上週，我參加了在北卡羅來納州達勒姆舉辦的「All Things AI」大會。本次大會面向人工智慧技術從業者，第一天是研討會，第二天是常規會議演講。以下是我從大會中總結的一些要點，供大家參考！
MLH人工智慧巡迴展
第一天，我協助Major League Hacking (MLH)舉辦了一場人工智慧巡迴展。目前我們每月大約舉辦一場這樣的巡迴展。有些是獨立活動，有些則是在合作舉辦的會議上。我想大家會在秋季的 All Things Open 大會上再次見到我們。
在人工智慧巡迴展上，我們會舉辦約 6 場實用的鍵盤操作活動。您可以隨時使用我們提供的筆記型電腦，學習一項新的人工智慧技能或技巧。活動期間，我們通常會提供小吃、飲料和交流機會。如果您想了解下一站的訊息，請查看我們的 Luma 頁面。
80/20 法則的實際應用
（靈感來自 Justin Jeffress 的《Vibe Coding in Action 》）
我很喜歡賈斯汀的整場演講，但他關於80/20法則的那張幻燈片尤其讓我印象深刻。人工智慧在大多數問題上確實能幫你解決80%的問題。
那麼剩下的20%該怎麼辦呢？賈斯汀的建議是：重複操作。把「剩餘的」20%送回你選擇的AI工具。
我自己也用程式碼代理做過一段時間了，但這次演講讓我重新思考簡單循環和重複的有效性。我想，對於那些主要透過聊天應用程式使用人工智慧的人來說，這種建議可能還沒有被廣泛接受。而且，對於無法測試的結果，這種方法可能也不太適用。不過，演講的框架確實引起了我的共鳴。
人類也是非決定論的。
（靈感來自 Calvin Hendryx-Parker： 《指揮智慧人工智慧》）
在MLH的工作中，我經常與軟體開發人員交流。過去18個月左右，由於人工智慧的快速發展，交流更加頻繁。
我一直沒能正面回應的一個常見問題是，人工智慧工具缺乏確定性。我理解這一點。編寫程式碼時，開發者是為了實現特定的結果。我認為開發者喜歡確定性。
卡爾文在演講中順便提了一句，提醒聽眾人類的行為並非完全由決定論決定。這句話讓我醍醐灌頂。我知道這一點，我相信你們也知道。但這確實是一個很好的換位思考。突然間，以過程為導向的思考和必要的約束顯得特別重要。
我們現在還處於非常非常早期的階段。
（僅代表個人看法）
和你們中的許多人一樣，我最近一直在密切關注人工智慧的發展。這對我在MLH的工作至關重要。在推特上，人們很容易被每週的熱門話題所吸引。但現實是，大多數人仍然沒有充分利用人工智慧工具，尤其是沒有發揮它們的最大潛力。
即使是在人工智慧從業者大會上，我也遇到了一些沒用過編碼代理的人。雖然有人拿 OpenClaw 和 Mac Mini 開玩笑，但並非所有人都「了解內情」。
我們仍處於這場變革浪潮的早期階段。現在正是擼起袖子親自動手嘗試的最佳時機。我仍然認為，在人工智慧工具方面，邊做邊學才是正確的方法。
祝你程式愉快！
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