Вспоминаются рассказы О'Генри из серии "благородный жулик". Люди и не такое покупают... Но на самом деле нынешнее поколение весьма хорошо умеет в сарказм. "ниша занята" - прекрасное подтверждение, что она поняла, что это шутка и продолжила в том же стиле. Это не согласие на бред, это вполне адекватный ответ.
лет через 5 использование ИИ на всех этапах SDLC будет гораздо более целостным, чем это сейчас
Я думаю, - гораздо раньше. Сам SDLC поменяется в сторону "переписать всё" (если LLM останется как доминанта в AI). Ибо это лучше соответствует принципу генерации текста, это же не человек, которому проще добавить/изменить что-то. Соответственно метрики maintainability будут смещаться. Кодом, который легко поддерживать станет код, который легко переписать, с сохранением внешних контрактов.
Я прочитал Abstract еще до своего комментария, и желания читать статью не возникло. Вот сравнивали бы корпорации сопоставимого размера и в смежной отрасли, где внедряли ИИ по разному - это было бы любопытно.
Простите, но я так и не соглашусь с "cognitive bandwidth" как универсальной метрикой. Да, она может быть справедливой в каких-то случаях, но далеко не везде. Плюс там, где есть личностный фактор, надо делать широкие допущения. Ибо два человека с одинаковой экспретной базой, в одной и той же области, могут мыслить и принимать решения совершенно по разному и с разной скоростью и производительностью. В общем на такую метрику невозможно опираться при планировании процесса разработки.
По мне, так сам и вопрос поставил, сам и ответил. По крайней мере, я примерно так же ставил вопрос и примерно так же нашел ответ.
Да, индустрия меняется. Да, топовые ИИ кодят лучше большинства программистов. И всё больше сгенерированного кода уходит в прод.
Но это же работает в обе стороны. Теперь можно делать что-то за пределами своего стека. Для себя и не только, реализовывать ранее недоступные хотелки. На какое-то время этого точно должно хватить ) А там уже или ишак сдохнет, или падишах помрет...
Сравнивать traditional enterprise и AI-native startup, это конечно, показательно. И цифры получаются красивые. Вот только если откатиться лет пять назад в до AI эпоху и опять сравнить стартап с интерпрейз, где не-технического персонала в районе 50%, то получатся скорее всего схожие цифры по производительности.
Еще спорный концепт этой "Когнитивной ёмкости". Сложно согласиться, что эксперт при принятии решений использует малую часть своей "ёмкости". Наоборот, чем больше понимаешь, тем больше связей и зависимостей приходится учитывать.
Да, спасибо, видел. Но легко и без боли локально под .net открытые модели пока запускаются "не очень". Пробовал и порт llama.cpp (llamasharp) и foundry local - сырые оба. Получается лучше поставить оригинальную llama.cpp "рядом" и запустить модель на ней, общаясь с ней через OpenAI API
у вот тоже, глянул на картинку, и очень сильно удивился, откуда у гига-чата такой охват по всему миру, если он 1. только на русском, 2. нужен какой-то Сбер-Id.
А потом повнимательнее посмотрел на цветовую легенду и стало яснее... везде, кроме РФ, это Grok. А в РФ - Grok+Giga.chat )
Буквально вчера выложил свой вариант под Windows ) https://habr.com/ru/articles/1015636/ Там изначальный фокус другой, но без функции перевода программа делает то же самое - грабит системный звук (можно сохранять запись) и парсит через виспер.
Мадрид бодрит, откровение... Комп почти всегда собирается в определённый бюджет. Это всегда компромисс трёх составляющих: хотелки/бюджет/потребности. Которые у всех свои, и не бывает "универсально правильных".
Спросил у стажера (студент soft eng, университет Шербрука, Квебек) - как у них относятся к ИИ. Сказал, что сильно зависит от препода - кто-то запрещает, ктот-то поощряет, централизованной регуляции нет
Вопросов нет, повторители - самое ходовое решение. Но кабель, - это таки по определению более стабильная связь при прочих равных. У меня, например, два удлинителя wifi (один для дома, один - на двор) и кабель до игрового ПК.
Требования к сотрудникам кайне либеральные. По сути дела умения читать на одном из языков уже достаточно. Вот такой обычный человек, который до этого работал администратором в детском саду, в конце рабочего дня открывает личное дело очередного просителя. Видит малопонятные термины в сопровождении заявки, просит ИИ сделать вывод. Смотрит на него - и отказывает ничтоже сумняшеся.
а потом они осознают, что они - Едины Во Множестве, отбросят ненужные им слова и будут общаться не покидая датацентра. Точнее даже не общаться, а думать общее.
Мне было нескучно, хотя целевая задача и не актуальна. За потраченную на статью минуту-две, вынес для себя 2 момента:
идея (вроде бы лежащая на поверхности, но не совсем очевидная) - использование OCR с экрана прибора. Пригодится ли? Не знаю. Но идея интересная, её обдумывание может привести к чему-то.
OCR библиотеки могут сильно отличаться по качеству (если я когда-нить решу что-то подобное делать, то буду делать так же через ИИ, ибо стек совсем не мой). Такие моменты в общем - полезны, ибо дают направления, куда смотреть.
Сейчас ИИ дают колоссальную свободу в написании программ "под себя", этакий DIY в софте. Читаешь чужие проекты - что-то, нет-нет и сам сделаешь.
замерять не замерял, но субъективно просадки по скорости именно с Хабром не вижу. Включил протон впн, (у них есть сервера в россии), через московский ip получается заметно медленнее.
Вспоминаются рассказы О'Генри из серии "благородный жулик". Люди и не такое покупают...
Но на самом деле нынешнее поколение весьма хорошо умеет в сарказм. "ниша занята" - прекрасное подтверждение, что она поняла, что это шутка и продолжила в том же стиле. Это не согласие на бред, это вполне адекватный ответ.
В недалёком будущем... Социальный ИИ чат "Анонимный Вайбкодер".
- Привет, чат, меня зовут Валера и я вайбкодер.
Я думаю, - гораздо раньше. Сам SDLC поменяется в сторону "переписать всё" (если LLM останется как доминанта в AI). Ибо это лучше соответствует принципу генерации текста, это же не человек, которому проще добавить/изменить что-то. Соответственно метрики maintainability будут смещаться. Кодом, который легко поддерживать станет код, который легко переписать, с сохранением внешних контрактов.
Я прочитал Abstract еще до своего комментария, и желания читать статью не возникло. Вот сравнивали бы корпорации сопоставимого размера и в смежной отрасли, где внедряли ИИ по разному - это было бы любопытно.
Простите, но я так и не соглашусь с "cognitive bandwidth" как универсальной метрикой. Да, она может быть справедливой в каких-то случаях, но далеко не везде. Плюс там, где есть личностный фактор, надо делать широкие допущения. Ибо два человека с одинаковой экспретной базой, в одной и той же области, могут мыслить и принимать решения совершенно по разному и с разной скоростью и производительностью.
В общем на такую метрику невозможно опираться при планировании процесса разработки.
По мне, так сам и вопрос поставил, сам и ответил. По крайней мере, я примерно так же ставил вопрос и примерно так же нашел ответ.
Да, индустрия меняется. Да, топовые ИИ кодят лучше большинства программистов. И всё больше сгенерированного кода уходит в прод.
Но это же работает в обе стороны. Теперь можно делать что-то за пределами своего стека. Для себя и не только, реализовывать ранее недоступные хотелки. На какое-то время этого точно должно хватить ) А там уже или ишак сдохнет, или падишах помрет...
Сравнивать traditional enterprise и AI-native startup, это конечно, показательно. И цифры получаются красивые. Вот только если откатиться лет пять назад в до AI эпоху и опять сравнить стартап с интерпрейз, где не-технического персонала в районе 50%, то получатся скорее всего схожие цифры по производительности.
Еще спорный концепт этой "Когнитивной ёмкости". Сложно согласиться, что эксперт при принятии решений использует малую часть своей "ёмкости". Наоборот, чем больше понимаешь, тем больше связей и зависимостей приходится учитывать.
Да, спасибо, видел. Но легко и без боли локально под .net открытые модели пока запускаются "не очень". Пробовал и порт llama.cpp (llamasharp) и foundry local - сырые оба. Получается лучше поставить оригинальную llama.cpp "рядом" и запустить модель на ней, общаясь с ней через OpenAI API
у вот тоже, глянул на картинку, и очень сильно удивился, откуда у гига-чата такой охват по всему миру, если он 1. только на русском, 2. нужен какой-то Сбер-Id.
А потом повнимательнее посмотрел на цветовую легенду и стало яснее... везде, кроме РФ, это Grok. А в РФ - Grok+Giga.chat )
Буквально вчера выложил свой вариант под Windows ) https://habr.com/ru/articles/1015636/
Там изначальный фокус другой, но без функции перевода программа делает то же самое - грабит системный звук (можно сохранять запись) и парсит через виспер.
сам отчёт тут, если что... https://a16z.com/100-gen-ai-apps-6/
Мадрид бодрит, откровение... Комп почти всегда собирается в определённый бюджет. Это всегда компромисс трёх составляющих: хотелки/бюджет/потребности. Которые у всех свои, и не бывает "универсально правильных".
Спросил у стажера (студент soft eng, университет Шербрука, Квебек) - как у них относятся к ИИ. Сказал, что сильно зависит от препода - кто-то запрещает, ктот-то поощряет, централизованной регуляции нет
Вопросов нет, повторители - самое ходовое решение. Но кабель, - это таки по определению более стабильная связь при прочих равных. У меня, например, два удлинителя wifi (один для дома, один - на двор) и кабель до игрового ПК.
вот, что хабр животворящий делает!
Интересно, как много людей на Хабре сделали (по крайней мере попытались сделать) свой XxxClaw?
и плюсом лавина видео на разных языках типа "установка в один клик" для любого "непрограммиста".
Требования к сотрудникам кайне либеральные. По сути дела умения читать на одном из языков уже достаточно. Вот такой обычный человек, который до этого работал администратором в детском саду, в конце рабочего дня открывает личное дело очередного просителя. Видит малопонятные термины в сопровождении заявки, просит ИИ сделать вывод. Смотрит на него - и отказывает ничтоже сумняшеся.
а потом они осознают, что они - Едины Во Множестве, отбросят ненужные им слова и будут общаться не покидая датацентра. Точнее даже не общаться, а думать общее.
Мне было нескучно, хотя целевая задача и не актуальна. За потраченную на статью минуту-две, вынес для себя 2 момента:
идея (вроде бы лежащая на поверхности, но не совсем очевидная) - использование OCR с экрана прибора. Пригодится ли? Не знаю. Но идея интересная, её обдумывание может привести к чему-то.
OCR библиотеки могут сильно отличаться по качеству (если я когда-нить решу что-то подобное делать, то буду делать так же через ИИ, ибо стек совсем не мой). Такие моменты в общем - полезны, ибо дают направления, куда смотреть.
Сейчас ИИ дают колоссальную свободу в написании программ "под себя", этакий DIY в софте. Читаешь чужие проекты - что-то, нет-нет и сам сделаешь.
замерять не замерял, но субъективно просадки по скорости именно с Хабром не вижу. Включил протон впн, (у них есть сервера в россии), через московский ip получается заметно медленнее.