так как людям при попытке создать проект приходится проверять, что делает ИИ и постоянно следить, чтобы с кодом не происходило ещё что-то, что человек не запрашивал.
Генерить код нейросеткой и аппрувить каждое изменение с последующим коммитом выходит всё равно быстрее, чем вайбкодить с закрытыми глазами и терять кучу промежуточных результатов, когда вся система ударится в радикальный рефакторинг.
В таком случае одиночки теоретически получают бешеный буст производительности, потому что только они могут извлечь выгоду от такой автоматизации труда, добрать недостающие компетенции и крайне сильно сэкономить на отсутствии коммуникаций с командой (начиная от более низкой платы и заканчивая заменой асинхронного общения на промпты в режиме on-line).
Это такой прогрев постить ещё больше игр с использованием ИИ на Steam, чтобы не стеснялись после того, как там на время разбирательств был временный запрет.
Впрочем, странно что они не занимались видеокартами так же упорно, как в других проектах - ведь именно они дают львиную часть производительности.
Значит, можно ожидать что есть неиспользуемый потенциал для роста и существующие оболочки для запуска SDXL и других архитектур рано или поздно ускорят ещё сильнее, чем есть сейчас.
Это язык для быстрого прототипирования непрограммистами, на котором есть среды типа jupyter notebook, который заменил интерактивные среды языков типа Maple и R.
На продакшне на первый план выходит уже производительность (впрочем, я не нашёл более оптимизированных решений для запуска генеративных изобразительных моделей чем проекты на python типа ComfyUI; проект stable-diffusion.cpp разочаровал меня в разы меньшей скоростью даже после всех оптимизаций, которые я нашёл и задействовал).
Вероятно, потому что студию труднее прогнуть на снижение цены тем или иным способом (например, потребовать бесплатное неограниченное сопровождение под видом доработок вне ТЗ).
Большинство других тем просто не требуют постоянного общения с ассистентом, даже если регулярно консультироваться с чат гпт, что съесть на ужин чтобы не голодать.
Ок, а как должен тогда выглядить пайплайн по вашему мнению?
1) Например, можно написать тест на парсер такого json и вынудить его упасть, после чего передать логи для анализа AI.
2) Взять исходники парсера (или хотя бы его сигнатуру) и передать внутрь чат-бота. Иногда знания AI довольно размытые, если они не касаются весьма конкретных образцов кода, которые будут иметь приоритет над его неявными предположениями о сигнатуре методов.
3) Можно просто сменить модель LLM. Возможно, используемая слишком низкопроизводительна, к примеру не может отследить такую длинную причинно-следственную цепочку из-за малого окна контекста.
И того, на DTO с AI убито 30 минут времени, вручную писать - 5-10.
Личная экспертиза для двух случаев несопоставима. В обучение программированию вы инвестировали гораздо больше времени, чем в самообучение использования LLM для своего кода. Примерно как сесть на машину, ещё не умея водить, и жаловаться что она медленнее чем велосипед (при этом личная выборка будет справедлива).
Если люди не разобрались или предметная область очень плохо подходит для Клода и других совместимых с Курсором нейронок, то в их случаях падение производительности выглядит вполне реалистичным.
Речь скорее о том, что издатель недостаточно ясно уведомил покупателей о том, что их отношения является на самом деле арендой (либо изменил правила игры на ходу).
Я правильно понимаю ваша позиция сводится к тому, что они должны бесплатно обеспечивать ваше потребление?
Впрочем, рынок приспособился даже к такому потребителю - тот просто становится товаром для перепродажи: массовкой в MMORPG-сервисах для донатеров или мишенью пропаганды/рекламы в кино.
Только однажды издатель дуреет и начинает применять к платящей аудитории выверты, которые он изобрёл, пытаясь извлечь копейку из людей без денег.
Разработчик же не ожидает, что написанная с нуля "наивная" реализация программы будет работать сразу, без правок? Почему тогда он ждёт, что по подробному ТЗ он получит удовлетворительный результат, но при этом исправляет его лично, а не отдаёт это нейронке на переработку?
Пайплайн был нарушен, отсюда иллюзия "быстрее написать самому" (в действительности низкоуровневую рутину - чтение логов, отладку и поиск решений - можно свалить на саму же нейронку, обычно достаточно отслеживать из-за дефицита какой информации она могла принять неверные решения).
Судя по тому, что я нашёл, — это не совсем метро, а участок железнодорожной ветки PATH в соседние города; и не на дне залива, как может показаться из контекста, а на дне реки.
Односторонний звуковой канал с чавканьем, шепелявостью и стремлением промыть мозги слушателю через абуз пещерных бэкдоров слишком уж сильно превозносится.
Это крайне токсичный способ подачи контента, на мой взгляд. От него гораздо больше выгоды оратору, чем его слушателям.
Т.е. интерактивный текстовый канал более безопасен для потребителя, потому что он может критично его воспринимать и не тратит на это усилия в быстром темпе речи.
Бытует расхожее мнение, что собеседование на джуна (в действительности на низкооплачиваемого неуверенного мидла) затрагивает множество технических тем и выжимает из соискателя все соки, в то время как интервью с сеньором довольно краткое (поскольку его и так уже в индустрии знают). Комический эффект фразы заключается в несоразмерности прилагаемых усилий и оплаты.
Emoji для лопаты в этом комментарии отсутствует, поскольку символ этого инструмента пока является только кандидатом в Unicode 16.0.
Разумеется, мировой рынок за пределами страны с 1.8% населения мира будет немного больше, чем её внутренний (даже несмотря на тяжёлый структурный кризис).
Генерить код нейросеткой и аппрувить каждое изменение с последующим коммитом выходит всё равно быстрее, чем вайбкодить с закрытыми глазами и терять кучу промежуточных результатов, когда вся система ударится в радикальный рефакторинг.
В таком случае одиночки теоретически получают бешеный буст производительности, потому что только они могут извлечь выгоду от такой автоматизации труда, добрать недостающие компетенции и крайне сильно сэкономить на отсутствии коммуникаций с командой (начиная от более низкой платы и заканчивая заменой асинхронного общения на промпты в режиме on-line).
Это такой прогрев постить ещё больше игр с использованием ИИ на Steam, чтобы не стеснялись после того, как там на время разбирательств был временный запрет.
Возможно, привычные каналы рекрутинга уже настолько загажены, что перестали как-либо соединять интересы компаний и потенциальных работников.
Вы уверены, что хотите себе участи Пинки Пай в банке?
Довольно ценное замечание.
Впрочем, странно что они не занимались видеокартами так же упорно, как в других проектах - ведь именно они дают львиную часть производительности.
Значит, можно ожидать что есть неиспользуемый потенциал для роста и существующие оболочки для запуска SDXL и других архитектур рано или поздно ускорят ещё сильнее, чем есть сейчас.
Это язык для быстрого прототипирования непрограммистами, на котором есть среды типа jupyter notebook, который заменил интерактивные среды языков типа Maple и R.
На продакшне на первый план выходит уже производительность (впрочем, я не нашёл более оптимизированных решений для запуска генеративных изобразительных моделей чем проекты на python типа ComfyUI; проект stable-diffusion.cpp разочаровал меня в разы меньшей скоростью даже после всех оптимизаций, которые я нашёл и задействовал).
Вероятно, потому что студию труднее прогнуть на снижение цены тем или иным способом (например, потребовать бесплатное неограниченное сопровождение под видом доработок вне ТЗ).
Большинство других тем просто не требуют постоянного общения с ассистентом, даже если регулярно консультироваться с чат гпт, что съесть на ужин чтобы не голодать.
В центрах механизации (сверхбогатые страны) не растёт.
И когда страна становится промышленно успешной (как Китай), рост населения в ней останавливается.
1) Например, можно написать тест на парсер такого json и вынудить его упасть, после чего передать логи для анализа AI.
2) Взять исходники парсера (или хотя бы его сигнатуру) и передать внутрь чат-бота. Иногда знания AI довольно размытые, если они не касаются весьма конкретных образцов кода, которые будут иметь приоритет над его неявными предположениями о сигнатуре методов.
3) Можно просто сменить модель LLM. Возможно, используемая слишком низкопроизводительна, к примеру не может отследить такую длинную причинно-следственную цепочку из-за малого окна контекста.
Личная экспертиза для двух случаев несопоставима. В обучение программированию вы инвестировали гораздо больше времени, чем в самообучение использования LLM для своего кода. Примерно как сесть на машину, ещё не умея водить, и жаловаться что она медленнее чем велосипед (при этом личная выборка будет справедлива).
Если люди не разобрались или предметная область очень плохо подходит для Клода и других совместимых с Курсором нейронок, то в их случаях падение производительности выглядит вполне реалистичным.
Речь скорее о том, что издатель недостаточно ясно уведомил покупателей о том, что их отношения является на самом деле арендой (либо изменил правила игры на ходу).
Звери просто будут убегать, чтобы не испытывать кринж.
Впрочем, рынок приспособился даже к такому потребителю - тот просто становится товаром для перепродажи: массовкой в MMORPG-сервисах для донатеров или мишенью пропаганды/рекламы в кино.
Только однажды издатель дуреет и начинает применять к платящей аудитории выверты, которые он изобрёл, пытаясь извлечь копейку из людей без денег.
В попытке решить проблему ваншотом.
Разработчик же не ожидает, что написанная с нуля "наивная" реализация программы будет работать сразу, без правок? Почему тогда он ждёт, что по подробному ТЗ он получит удовлетворительный результат, но при этом исправляет его лично, а не отдаёт это нейронке на переработку?
Пайплайн был нарушен, отсюда иллюзия "быстрее написать самому" (в действительности низкоуровневую рутину - чтение логов, отладку и поиск решений - можно свалить на саму же нейронку, обычно достаточно отслеживать из-за дефицита какой информации она могла принять неверные решения).
Судя по тому, что я нашёл, — это не совсем метро, а участок железнодорожной ветки PATH в соседние города; и не на дне залива, как может показаться из контекста, а на дне реки.
Односторонний звуковой канал с чавканьем, шепелявостью и стремлением промыть мозги слушателю через абуз пещерных бэкдоров слишком уж сильно превозносится.
Это крайне токсичный способ подачи контента, на мой взгляд. От него гораздо больше выгоды оратору, чем его слушателям.
Т.е. интерактивный текстовый канал более безопасен для потребителя, потому что он может критично его воспринимать и не тратит на это усилия в быстром темпе речи.
Бытует расхожее мнение, что собеседование на джуна (в действительности на низкооплачиваемого неуверенного мидла) затрагивает множество технических тем и выжимает из соискателя все соки, в то время как интервью с сеньором довольно краткое (поскольку его и так уже в индустрии знают). Комический эффект фразы заключается в несоразмерности прилагаемых усилий и оплаты.
Emoji для лопаты в этом комментарии отсутствует, поскольку символ этого инструмента пока является только кандидатом в Unicode 16.0.
Разумеется, мировой рынок за пределами страны с 1.8% населения мира будет немного больше, чем её внутренний (даже несмотря на тяжёлый структурный кризис).