Pull to refresh
1
0
Send message

Контринтуитивно, но к сожалению - эти улучшения результат того, что реальных улучшений в ближайшее время не будет.

Уперлись в потолок идеи и технологии, сейчас идет "допиливание напильником", пока не будет совсем стагнация или пока кто-нибудь не сделает рывок до следующего уровня в ИИ, заставив остальных подтянуться.

(Все как бы хотят это сделать, - но как бэ да, Скайнет он там за углом стоит намекающе)

(Еще и чудики всякие на эту тему завелись, так что несмотря на хайп, будут лишь оптимизационные, а не качественные решения)

LLM даже близко не подошел к описанному тобой уровню, компьютеры считают быстро, но в своей сути гораздо тупее чем ты можешь представить. То что они достоверно имитируют наличие интеллекта - результат безумного количества размеченных данных для обучения и такого же безумного сжигания ресурсов для создания базы данных распознавания слов, а потом и смысла.

Дело восприятия вестимо, прочитал статью без особых проблем, аналогии того, как мир воспринимает автор, через свой о внутренний опыт оказались достаточно просто переводимы в моё внутреннее мировосприятие.

А если не душнить, то "читаемо, хорошее качество".

Ответ с сильной задержкой. Не знаю поможет ли это вам. Но я чисто практически вывел вот такие вот сроки для себя:
1,5-2 месяца - хорошее ознакомление с выбранной темой.
4 месяца - полное базовое освоение выбранной темы.
2 года(или 4к часов, как у пилотов) - свободное ориентирование и продвинутое освоение выбранной темы на уровне специалиста.

Всё это при условии что в теме вы заинтересованы и уделяете хотя час-два в день или 8-20 часов в неделю.

Я использую именно вот такую вот линейку и умножаю её на уровень мотивации для получения конкретных сроков

0,6-0,9 - фанатизм по выбранной теме, буквально занимаюсь в ЛЮБОЕ свободное время.
1. Сильный энтузиазм. Постоянные занятия без неожиданных перерывов, по 1,5-4 часа.
1,5 Просто энтузиам, или необходимость выучить это.
2 Слабая заинтересованность, но косвенно захвачу из соседней интересной темы.
3 Случайная заинтересованность

Итак. Итак. Многобукв.
Автор статьи в общем и целом прав, но он не учитывает реалий мира.
А они таковы, что в больших системах (копрорациях и.т.п.), уровень персонала, в том числе менеджеров, HR и других всегда начинает стремиться к некоторому среднему в этой области.
То есть, если вы лично не контролируете процесс, то он всегда будет идти не так как вы это задумали.
Это фундаментальная проблема любых скалируемых систем.
Просто в последнее время она дошла до натурального абсурда и сюра, и проникла в каждую профессию.
Вызвав падение уровня этого самого персонала даже ниже среднего. Что особенно убивает.
.
Я по профессии являюсь экономистом. Очень широко профиля.
Поэтому кое-чего смыслю и в HR и в Менеджменте будь он не ладен, в Экономике слегка, чуть Психологии и многое другое. Широкий профиль, помним?
От того меня порой очень смущает очень многое.
Начиная от собеседований, так и действий самих людей на этих собеседованиях и работе.
Зоопарк эффективных менеджеров ясен был всегда,
"красивые и эффектные циферки вопреки реальной и рациональной эффективности"
Директор или Владелец видит цифры, а не действительность, стремление к цифрам становится логичным.
HR - мне понятен наполовину. Зачем все эти фильтры которые не дают реальной картины? Статистика всегда была ложью, если ты не понимаешь как в ней искать крупицы правды.

5-10 минут чата с кандидатом или 3-5 минут реального диалога абсолютно достаточны, и даже для моих обрывочных знаний дают почти полную информацию для проверки знаний кандидата, его психологической устойчивости и мировоззрения.
Периодически даже буквально пары фраз от человека хватает дабы вы подсознательно оценили всё: "уровень интеллекта, знаний, мотивацию".
.
Увы, массовое помешательство на ИИ, вера в его всесильность и "нам не нужен специалист, нам нужен дешёвый рабочий у терминала" буквально убивают всякий здравый смысл.
Одни используют ИИ дабы написать "идеальное резюме сферическое в вакууме", вторые дабы отсеять эти самые резюме по таким же "идеально сферическим" критериям
А где-то между ними находятся реальные специалисты, которых нейросеть сразу отбрасывает, потому-что у неё есть "более идеальные", написанные ей же кандидаты.
А человек который должен это всё контролировать и исправлять был выбран по тому же принципу.
Результат предсказуем.
.
В итоге получаем собеседования в форматах ниже:

1. Берём *профессия*, должен знать: Вообще всё что только можно представить
"Нужна обезьяна которая будет клацать по кнопкам, и обгонит компьютер в скорости печати"

2. Нужен начинающий *профессия*, берём от трёх лет опыта.
Читай "Нужна девственница с опытом секса."

Это никуда не годится.

Итак! Рубрика нежданных советов. Но раз попросили то можно.)

Первое.
Выкиньте нафиг слова неделя 1, 2 и т.п.

Нейросеть молодец, натуральная машина, поверхностный план сделала неплохо.
Но эти сроки...

Я не говорю, что то написала нейросеть - невозможно, просто первый месяц+- вы будете только осваиваться с выбранным игровым движком.

Мозг чисто физически может легко выдержать освоение движка за неделю.
Но, как я подозреваю, это чистое самообучение, по часу-двум после работы, так что лучше делать список задач в свободном формате.

Второе. Рекомендую вместо трекера задач завести обычной дневник разработки, и просто писать в него любую информацию, которая будет сочтена достаточно полезной.

Я бы посоветовал Obsidian, он достаточно прост, и две его основные функции
1) [[ссылка]] или [[ссылка|желаемое имя]] на другую заметку
2) #теги
очень помогают откопать старые мысли, или проложить любую логику.

Третье.
Не напрягайтесь, как бы вы не разгонялись, ваш темп все равно придёт к некому среднему, различному лишь от наличия наставника и мотивации.
Рекомендую по началу изучать лишь то, что интересно, дабы втянуться.

А и Четвёртое, снова к задачнику.
Задачник по малоизученным областям живёт лишь до контакта с этой областью, потом он полностью выбрасывается и переписывается.

Экономьте себе время, и выписывайте лишь реальные задачи со своей перспективы, нейросеть любит врать и описывать хаотически из-за своей природы.

Лучший вариант - найти пару статей, или иного обучающего материала по выбранной теме, сравнить читаемость первой страницы по тому насколько лично вам понятно, и прочитать что-то одно.

Красивая картиночка из Obsidian, в виде графической ориентации по заметкам, темам и тегам, или иной выбранной теме

Aurora прав, напишите лет 5-7 опыта, или вообще напишите его как свой опыт работы в компании, главное понимание того что вы вообще будете делать, но порой даже этого не нужно.
Хороший HR, который сможет вас поймать на лжи в вашей же области знаний - редкость - таких даже меньше чем токарей 8го разряда, котоыре существуют только на бумаге.(Почитал однажды их требования и компетенции, там требуется буквально супермен.)

Еще из минусов - через раз генерит немного разный код, это бесит.

В той же Гемини можно убирать сиды (или оно температурой регулируется? Не помню. ). Тогда любой результат будет детерменирован, согласно настройкам нейросети, и ответ не будет случайным.

Сам использую нейросеть для задач уровня:
"Видишь этот кирпич гов-кода? Разбери его, опиши логику, связи, вход/выход данных, и нахррена он тут стоит."
Очень экономит время, и отвечает на многие вопросы по типу "Зачем? Почему? А это что?! А! Вот почему."
Особенно есл просить нейросеть подписывать протянутые иглой через весь части функционала.
.
Либо для уточнения неясностей и мелких нюансов. Нейросеть по своей природе врёт в этих вопросах, но ссылку на нужные сайты оставляет, если в ней есть эта функция.

Information

Rating
5,480-th
Location
Россия
Registered
Activity