像很狂,但人類不是機器。規律的休息對於預防倦怠和維持長期生產力至關重要。將休息時間納入您的每日、每週和每月行程中。與直覺相反的是,休息通常可以讓您工作更長的時間,並且整體上更有效率,從而幫助您完成更多工作。

2. 嘗試多巴胺斷食

實驗一段時間的最低限度刺激:

※避免手機、筆記型電腦、音樂和其他刺激

※躺在床上或安靜地坐著什麼都不做

※大約 15 分鐘後,可能會感到動力去處理一直在逃避的任務。

3. 考慮冥想

許多高效能人士建議透過冥想來獲得觀點並客觀地評估您的精神狀態。雖然一開始可能具有挑戰性,但持續的練習可能會產生益處。

4. 實施時間區塊

提前安排整天的行程:

※在前一天晚上計畫的任務

※使用包含緩衝時間的寬裕時間區塊

※這種方法有助於防止分析癱瘓並負起責任

※提前完成進度可以提高一整天的動力。

5. 進行能量審核

找出哪些活動會讓您充滿活力,哪些活動會消耗您的能量:

※專注於賦予您能量的任務,以建立正向回饋迴路

※考慮如何將「弱點」(消耗能量的任務)轉化為「優勢」。

6. 使用番茄鐘工作法

以專注的衝刺工作,然後進行有意識的休息:

※設定一個固定工作時間的計時器(例如,25 分鐘)

※進行短暫的休息(例如,5 分鐘)

※確保休息是真正放鬆的,而不僅僅是切換到另一種工作形式。

7. 最大限度地減少手機干擾

智慧型手機會嚴重影響您的專注力和生產力:

※嘗試一天不使用手機來打破這個習慣

※使用灰階模式讓您的手機在視覺上不那麼吸引人

※注意不斷查看手機可能引起的焦慮和過度警覺。


⿻⿻⿻⿻⿻⿻⿻⿻


  ▍工程師的戰術技巧

1. 精通快捷鍵:學習您的terminal、IDE 和OS的鍵盤快捷鍵。挑戰自己一天不使用滑鼠,以強迫學習這些快捷鍵。

2. 投資多個螢幕:額外的螢幕可以顯著提高軟體工程師的生產力。

3. 簡化會議排程:使用允許一鍵排程或提供可用時段的應用程式來簡化流程。

4. 記錄頻繁的溝通內容:為常見問題或流程建立並分享文件,以避免重複的解釋。

5. 挑戰「想像中的規則」:質疑可能限制您效率的自我設限。


6. 嘗試快速閱讀應用程式:像 Swift Read 這樣的工具可以透過消除眼睛移動來幫助您更快地處理資訊。

7. 使用語音轉文字:盡可能口述簡訊和電子郵件以節省時間。

8. 記住常用函數和定理:減少對不斷查找的依賴,以提高回憶和效率。

9. 列印紙本以更好地專注:與數位版本相比,閱讀實體副本可以提高專注力。

10. 遵循兩分鐘法則:如果一項任務少於兩分鐘,請立即執行,而不是將其添加到您的待辦事項清單中。

  ▍最大化效率的其他技巧

※對不必要的承諾說「不」

※區分需要優化的任務和只需要「夠好」的任務

※建立並維持例行公事

※主動尋求並接受回饋

※廣泛閱讀,尤其是長篇內容

▱▱▱▱▰▱▱▱▱

🎬資料來源🎥

Varun Mayya  Jan 13, 2025

Satya Nadella on the Future of SaaS, How 2025 is the year of Agents, Advice for Indian Engineers

https://www.youtube.com/live/GuqAUv4UKXo


Rahul Pandey  Jul 16, 2024

Efficiency Tips for Engineers (From An AI Researcher + Stanford PhD)

https://www.youtube.com/watch?v=b33vqX74EcA


留言

這個網誌中的熱門文章

OpenAI前員工X爆料&楊立昆臉書〈諷刺文〉

【OpenAI ex-employee & Yann LeCun's sarcasm】 🚀 📣 OpenAI前員工Jacob Hilton在X上的爆料全文 📣 🚀 一年多前,當我離開 OpenAI 時,我簽署了一份 「不貶低協議」(non-disparagement agreement) ,並且未披露協議本身,沒有其他原因,只是為了避免失去我的 「既得股權」(vested equity) 。  該協議明確表示,作為簽署的回報,我被允許保留我的既得股權,並且沒有提供任何其他東西。 我不明白為什麼有人會簽署它,如果他們認為這不會對他們的權益產生影響。 我以良好的條件離開了OpenAI,所以我認為幾乎所有離職員工都遵守了這份協議。 在簽署協議之前,我無意批評OpenAI,但對於放棄這樣做的權利感到失望。 昨天,OpenAI 聯繫我,要求我解除該協議,隨後KelseyTuoc在Vox上刊登調查報告: 由於 AI 的變革潛力,開發先進 AI 的主要實驗室必須為那些希望為公共利益發聲的人提供保護。 其中首先是對不報復的具有約束力的承諾。 即使是現在,OpenAI仍可 阻止員工出售其股權,使其在未知的時間內變得毫無價值。 OpenAI 在一份聲明中表示,「從歷史上看,前員工無論在哪裡工作,都有資格以相同的價格出售;我們預計這一點不會改變。」 我相信OpenAI的這項聲明是出於誠實的意圖。 但考量到 OpenAI先前曾拿能否取得 (既得股權變現) 流動性作為一種恐嚇策略,許多前員工仍不敢發聲。 我邀請OpenAI直接與前員工聯繫,以澄清他們將始終以合法可執行的方式獲得平等的流動性的機會。 在他們這樣做之前,大眾不應指望前僱員會坦誠相待。 本人致OpenAI 的許多善良和才華橫溢的前同事們:我希望您們能夠理解為什麼我覺得有必要公開談論這個議題。 該合約與我們對安全和有益的AI的共同承諾不一致,您值得更好的工作合約條件。 原文連結: https://twitter.com/JacobHHilton/status/1794090550863200728 😏 楊立昆在臉書上的〈諷刺文〉 😏 來ClosedAI工作吧!隨著 AGI 即將到來,您 將擁有 目前 估 值 42 X 百萬的6次方美元(sextillionnollars) 公司 的 股票 。 如果您辭退,...

京晨科技 NUUO

2015年01月30日 京晨科公告營運長異動 :營運長施錦昌退休 鼎新電腦 官網資料:特助施錦昌提到:「以前未使用ERP系統時,需不斷手動調整資訊,不但人工成本高,錯誤率也高,讓人很難信任報表資料。所以之前在進行一些重大決策時,常常會有擔憂決策錯誤的壓力。但自導入ERP再加EasyFlow之後,此類問題改良許多。」 以下摘編自:《遠見雜誌》2013年2月號/臺大創聯會 (NTUEA)2013年12月25日臉書/《工商時報》2015年01月05日 【京晨科技NUUO Leaders】 董事長 楊文彬 :台大大氣系,高職念五年、大學念七年畢業,暱稱Killer(殺手) 總經理 黃建峯 (暱稱卡通)、研發副總 黃建山 (暱稱卡弟,意指卡通的弟弟),台大資工系友兄弟檔兩人求學時序:附中、台大、研究所。 曾創業失敗 念大三時,BBCall和黑金剛手機剛竄紅,楊文彬早上在大氣系打工當助理,閒暇時就跑去賣手機,很快就開通訊行,第一個月大賺40萬,短短半年開了五家店,人家喚他「少年楊董」,叱吒一時。但 成功來的太快 ,讓他 志得意滿,到處遊山玩水 ,直到警覺不對,財務已出現漏洞, 被倒帳幾百萬 。「我那時真的非常落魄,出現人生中第一根白髮,還得兼好幾份工、送報還債,但失敗經驗讓我學到 管理 及 財務 的重要,」楊文彬說。 安控門外漢 找到市場利基 2001年楊文彬拿出30萬與好朋友們創業,就是希望 用自己喜歡的方式 燃燒熱情 ,其間創立電腦設計、安控軟體、影像處理、遊戲、網通技術等五家公司。其中最成功的京晨科技 (NUUO Inc.),利用B2B行銷全球安全監控的高端市場。從創業的第一天起,京晨就非常務實。切入少有頂尖人才想做、卻又年年成長的監控安防產業,加上不閉門造車、積極聆聽市場聲音,這些都是成功的主要原因。     楊文彬是 業務 出身,創業時的第一個想法是要先從產業著手,只要找到對的產業,你才有在裡面的生存空間,就好比釣魚一樣,要釣到魚,前提是那個池塘裡,要有夠多的魚。等到決定市場了,接下來的問題,才是要推出什麼產品,用什麼方式、什麼技術,去做產品,甚至開拓市場。就在這個思考邏輯下,當時的三人小組,在密集開會後,得到一個結論,就是京晨科需要的是 高成長、高毛利 ,但不要太大的產業。要高毛利、高成長,是考量到當時的京...

楊立昆以自身經歷談H1-B

美大選期間在X上和馬斯克大唱反調後,Meta首席AI科學家楊立昆(Yann LeCun )氣得公告「我不再在X上寫貼文。只轉發其他平台的連結、留言朋友的推文」,所以他在自家公司平台上只對馬斯克在X上的截圖,留言區討論串就文明多了。 https://www.facebook.com/share/p/19Xy7kURLq/ 以下是楊立昆在臉書上的貼文和精選交流: 看到圍繞 H1-B 簽證議題的 MAGA 陣營陷入混亂很有趣。   在美國,持有 STEM 博士學位的人中,超過 50% 並非生於美國。   美國大學 STEM 領域的教授中,比例更高的大多數也並非生於美國。   在美國頂尖大學工程領域(包括電腦科學)的博士生中,絕大多數是非美國出生的學生。   美國科技公司中,大量的創辦人、CEO、高階管理層也並非生於美國。其中包括:   - Satya Nadella(微軟)  - Sergey Brin(Google)- Jensen Huang(輝達)   - Sundar Pichai(Alphabet)  - Elon Musk  - Hock Tan(博通)   - Vinod Khosla(Sun、Khosla Ventures)   許多人是以學生簽證來到美國,並且大多在某個階段持有過 H1-B 工作簽證。我最初是持 J-1 簽證來美國(原本沒打算待超過兩年),後來轉為 H1-B,拿到綠卡,最後成為美國公民。 ▷▷▷▷▷▷ Alyosha Efros:民主黨在這個議題上完全讓步給了共和黨,甚是可惜。他們只關注非法移民問題,結果疏遠了數百萬合法移民,這些人苦於應對荒謬的美國移民程序。   如果民主黨在這個問題上主導局勢,也許馬斯克和其他科技巨頭就不會把靈魂賣給川普了……   Yann LeCun:幾個原因導致矽谷一些有影響力的人物選擇站在 MAGA 一邊:   1. AI 和加密貨幣的監管障礙威脅   2. 「未實現收益稅」的恐慌   3. 對 H1-B 改革的冷淡支持...