Фундаментальные точные науки будут важны всегда. В их число входит математика, физика, химия, биология. В этих областях знания не устареют. Поэтому есть смылс идти в топовые вузы по эти специальностям.
Лично я готовлюсь к поступлению в ИТМО, и в программе курса - почти 70% это математика.
Да хоть тысячу - я не об этом. ИИ не понимает смысл этого кода - почему здесь используется именно это, а не другое. Разраб может свое решение обосновать.
Есть еще одна проблема при генерации кода - у современных моделей слишком маленький контекст. Современный senior-разработчик не просто кодит по заданному скрипту, а учитывает специфику задач: что-то может добавить от себя для улучшения, предложить новую идею, понимает всю задачу - он пишет не функцию обработки запроса, а часть онлайн-магазина. А современные LLM даже по API, где заявлен больший контекст, не смогу увидеть проект 'сверху'.
Да и одно дело генерировать простую input-output функцию, а другое дело создавать проект с нуля (архитектура, микросервисы, читаемый код, понятная документация, UI/UX-дизайн).
вайб кодер level 1000
Фундаментальные точные науки будут важны всегда. В их число входит математика, физика, химия, биология. В этих областях знания не устареют. Поэтому есть смылс идти в топовые вузы по эти специальностям.
Лично я готовлюсь к поступлению в ИТМО, и в программе курса - почти 70% это математика.
Да хоть тысячу - я не об этом. ИИ не понимает смысл этого кода - почему здесь используется именно это, а не другое. Разраб может свое решение обосновать.
Ну пара действий и таких галюцинаций будет меньше:
Системный промт в начале диалога, где указано за источники считать только научные стать (ну или ук и нк в констексте этой статьи)
Поиск в инете, проверка ссылок самостоятельно
Можно еще закидывать документы (тот же самый кодекс) - и нейронка будет отвечать только по нему. Такой инструмент есть у яндекса - Нейроэксперт вроде
Есть еще одна проблема при генерации кода - у современных моделей слишком маленький контекст. Современный senior-разработчик не просто кодит по заданному скрипту, а учитывает специфику задач: что-то может добавить от себя для улучшения, предложить новую идею, понимает всю задачу - он пишет не функцию обработки запроса, а часть онлайн-магазина. А современные LLM даже по API, где заявлен больший контекст, не смогу увидеть проект 'сверху'.
Да и одно дело генерировать простую input-output функцию, а другое дело создавать проект с нуля (архитектура, микросервисы, читаемый код, понятная документация, UI/UX-дизайн).
Любят же люди себе жизнь усложнять.
Все просто:
Создаете группу тг и добавляете туда как участника любого бота для скачивания видео (даете ему максимальные права)
Через "собака"vid ищете сылку на видео и отправляете ее чат. В ту же секунду бот присылает сообщение, где можно выбрать формат скачивания.
все намного проще чем свой код писать