Дочитал до первого длинного тире(в третьей строчке), хотя уже с первых двух стало понятно, что это нейрослоп.
Пролистал вниз, чтобы написать что это нейрослоп.
И ведь буквально одну строчку надо дописать в промпте, чтобы ИИ сгенерировал более "человеческий" текст, но ведь даже это оказалось лень сделать автору(авторке). Минусую.
Ну, тренерского внимания на самом деле не хватает, особенно учитывая что он миксует группы с разной частотой посещений зала, и разными уровнями подготовки, соответственно заниматься мы можем в разных частях зала, и он то к одному подойдёт посмотрит, то ко второму. Учитывая, что за такие занятия берёт полную стоимость - немного обидно.
Если бы группы набирал более вменяемо, и мы дружно по очереди делали всё на одних тренажёрах, вопросов к тренеру было бы меньше, но это уже оффтоп )
Дичь несут, я в провинциальном городке живу, год назад ходил к тренеру за 1к персоналки, 600р если вдруг нас было двое. Щас он набирает народу по 3-4 человека, и берёт 1100 с каждого)
Ну, может у меня просто тренер крутой, не сравнивал, впервые пошёл с тренером и попал к нему.
Всё объясняется банально и просто. Всякие простые вещи в интернет, на данных из которого обучаются ИИ, выкладывают все кому не лень, а не лень это в основном делать джунам, поэтому и формулировки, опечатки, и прочая дичь на простых мелочах - повсеместно.
Более сложные конструкты и алгоритмы выкладывают люди поумнее, и проработаны они как правило посерьёзнее, поэтому и модель на них обучилась получше.
Но в целом очень радует умозаключение автора, что математика по-прежнему царица наук, я всё думал куда сына через 5 лет отдавать на вышку, в связи с грядущим засильем ИИ, и вот я увидел ответ на свой вопрос. Отправлять по моим стопам 😁
Пхахахах, ждать инициативы от нейронки, ну да. Я вот совершенно случайно от неё узнал спустя месяц совместной работы про паттерн состояний при разработке, буквально когда сам пришёл к такой идее, и зашёл к ней с наводящих вопросов. Без явного вопроса в эту сторону - чуда не жди.
Я пока на этапе освоения паттернов разработки, но тоже считаю хороший прогресс, и код тоже начинаю понимать, теперь если файлик в пределах ста строк, могу даже что-то сам править.
Вот это я называю навалить кринжа. Взять пограничную с easy на medium задачку с литкода, и оттестировать всех на десять баллов. Мда.
Я думал тут перестрелка с настоящими пушками будет... (С)
Мда.
Предлагаю взять с литкода что-нибудь свеженькое из hard-a, по чему ещё нет миллионов решений в обучающей базе абсолютно каждой этих моделей, и уже на нём смотреть. Это тот самый базовый минимум, который за 20% времени даст 80% объективной разницы в результатах моделей, например deepseek сразу же сливается в ноль.
Всё отлично расписано, сам вайбкожу и тоже поочерёдно прохожу все описанные этапы, уже и структуру проекта на файлы перепиливал несколько раз, и дебаггер врубал в тупиках, осталось второй ИИ прикрутить, потому что аналогично с топикстартером, иногда какие-то мелкие баги приводят моего ИИ в ступор. И даже по логам не видит косяка, некоторые в итоге правил сам, но всё мне не переварить уже.
У меня к Логиному вопросов нет. ETL часть закрывает на 100%, тупо блоком питона можно почти всё сделать, наши админы на контакт идут, питонячьи библиотеки пока добавляют по запросу. А логиномовские можно самому накинуть.
Но суперсет заставил учить css и html, это хорошо что ИИ сейчас есть, если бы я с ним ещё и до выхода ИИ знакомился бы, я не представляю уровень отвращения и страданий, который я бы испытал.
Так я не чтобы конкурировать с кем-то, а поучиться разработке на Питоне на интересном и понятном для меня проекте. Долго запрягал, но ничего не мотивировало даже начать, а вот BI-платформа замотивировала.
Сам я много лет сидел на Power BI, контора в которой работаю всё переводит на Логином + Superset, свои дашборды почти все перенёс, но от Суперсета выгорел конечно, насколько это ублюдочный юзер-нефрендли продукт, после божественного повер биая.
А сколько народу в команде? Вайбкожу пет-проект, аналитическую платформу для визуализации на Dash после работы, и интересно, а в пром-масштабах какая минимальная команда чтобы такое выкатывать? :)
У меня пет проект вчера вышел за 2 тыщи строк, качество решений ИИ резко упало, порезал большие файлы на кусочки поменьше, буду наблюдать дальше, но наверное на 10к+ строк и правда будет жесть)))
Хотя у qwen-max и qwen-кодера огромные контекстные окна, но он уже начинает забывать, какая актуальная версия файлов в текущий момент, после серии правок начинает путаться в версиях :(
Мда, читаю и диву даюсь. Сравнивать код, написанный ИИ за 30 секунд, и джуна, который на это целый день может потратить, ну ок..
Не знаю как там в огромных проектах на тысячи строк кода, но в небольших - ИИ работает замечательно, если ему чётко изложить что нужно и для чего и как это будет работать.
Хотя я сам ещё тот самый джун, на высоких уровнях может проблема и есть.
Щас бы написать о трендах на скручивание опыта, чтобы вместо 100% зарплаты синьора получать 2 х 80% сеньорских зарплат на двух миддловых работах, вместо тушения прода по ночам - на чиле двигая кнопки.
Или что ИИ скоро остановит найм в Айтишку, и вместо найма нового сотрудника, будут прикручивать ИИ-ассистента к старому.
Но нет, лучшем расскажем волкам о социальной ответственности, и что кушать овечек это плохо.
Дочитал до первого длинного тире(в третьей строчке), хотя уже с первых двух стало понятно, что это нейрослоп.
Пролистал вниз, чтобы написать что это нейрослоп.
И ведь буквально одну строчку надо дописать в промпте, чтобы ИИ сгенерировал более "человеческий" текст, но ведь даже это оказалось лень сделать автору(авторке). Минусую.
Ну, тренерского внимания на самом деле не хватает, особенно учитывая что он миксует группы с разной частотой посещений зала, и разными уровнями подготовки, соответственно заниматься мы можем в разных частях зала, и он то к одному подойдёт посмотрит, то ко второму. Учитывая, что за такие занятия берёт полную стоимость - немного обидно.
Если бы группы набирал более вменяемо, и мы дружно по очереди делали всё на одних тренажёрах, вопросов к тренеру было бы меньше, но это уже оффтоп )
Дичь несут, я в провинциальном городке живу, год назад ходил к тренеру за 1к персоналки, 600р если вдруг нас было двое. Щас он набирает народу по 3-4 человека, и берёт 1100 с каждого)
Ну, может у меня просто тренер крутой, не сравнивал, впервые пошёл с тренером и попал к нему.
<<Но об этом (и о том, как заставить нейросеть выдавать JSON)>>
А у кого-то возникают проблемы, чтобы от нейросети json-формат получить? Может им рановато работу искать?
Ну да, cisco поставляет 80%, huawei 19%, и нокия на третьем месте.
Всё объясняется банально и просто. Всякие простые вещи в интернет, на данных из которого обучаются ИИ, выкладывают все кому не лень, а не лень это в основном делать джунам, поэтому и формулировки, опечатки, и прочая дичь на простых мелочах - повсеместно.
Более сложные конструкты и алгоритмы выкладывают люди поумнее, и проработаны они как правило посерьёзнее, поэтому и модель на них обучилась получше.
Но в целом очень радует умозаключение автора, что математика по-прежнему царица наук, я всё думал куда сына через 5 лет отдавать на вышку, в связи с грядущим засильем ИИ, и вот я увидел ответ на свой вопрос. Отправлять по моим стопам 😁
Пхахахах, ждать инициативы от нейронки, ну да. Я вот совершенно случайно от неё узнал спустя месяц совместной работы про паттерн состояний при разработке, буквально когда сам пришёл к такой идее, и зашёл к ней с наводящих вопросов. Без явного вопроса в эту сторону - чуда не жди.
Я пока на этапе освоения паттернов разработки, но тоже считаю хороший прогресс, и код тоже начинаю понимать, теперь если файлик в пределах ста строк, могу даже что-то сам править.
Вот это я называю навалить кринжа. Взять пограничную с easy на medium задачку с литкода, и оттестировать всех на десять баллов. Мда.
Я думал тут перестрелка с настоящими пушками будет... (С)
Мда.
Предлагаю взять с литкода что-нибудь свеженькое из hard-a, по чему ещё нет миллионов решений в обучающей базе абсолютно каждой этих моделей, и уже на нём смотреть. Это тот самый базовый минимум, который за 20% времени даст 80% объективной разницы в результатах моделей, например deepseek сразу же сливается в ноль.
Всё отлично расписано, сам вайбкожу и тоже поочерёдно прохожу все описанные этапы, уже и структуру проекта на файлы перепиливал несколько раз, и дебаггер врубал в тупиках, осталось второй ИИ прикрутить, потому что аналогично с топикстартером, иногда какие-то мелкие баги приводят моего ИИ в ступор. И даже по логам не видит косяка, некоторые в итоге правил сам, но всё мне не переварить уже.
В холиваре отчёт vs дашборд внезапно появился третий xD
У меня к Логиному вопросов нет. ETL часть закрывает на 100%, тупо блоком питона можно почти всё сделать, наши админы на контакт идут, питонячьи библиотеки пока добавляют по запросу. А логиномовские можно самому накинуть.
Но суперсет заставил учить css и html, это хорошо что ИИ сейчас есть, если бы я с ним ещё и до выхода ИИ знакомился бы, я не представляю уровень отвращения и страданий, который я бы испытал.
Так я не чтобы конкурировать с кем-то, а поучиться разработке на Питоне на интересном и понятном для меня проекте. Долго запрягал, но ничего не мотивировало даже начать, а вот BI-платформа замотивировала.
Сам я много лет сидел на Power BI, контора в которой работаю всё переводит на Логином + Superset, свои дашборды почти все перенёс, но от Суперсета выгорел конечно, насколько это ублюдочный юзер-нефрендли продукт, после божественного повер биая.
Спасибо!
А сколько народу в команде? Вайбкожу пет-проект, аналитическую платформу для визуализации на Dash после работы, и интересно, а в пром-масштабах какая минимальная команда чтобы такое выкатывать? :)
Человечество в России с этим не согласно, иначе зарплаты физиков были бы выше, чем зарплаты фронтендеров.
А что у нас с холодильниками отечественными? Научились делать уже? А то на процессоры какие-то уже замахиваются...
У меня пет проект вчера вышел за 2 тыщи строк, качество решений ИИ резко упало, порезал большие файлы на кусочки поменьше, буду наблюдать дальше, но наверное на 10к+ строк и правда будет жесть)))
Хотя у qwen-max и qwen-кодера огромные контекстные окна, но он уже начинает забывать, какая актуальная версия файлов в текущий момент, после серии правок начинает путаться в версиях :(
Мда, читаю и диву даюсь. Сравнивать код, написанный ИИ за 30 секунд, и джуна, который на это целый день может потратить, ну ок..
Не знаю как там в огромных проектах на тысячи строк кода, но в небольших - ИИ работает замечательно, если ему чётко изложить что нужно и для чего и как это будет работать.
Хотя я сам ещё тот самый джун, на высоких уровнях может проблема и есть.
Щас бы написать о трендах на скручивание опыта, чтобы вместо 100% зарплаты синьора получать 2 х 80% сеньорских зарплат на двух миддловых работах, вместо тушения прода по ночам - на чиле двигая кнопки.
Или что ИИ скоро остановит найм в Айтишку, и вместо найма нового сотрудника, будут прикручивать ИИ-ассистента к старому.
Но нет, лучшем расскажем волкам о социальной ответственности, и что кушать овечек это плохо.