Hacker News 의견

• Sonnet 3.5가 Opus보다 훨씬 나은 성능을 보이며, 비용도 적게 듦. GPT-4보다 Opus가 더 나음. GPT-4o는 추론 능력이 떨어짐.
• 제로샷 LLM의 한계를 보여주는 좋은 예시임. 접근 방식이 잘못된 것 같음.
• 전체론적 접근이 필요한 경우, 다음 토큰 예측보다는 확산 기반 생성 구조가 더 적합할 것 같음.
• LLM을 회로 설계에 사용하는 것은 다른 복잡한 작업에 사용하는 것과 비슷함. 특정 데이터 소스에서 구체적인 데이터를 추출하는 데 유용함.
• LLM을 특정 분야에 사용하려면 미세 조정이 필요함. AGI가 모든 분야에서 능숙하게 작업할 수 있는 단계는 아직 아님.
• 신경망을 사용해 조합적 문제를 해결하는 것은 시간 낭비라고 생각함. 반대 의견을 듣고 싶음.
• AI가 생성한 회로는 전문가가 설계한 것보다 비용과 크기가 세 배나 큼. 필요한 연결도 많이 빠져 있음.
• Flux.ai와 비교해 보고 싶음.
• NP-완전 문제에 대한 설명이 떠오름. 컴퓨터가 제공하는 답이 맞는지 확인하는 과정이 불쾌하게 느껴짐.
• 진화된 회로에 대한 논의는 Dr. Adrian Thompson의 90년대 연구를 언급하지 않고는 불완전함.
• 회로 설계에 대한 생성 AI는 곧 지배적인 형태가 될 것임. AI가 강력한 기능 블록 없이 회로를 생성할 수는 없음.
• 회로 보드를 평판 스캔하고 기계 학습을 사용해 회로도를 만드는 아이디어를 생각해 냄. 실현 가능성은 낮음.
• 데이터시트를 읽고 Spice 회로를 생성하는 AI가 필요함. 시뮬레이션 구성 요소의 라이브러리를 구축하는 것이 목표임.