Идея шикарная! Если бы это ещё и стандартизировали, то можно было бы модули от разных производителей комбинировать. Собственно, как и практикуется уже десятками лет в сфере персональных компьютеров.
Вот я и говорю, что обоснованна в данном случае только позиция Маска. А позиция Грина - нет, потому что весь открытый интернет не является чужой собственностью.
Перечисленные вами чатботы - это не агенты. Агенты - это, например, Cursor, Claude Code, GPT Codex, а также Gemini через Antigravity. Последний можно бесплатно и без танцев с бубном попробовать в aistudio.google.com (раздел Build). Но лимитов там мало.
Ошибка Димы скорее в том, что он начал вайбкодить сразу на новом месте работы, не успев вникнуть специфику. Разумным подходом было бы поработать хотя бы полгода, а затем, проговорив это с руководителем, начать использовать соответствующие инструменты. И вообще, сам тимлид в первую очередь должен подобные инструменты испытывать, после чего назначать сотрудникам использование данного инструмента.
Ключевой аспект в том, что Дима всегда решал поставленную задачу. То есть если бы ему нужно было отлаживать что-то на железе, то Дима был достаточно компетентен, чтобы с этим справиться. Просто это выглядело рискованным, за это его и уволили.
Человек может спросонья / с похмела накодить какую-нибудь дичь. Весь вопрос в том, какую часть рабочего времени сотрудник находится в таком состоянии. В случае с LLM всё то же самое.
Мой тимлид 2018 года наверное точно так же бурчал когда я гуглил ответы на StackOverflow вместо того чтобы читать маны.
Именно.
Поэтому тут решение простое. Раз уж вы хотите досконально контролировать команду, то надо просто самому досконально освоить данный инструмент, т. е. StackOverflow LLM. И просто для себя решить:
либо использование этого инструмента в вашей работе неприемлемо;
либо его использовать можно.
В первом случае всё понятно - просто на собесе это оговаривается. Во втором случае потребуется составить некий регламент использования LLM. Например:
досконально вычитывать весь код, который выдаёт модель;
не перекладывать на модель выбор ключевых решений (только реализация);
не давать модели писать тесты;
и т. д.
То есть какой-то такой свод правил, который гарантирует, что при их выполнении вы всегда будете срезать острые углы. Возможно, на первых порах этот свод нужно будет проверять на каких-то незначительных (внутренних) задачах / проектах.
На сегодняшний день пока не решена проблема закапывания языковой модели в своих собственных багах со временем. Также не решена проблема ограничения контекста. Все эти проблемы требуют регламентов при использовании LLM. А написание регламентов - это как раз задача управленца.
А вариант "неслива" разведданных противника отечественным спецслужбам не рассматривается? Собственно, именно отказ что-либо сливать и был всегда камнем преткновения в сериале "Поймай Пашу, если сможешь".
Очень большое число людей предпочитает автономные методы. Потому что:
1) бесплатно;
2) не нужно отправлять свой трафик кому-то.
Плюс на маркетплейсах для "бабушек" торгуют уже настроенными железками со встроенным обходом. Который, как правило, является проксёй на частной впске. И такой трафик в статистику прироста официальных зарубежных VPN не попадает.
Но при этом сами вы всё равно ничего из этого не сделали и даже не пробовали, хотя могли бы. Просто потому что боитесь, что вас потом будут обсирать такие же как и вы.
Сначала покажите великих творцов, которые пользовались тем же инструментом. Ваш посыл ведь в том, что это не инструмент плохой, а просто автор криворукий.
Это, конечно, забавно, но это не показатель дистилляции. Потому что в обучающей выборке на китайском языке очень часто упоминается DeepSeek в отношении чат-ботов. И если модель специально не обучать отвечать на конкретном языке на этот вопрос правильно, то она будет галлюцинировать.
Дистиллированная модель будет просто чуть хуже. Но она точно так же останется общей (неспециализированной) моделью. Пример - сам DeepSeek во время релиза год назад выкладывал дистилляцию своей собственной модели на Qwen.
Поднялись с 15-го места ($0,79 млрд) до 7-го.
Цитата из статьи:
Всё остальное - риски, которые могли реализоваться, а могли и нет.
Курьером будут работать роботы. А вообще, если человеку не по душе умственная деятельность, то логично реализовывать себя в чём-то другом.
Оно называется "VK" ($2,3 млрд).
Идея шикарная! Если бы это ещё и стандартизировали, то можно было бы модули от разных производителей комбинировать. Собственно, как и практикуется уже десятками лет в сфере персональных компьютеров.
Вот я и говорю, что обоснованна в данном случае только позиция Маска. А позиция Грина - нет, потому что весь открытый интернет не является чужой собственностью.
Перечисленные вами чатботы - это не агенты. Агенты - это, например, Cursor, Claude Code, GPT Codex, а также Gemini через Antigravity. Последний можно бесплатно и без танцев с бубном попробовать в aistudio.google.com (раздел Build). Но лимитов там мало.
Ошибка Димы скорее в том, что он начал вайбкодить сразу на новом месте работы, не успев вникнуть специфику. Разумным подходом было бы поработать хотя бы полгода, а затем, проговорив это с руководителем, начать использовать соответствующие инструменты. И вообще, сам тимлид в первую очередь должен подобные инструменты испытывать, после чего назначать сотрудникам использование данного инструмента.
Это вы с какими агентами так взаимодействовали? Что-то как-то совсем плохо.
Ключевой аспект в том, что Дима всегда решал поставленную задачу. То есть если бы ему нужно было отлаживать что-то на железе, то Дима был достаточно компетентен, чтобы с этим справиться. Просто это выглядело рискованным, за это его и уволили.
Человек может спросонья / с похмела накодить какую-нибудь дичь. Весь вопрос в том, какую часть рабочего времени сотрудник находится в таком состоянии. В случае с LLM всё то же самое.
Именно.
Поэтому тут решение простое. Раз уж вы хотите досконально контролировать команду, то надо просто самому досконально освоить данный инструмент, т. е.
StackOverflowLLM. И просто для себя решить:либо использование этого инструмента в вашей работе неприемлемо;
либо его использовать можно.
В первом случае всё понятно - просто на собесе это оговаривается. Во втором случае потребуется составить некий регламент использования LLM. Например:
досконально вычитывать весь код, который выдаёт модель;
не перекладывать на модель выбор ключевых решений (только реализация);
не давать модели писать тесты;
и т. д.
То есть какой-то такой свод правил, который гарантирует, что при их выполнении вы всегда будете срезать острые углы. Возможно, на первых порах этот свод нужно будет проверять на каких-то незначительных (внутренних) задачах / проектах.
На сегодняшний день пока не решена проблема закапывания языковой модели в своих собственных багах со временем. Также не решена проблема ограничения контекста. Все эти проблемы требуют регламентов при использовании LLM. А написание регламентов - это как раз задача управленца.
А вариант "неслива" разведданных противника отечественным спецслужбам не рассматривается? Собственно, именно отказ что-либо сливать и был всегда камнем преткновения в сериале "Поймай Пашу, если сможешь".
Очень большое число людей предпочитает автономные методы. Потому что:
1) бесплатно;
2) не нужно отправлять свой трафик кому-то.
Плюс на маркетплейсах для "бабушек" торгуют уже настроенными железками со встроенным обходом. Который, как правило, является проксёй на частной впске. И такой трафик в статистику прироста официальных зарубежных VPN не попадает.
С таким подходом люди бы так и жили в пещерах. Первые блины всегда будут комом. Просто кто-то не боится пробовать, вот и всё.
Но при этом сами вы всё равно ничего из этого не сделали и даже не пробовали, хотя могли бы. Просто потому что боитесь, что вас потом будут обсирать такие же как и вы.
Сначала покажите великих творцов, которые пользовались тем же инструментом. Ваш посыл ведь в том, что это не инструмент плохой, а просто автор криворукий.
Это, конечно, забавно, но это не показатель дистилляции. Потому что в обучающей выборке на китайском языке очень часто упоминается DeepSeek в отношении чат-ботов. И если модель специально не обучать отвечать на конкретном языке на этот вопрос правильно, то она будет галлюцинировать.
Дистиллированная модель будет просто чуть хуже. Но она точно так же останется общей (неспециализированной) моделью. Пример - сам DeepSeek во время релиза год назад выкладывал дистилляцию своей собственной модели на Qwen.
Вот только мишленовский ресторан - это не начинающий повар.