В развитых странах на ВРТ приходится до 6% рождений. А еще больше людей просто не имеют финансовой возможности сделать ВРТ, или оно на них не работает по разным причинам. Это достаточно большой вклад. Не ключевой, но достаточно высокий.
Зачем? В шапке написано, что делали ребята из Conceivable Life Sciences. Это пост, оформленный как перевод - значит, там же в шапке есть первый в списке автор (Херардо Мендизабаль-Руис), и она ведет на полный текст статьи, где можно прочитать про коллектив и так далее. Это обычные для Хабра вещи.
Тема действительно сложная, но статья норм. По диагонали посмотреть стоит. Но перевод статьи - близкий к оригиналу, чтобы проще было читать. Если нужно по работе для цитирования в публикациях - лучше читать на английском, вот оригинал.
Дело в том, что примерно 95% человечества, рамках своей повседневной рабочей деятельности, практически не входят за пределы решения именно этой задачи (перебор готовых решений из базы, применение самого подходящего).
Девяносто пять процентов - взято с потолка, так подсказала чуйка.
Например, около 30% всей рабочей силы в мире приходится на сельское хозяйство. Из них тех, кто занимается R&D не очень много, большинство сорняки руками из земли выдирают и поля пашут.
Творческие профессии типа писателей обычно ничем не лучше. Писатели точно так же перебирают готовые шаблоны сюжетов и натягивают на актуальные читателям события.
Если мы живем в мире, где человек-как-член-общества полностью приравнен к результату его хозяйственной и экономической деятельности, то все эти 95% населения в перспективе полностью проигрывают этой самой "перебиралке текстов".
Тут начать с вопроса конкретизации целей обучения))) Если ты идешь в ПТУ учиться на инженера-программиста чтобы писать конкретную штуку - веб-приложения на Java/Python/Go, у тебя есть очень конкретный набор шаблонов, которые нужно на зубок выучить - и цель обучения выполнена.
между математиками-теоретиками, математиками-прикладниками и инженерами-с-математикой есть большая разница
если речь о вузовской философии или культурологии - всё вообще по-другому
не?)
а максимально использовать интерактивный режим и задачи, требующие мышления
Разве это не чудесно?
Всю жизнь мы решаем идиотские тесты типа ЕГЭ ("ЕГЭ как собирательный образ всех шаблонных тестов") чтобы подтвердить квалификацию. В школе это ЕГЭ, а во взрослом возрасте - миллион сертификатов Cisco, Oracle и Microsoft.
Обучение человека в школе и младших курсах выглядит как тренировка нейронки особо тупым методом: набор примеров должен странслироваться в набор а) инструментов б) весов в рамках схемы, которые ученик применяет методом полного перебора (или слегка оптимизированного)
Поступление в ВУЗ на математику - это прорешивание условного Ткачука и еще пары авторов, которое поверх полируется поверх прорешиванием базы из книжек "Все задачи МГУ/НГУ/*ГУ за 1600-2025 годы". Два-три года зазубривания базы задачек, и ты проходишь в любой ВУЗ.
И дальше это только сильней профанируется, потому что информации очень много, времени на обучение мало, параллельно нужно еще работать и иногда пытаться жить - нет времени заливать в голову базы и тренировать голову тупыми методами.
А потом заканчивается ВУЗ, ты приходишь на работу, и для того чтобы получить свою первую работу программистом, тебе нужно прорешать 1000+ задачек на LeetCode методом линейного зазубривания и запоминания. Где-то мы это уже видели, правда?
И этот способ работает только на фиксированном количестве знаний, с очень близким горизонтом. Как только у тебя их бесконечное количество, и их объем увеличивается быстрее, чем ты их изучаешь - система вообще не работает. Нельзя посчитать максимум отсюда и до бесконечной, постоянно меняющейся точки на горизонте.
Но можно учиться думать, чтобы скользить вперед и смотреть на вопрос на мета-уровне...
Сейчас можно заниматься искусством мышления с самого начала.
У каждого ученика - своя личная интерактивная программа, которая может завести примерно куда угодно. К новым открытиям, а не к изучению шаблонов.
Так я согласен! Но дело в том, что запрос общества к тебе: производить всё больше полезного результата в единицу времени.
С ИИ, без ИИ, можно вместо ИИ использовать друзей, рабов, ящериков с Нибиру, что угодно - лишь бы производить больше результата, и этот результат должен ассоциироваться с тобой лично.
Кто научился выдавать больше результата, кто реально много работает и постоянно его выдает - живут нормально.
Все остальные в жопе.
Ты ведь не хочешь быть в жопе?
Это просто ответ на давление со стороны Мира.
Никто не спрашивает, хочешь ты это давление испытывать и отвечать на него.
У тебя просто нет выбора. Ты или делаешь, или тебе каюк. Всё.
Когда ты пересатешь тратить время на ерунду (например, на счет в уме), время обязательно освобождается на что-то другое. Логично?
Может быть, тебе просто не кажется важным то, на что потратили это время твои одноклассники. Но им-то оно кажется важным!
Могу рассказать свою историю неуспеха )))
Я вчера полторы тысячи строчек кода накодил. Конечно, рядом работал ИИ, который искал в моем коде косяки. Мы до трех часов ночи неплохо провели с ним время, обсуждая архитектуру API.
Но если бы я вот это рассказал 20 лет назад на собеседовании, на программиста бы меня не взяли. Сказали бы - ну ты бы без AI не справился, зачем нам нужны такие ламеры.
Более того, 20 лет назад МЕНЯ И НЕ БРАЛИ на программиста, потому что так же говорили - ну это ты не сам написал, ты это в Гугле прочитал.
Все эти люди считали важным то, что мне казалось второстепенным (написание кода). И наоброт, не считали важным то, что мне казалось первостепенным (бизнес-аналитика, системная аналитика, архитектура).
С первой работы Java-программистом я уволился сам. Сказал начальнику, что у них в конторе никто ничего не понимает ни в продукте, ни в архитектуре, включая программную. Все совершенно бессмысленно пишут очень качественный код, которым потом невозможно пользоваться. Иначе говоря, я не хочу работать с идиотами. С годами это понимание только усилилось.
Приоритеты у всех свои.
Возможно, твои одноклассники играли в в футбол всё то время, что у них освободилось от математики и устного счета...
ИМХО меня как разработчика инстурментов для разработки: классические IDE без нейросетей отжили своё. Все вещи, которые раньше делались классическими алгоритмами, теперь будут делаться нейросетями. Просто потому, что это работает быстрее и качественней.
По сути, вся наука о рефакторингах в IDE - это некий раздел прикладной лингвистики. Кажется, все уже давно увидели полный упадок формальной лингвистики вообще, включая закат компании ABBYY. Оказалось, что статистические методы анализа текстов СИЛЬНО лучше, чем построение формальных моделей по "правилам" яызыка. Любая нейросетка сейчас переводит между языками сильно лучше, чем лучшие структурные переводчики прошлого.
С текстами на языке программирования все почти то же самое. Особенно в мире, в котором свежая версия Java выходит дважды в год, и у тебя нет времени и денег писать новый навороченный анализатор нового синтаксиса.
Да, анализировать сильно проще, чем естественный язык. Классические IDE не умрут так же быстро, как ABBYY. Но они и не собираются умирать. Все всё понимают, и впиливают нейросетевые фичи на той скорости, которая возможна.
И да, сейчас их еще можно отключить. Пока всё это бета, пока всё это эксперимент. Но мой прогноз такой: пройдет пара лет, и отключить ничего будет нельзя. Не будет таких галочек и опций. Сразу как классические алгоритмы перестанут создавать, а легаси потеряет совместимость со свежими версиями IDE (или чему-то, что придет им на смену), возвращаться будет просто некуда.
Курсор политически прожимает тему использовангия собственных серверов. Эта штука работает просто по API-ключу от разных нейросетевых сервисов.
В том числе, в списке есть локальная ollama.
При подключении ollama не забудьте, что у вас уже настроен прокси до Copilot, иначе Copilot не запустится. В исключения вашего прокси нужно вписать 127.0.0.1 и localhost. Вероятно, простое прописывание прокси в VSCode не поможет, и вам нужно будет делать кастомную конфигурацию роутинга прокси - какие запросы должны идти куда. Под Виндой я знаю одно супер удобное решение - Proxifier, но оно немного платное. Бесплатных пока не знаю.
в текущем релизе - не нужно. Когда они полностью доведут основную функциональность до GA (сейчас extensibility еще не GA), то наверное, включат всё это по-умолчанию.
Установить локально ollama. Установить в нее какую-нибудь модельку. В списке моделей в Копайлоте выбрать пункт "manage models...", дальше выбрать "ollama" и следовать инструкциям.
В развитых странах на ВРТ приходится до 6% рождений. А еще больше людей просто не имеют финансовой возможности сделать ВРТ, или оно на них не работает по разным причинам. Это достаточно большой вклад. Не ключевой, но достаточно высокий.
Зачем? В шапке написано, что делали ребята из Conceivable Life Sciences. Это пост, оформленный как перевод - значит, там же в шапке есть первый в списке автор (Херардо Мендизабаль-Руис), и она ведет на полный текст статьи, где можно прочитать про коллектив и так далее. Это обычные для Хабра вещи.
Тема действительно сложная, но статья норм. По диагонали посмотреть стоит. Но перевод статьи - близкий к оригиналу, чтобы проще было читать. Если нужно по работе для цитирования в публикациях - лучше читать на английском, вот оригинал.
Самый главный вопрос - зачем. Почему этот вопрос важен. Ну нравится им деградировать - пусть деградируют. Что в этом плохого?
Дело в том, что примерно 95% человечества, рамках своей повседневной рабочей деятельности, практически не входят за пределы решения именно этой задачи (перебор готовых решений из базы, применение самого подходящего).
Девяносто пять процентов - взято с потолка, так подсказала чуйка.
Например, около 30% всей рабочей силы в мире приходится на сельское хозяйство. Из них тех, кто занимается R&D не очень много, большинство сорняки руками из земли выдирают и поля пашут.
Творческие профессии типа писателей обычно ничем не лучше. Писатели точно так же перебирают готовые шаблоны сюжетов и натягивают на актуальные читателям события.
Если мы живем в мире, где человек-как-член-общества полностью приравнен к результату его хозяйственной и экономической деятельности, то все эти 95% населения в перспективе полностью проигрывают этой самой "перебиралке текстов".
Тут начать с вопроса конкретизации целей обучения))) Если ты идешь в ПТУ учиться на инженера-программиста чтобы писать конкретную штуку - веб-приложения на Java/Python/Go, у тебя есть очень конкретный набор шаблонов, которые нужно на зубок выучить - и цель обучения выполнена.
между математиками-теоретиками, математиками-прикладниками и инженерами-с-математикой есть большая разница
если речь о вузовской философии или культурологии - всё вообще по-другому
не?)
Разве это не чудесно?
Всю жизнь мы решаем идиотские тесты типа ЕГЭ ("ЕГЭ как собирательный образ всех шаблонных тестов") чтобы подтвердить квалификацию. В школе это ЕГЭ, а во взрослом возрасте - миллион сертификатов Cisco, Oracle и Microsoft.
Обучение человека в школе и младших курсах выглядит как тренировка нейронки особо тупым методом: набор примеров должен странслироваться в набор а) инструментов б) весов в рамках схемы, которые ученик применяет методом полного перебора (или слегка оптимизированного)
Поступление в ВУЗ на математику - это прорешивание условного Ткачука и еще пары авторов, которое поверх полируется поверх прорешиванием базы из книжек "Все задачи МГУ/НГУ/*ГУ за 1600-2025 годы". Два-три года зазубривания базы задачек, и ты проходишь в любой ВУЗ.
И дальше это только сильней профанируется, потому что информации очень много, времени на обучение мало, параллельно нужно еще работать и иногда пытаться жить - нет времени заливать в голову базы и тренировать голову тупыми методами.
А потом заканчивается ВУЗ, ты приходишь на работу, и для того чтобы получить свою первую работу программистом, тебе нужно прорешать 1000+ задачек на LeetCode методом линейного зазубривания и запоминания. Где-то мы это уже видели, правда?
И этот способ работает только на фиксированном количестве знаний, с очень близким горизонтом. Как только у тебя их бесконечное количество, и их объем увеличивается быстрее, чем ты их изучаешь - система вообще не работает. Нельзя посчитать максимум отсюда и до бесконечной, постоянно меняющейся точки на горизонте.
Но можно учиться думать, чтобы скользить вперед и смотреть на вопрос на мета-уровне...
Сейчас можно заниматься искусством мышления с самого начала.
У каждого ученика - своя личная интерактивная программа, которая может завести примерно куда угодно. К новым открытиям, а не к изучению шаблонов.
Это прямо "будущее наступило внезапно".
Так я согласен! Но дело в том, что запрос общества к тебе: производить всё больше полезного результата в единицу времени.
С ИИ, без ИИ, можно вместо ИИ использовать друзей, рабов, ящериков с Нибиру, что угодно - лишь бы производить больше результата, и этот результат должен ассоциироваться с тобой лично.
Кто научился выдавать больше результата, кто реально много работает и постоянно его выдает - живут нормально.
Все остальные в жопе.
Ты ведь не хочешь быть в жопе?
Это просто ответ на давление со стороны Мира.
Никто не спрашивает, хочешь ты это давление испытывать и отвечать на него.
У тебя просто нет выбора. Ты или делаешь, или тебе каюк. Всё.
Когда ты пересатешь тратить время на ерунду (например, на счет в уме), время обязательно освобождается на что-то другое. Логично?
Может быть, тебе просто не кажется важным то, на что потратили это время твои одноклассники. Но им-то оно кажется важным!
Могу рассказать свою историю неуспеха )))
Я вчера полторы тысячи строчек кода накодил. Конечно, рядом работал ИИ, который искал в моем коде косяки. Мы до трех часов ночи неплохо провели с ним время, обсуждая архитектуру API.
Но если бы я вот это рассказал 20 лет назад на собеседовании, на программиста бы меня не взяли. Сказали бы - ну ты бы без AI не справился, зачем нам нужны такие ламеры.
Более того, 20 лет назад МЕНЯ И НЕ БРАЛИ на программиста, потому что так же говорили - ну это ты не сам написал, ты это в Гугле прочитал.
Все эти люди считали важным то, что мне казалось второстепенным (написание кода). И наоброт, не считали важным то, что мне казалось первостепенным (бизнес-аналитика, системная аналитика, архитектура).
С первой работы Java-программистом я уволился сам. Сказал начальнику, что у них в конторе никто ничего не понимает ни в продукте, ни в архитектуре, включая программную. Все совершенно бессмысленно пишут очень качественный код, которым потом невозможно пользоваться. Иначе говоря, я не хочу работать с идиотами. С годами это понимание только усилилось.
Приоритеты у всех свои.
Возможно, твои одноклассники играли в в футбол всё то время, что у них освободилось от математики и устного счета...
Ты это делаешь на сервере, или на клиенте? Если на клиенте, все эти чудесные библиотеки выдерживают 60 запросов в секунду?
А если посмотреть на вещи оптимистично? Люди теперь могут делать БОЛЬШЕ вещей, чем делали раньше.
Можешь например, прямо сейчас открыть и начать раскапывать докзательство Последней Теоремы Ферма.
Открываешь нейронку (любую адекватную, не обязательно Клаудию) и начинаешь задавать ей вопросы. И так - пока не поймешь.
Раньше ты так не мог (по крайней мере, не мог без долгого специального образования). А теперь - можешь.
да
Можно :) Предполагаю отдельную нишу "точных IDE". Важную, но не массовую.
Возможно, Цукерберг реально ящерик из глубин космоса. Сложно упрекнуть его в отсутствии простой человеческой эмпатии — у ящериц ее нет!
ИМХО меня как разработчика инстурментов для разработки: классические IDE без нейросетей отжили своё. Все вещи, которые раньше делались классическими алгоритмами, теперь будут делаться нейросетями. Просто потому, что это работает быстрее и качественней.
По сути, вся наука о рефакторингах в IDE - это некий раздел прикладной лингвистики. Кажется, все уже давно увидели полный упадок формальной лингвистики вообще, включая закат компании ABBYY. Оказалось, что статистические методы анализа текстов СИЛЬНО лучше, чем построение формальных моделей по "правилам" яызыка. Любая нейросетка сейчас переводит между языками сильно лучше, чем лучшие структурные переводчики прошлого.
С текстами на языке программирования все почти то же самое. Особенно в мире, в котором свежая версия Java выходит дважды в год, и у тебя нет времени и денег писать новый навороченный анализатор нового синтаксиса.
Да, анализировать сильно проще, чем естественный язык. Классические IDE не умрут так же быстро, как ABBYY. Но они и не собираются умирать. Все всё понимают, и впиливают нейросетевые фичи на той скорости, которая возможна.
И да, сейчас их еще можно отключить. Пока всё это бета, пока всё это эксперимент. Но мой прогноз такой: пройдет пара лет, и отключить ничего будет нельзя. Не будет таких галочек и опций. Сразу как классические алгоритмы перестанут создавать, а легаси потеряет совместимость со свежими версиями IDE (или чему-то, что придет им на смену), возвращаться будет просто некуда.
Курсор политически прожимает тему использовангия собственных серверов. Эта штука работает просто по API-ключу от разных нейросетевых сервисов.
В том числе, в списке есть локальная ollama.
При подключении ollama не забудьте, что у вас уже настроен прокси до Copilot, иначе Copilot не запустится. В исключения вашего прокси нужно вписать 127.0.0.1 и localhost. Вероятно, простое прописывание прокси в VSCode не поможет, и вам нужно будет делать кастомную конфигурацию роутинга прокси - какие запросы должны идти куда. Под Виндой я знаю одно супер удобное решение - Proxifier, но оно немного платное. Бесплатных пока не знаю.
в текущем релизе - не нужно. Когда они полностью доведут основную функциональность до GA (сейчас extensibility еще не GA), то наверное, включат всё это по-умолчанию.
Установить локально ollama. Установить в нее какую-нибудь модельку. В списке моделей в Копайлоте выбрать пункт "manage models...", дальше выбрать "ollama" и следовать инструкциям.
Мощности не бесплатные. Только сам софт. На мощностях они как раз и собираются зарабатывать.
Я закрепил комментарий. Пусть это работает как твиттеровские community notes :)
Можешь тогда пояснить, откуда такой хейт? На Твиттере это тренд - ругать свежую Ламу. Арене даже пришлось выложить 2 тыщи батллов с участием Маверика.