"Дачу" вам llm может и построит из говна и палок, возможно, даже в ней получится жить, но как насечет многоквартирных домов, крупных трц, бункеров для военных и т.д.? Я вот как раз такие "здания" строю и пониманию, что с llm это будут все те же домики наф-нафа, только ответственность намного выше.
Мне кажется мир ждет ядерный армаггедон после того, как небожители устанут от принятия решений по управлению человеческим муровейником и поручат эту рутину llm
Понятно, даже, почему она(схема) работает. Качество софта никого не волнует, до тех пор, пока все работает. Поэтому можно нанимать тех, кто удобен, прошел фильтры, когда же все разваливаться начнет, а оно начнет, рано или поздно, то вот только тогда будут нужны инженеры для реинжиниринга и то не факт, могут просто оставить развалиться окончально и собрать нового франкинштейна, главное чтобы бабосы мутились.
Если контекст проекта простой, как и сам проект - сомнительно, ну окей. Если контекст сложный и масштабируется вы умрете в этих промтах, это уже не говоря о том, что для решения крупной задачи контекста самой llm может не хватить, а если эту задачу пилить, то качество ее решения может сильно упасть.
Это вы нагло врете, автор все правильно сказал, читать код труднее - это факт, особенно, если это сгенерированные вермишели, но даже сеньорный код не всегда красиво и понятно выглядит.
Вот вторая ложь. На самом деле оно учится и становится лучше из коробки, а джуны идут каждый с нуля
Опять вы врете. Оно один раз обучилось и все, дальше вы его юзайте. Оно не станет осведомленнее в ваших задачах, так как опыт не накапливает, в отличие от живого специалиста. Новые модели также умнее не станут, так как данные для обучения уже заюзаны в полном объеме, наоборот, качество моделей будет уменьшаться, так как качество данных для обучения снижается из-за самих llm.
1 вариант - куча связных контекстов, которые вы llm скармливаете, выглядит это, если честно, страшновато - очень много работы с документаций, а еще страшнее глюки llm и отладка кода. 2 вариант - общий контекст, тогда документацию вам сама нейросеть выдаст, по обычному запросу как в гугле, а так же сможет агента запустить на изменение кода при минимуме описания
Опять как то странно все, у вас человек на проект приходит, осваивается, через пару недель уже можно задачи давать, зависит от уровня, какие именно, смотря на сколько вник и какой потанцевал. ИИ каждый раз как новый лист. Только для его работы нужна куча промфтов. Которые не всегда дадут один и тот же ответ.
Возможно так будет работать лучше, не тестил. Из моего коммента ниже:
Тут интересно. Новый человек может загрузить себе в мозг основной контекст и держать его, это сложно, но можно. То же самое можно сделать и с нейросетью. Не с LLM, а отдельной локальной специализированной неросетью, под конкретный проект, тогда ей уже можно давать задачи как обычному разработчику, без развернутой документации. Утверждать ничего не буду, еще не пробовал, все руки не доходят.
Если Вам кажется, что у меня высокое чсв, то Вам кажется. Мне вот кажется, что у Вас нет понимания, что такое многослойная распределенная архитектура, а есть понимание как впихать очередной микросервис в кучу других микросервисов так, чтобы эта конструкция не развалилась под собственным весом, то что там будет куча копипасты, непонятные зависимости, дыры в безопасности, ужасная производительность никого не волнует, главное чтобы не развалилось пока мы на проекте сидим, и да нас не выгнали потому, что никто, кроме нас, да и мы сами уже не знаем как это работает как система в целом.
Модуль/плагин модулю/плагину рознь. Написать модуль/плагин для САПР системы, используя выйбкодинг, задача нетривиальная
Эх, не в хакатонах счастье и уж тем более не в вайбкодинге...
"Дачу" вам llm может и построит из говна и палок, возможно, даже в ней получится жить, но как насечет многоквартирных домов, крупных трц, бункеров для военных и т.д.? Я вот как раз такие "здания" строю и пониманию, что с llm это будут все те же домики наф-нафа, только ответственность намного выше.
Сейчас еще пару сот ярдов накатят и опять в хайповый угар впадут...по мне это уже зависимость, надо к мозгоправу
А что, собственно, хорошего от этого внедрения? Или опять несколько лет ждать?
Мне кажется мир ждет ядерный армаггедон после того, как небожители устанут от принятия решений по управлению человеческим муровейником и поручат эту рутину llm
Это был сарказм. Или вы пофилософствовать хотите?
Я так понял эти роботы расчитаны на мойку только чистых машин?
Понятно, даже, почему она(схема) работает. Качество софта никого не волнует, до тех пор, пока все работает. Поэтому можно нанимать тех, кто удобен, прошел фильтры, когда же все разваливаться начнет, а оно начнет, рано или поздно, то вот только тогда будут нужны инженеры для реинжиниринга и то не факт, могут просто оставить развалиться окончально и собрать нового франкинштейна, главное чтобы бабосы мутились.
Печально все это
Спойлер, спойлер - к обвалу экономики при схлопывании пузыря. Или без этого хайп бы не раскрутился?
Это все понятно, бывает и такое. Но вроде как топчики из snp500 это практикуют не слабо, они то уж должны понимать, к чему это может привести в итоге
Удобный для ии, но не для специалиста.
Если контекст проекта простой, как и сам проект - сомнительно, ну окей. Если контекст сложный и масштабируется вы умрете в этих промтах, это уже не говоря о том, что для решения крупной задачи контекста самой llm может не хватить, а если эту задачу пилить, то качество ее решения может сильно упасть.
Если она такая свежая, то что ее стараються запихать во все дырки, увольняя кучу специалистов?
Это вы нагло врете, автор все правильно сказал, читать код труднее - это факт, особенно, если это сгенерированные вермишели, но даже сеньорный код не всегда красиво и понятно выглядит.
Опять вы врете. Оно один раз обучилось и все, дальше вы его юзайте. Оно не станет осведомленнее в ваших задачах, так как опыт не накапливает, в отличие от живого специалиста. Новые модели также умнее не станут, так как данные для обучения уже заюзаны в полном объеме, наоборот, качество моделей будет уменьшаться, так как качество данных для обучения снижается из-за самих llm.
1 вариант - куча связных контекстов, которые вы llm скармливаете, выглядит это, если честно, страшновато - очень много работы с документаций, а еще страшнее глюки llm и отладка кода. 2 вариант - общий контекст, тогда документацию вам сама нейросеть выдаст, по обычному запросу как в гугле, а так же сможет агента запустить на изменение кода при минимуме описания
Опять как то странно все, у вас человек на проект приходит, осваивается, через пару недель уже можно задачи давать, зависит от уровня, какие именно, смотря на сколько вник и какой потанцевал. ИИ каждый раз как новый лист. Только для его работы нужна куча промфтов. Которые не всегда дадут один и тот же ответ.
Возможно так будет работать лучше, не тестил. Из моего коммента ниже:
Мой первый коммент как раз на эту тему, хотя по поводу масштабируемых поспорю.
Если Вам кажется, что у меня высокое чсв, то Вам кажется. Мне вот кажется, что у Вас нет понимания, что такое многослойная распределенная архитектура, а есть понимание как впихать очередной микросервис в кучу других микросервисов так, чтобы эта конструкция не развалилась под собственным весом, то что там будет куча копипасты, непонятные зависимости, дыры в безопасности, ужасная производительность никого не волнует, главное чтобы не развалилось пока мы на проекте сидим, и да нас не выгнали потому, что никто, кроме нас, да и мы сами уже не знаем как это работает как система в целом.