Меня больше удивляет, что такое количество людей этот, гм, скажем так «текст», вообще читали. Это ж лютое месиво, читать такое — только если вообще делать нечего.
Закинул в ChatGPT, самому откровенно жаль времени:
То есть структура получается примерно:
Мы забрали сына из первого класса. → Кто мы такие. → Мы олимпиадники. → Кстати, поступление в университеты изменилось. → Олимпиадники лучше ЕГЭшников. → Москва лучше провинции. → А теперь наконец что случилось в первом классе.
И только на четвёртой странице появляется ответ на вопрос из заголовка.
Причём «Три буквы, которые изменили правила» ещё и написано как журнальный подзаголовок с интригой, которой здесь вообще не требуется. Он не помогает структурировать мысль, а специально скрывает предмет следующего раздела. Нормальный служебный заголовок хотя бы сказал бы что-нибудь вроде «Почему для нас важны олимпиады». Тогда хотя бы ясно, зачем сейчас эта ветка.
Так что твоя реакция «чего?!» ровно та, которую должен был поймать редактор: автор каждый следующий раздел пишет так, будто читатель уже находится у него в голове и знает, почему именно сейчас он решил заговорить вот об этом. А переходов между мыслительными блоками фактически нет.
Заголовок обещает конкретную историю про уход из школы через два месяца, но к ней текст добирается только через несколько страниц.
Структура разваливается: «кто мы такие» → БВИ → МФТИ/МГУ → олимпиадники vs ЕГЭ → Москва vs регионы → и только потом первый класс. Переходы между блоками почти отсутствуют.
Подзаголовки вроде «Откуда мы вообще на это смотрим» и особенно «Три буквы, которые изменили правила» не ориентируют читателя, а наоборот заставляют угадывать, зачем сейчас вообще этот раздел.
Личный кейс постоянно раздувается до общих выводов о школе, онлайн-обучении и олимпиадниках без достаточного основания.
Много повторов, самооговорок и словесной ваты: «стоит сказать», «опять же», «понятное дело», «я не говорю, что…».
Самая содержательная часть — конкретная траектория «обычная школа → онлайн-школа → своё обучение» — утоплена в длинных боковых рассуждениях.
Итоги в конце в основном ещё раз пересказывают уже сказанное.
В текущем виде это скорее длинный поток рассуждений вокруг личного опыта, чем собранная статья.
Так что профдеформация там несомненно есть, в отличие от умения излагать текстом свои мысли связно.
NVMe выдаёт 600 000 записей в секунду, а база коммитит 180
В pg_test_fsync цифра ~650k — это именно write() в page cache. До NVMe там дело ещё не доходит. Реальный диск в этом тесте участвует только на fsync/fdatasync.
Честно интересно — сколько ещё трэшака навалят от имени компании OTUS на хабре(?)…
это обратное влияние на язык со стороны нейронок, вода тут ни при чём 🤷♂️
вот что сообщает нам… Чад-наш-жэпэти:
— Да. Причём уже довольно убедительно:
Самая прямая работа — Yakura et al., “Empirical evidence of Large Language Model’s influence on human spoken communication”. Они взяли 737 083 часа разговорной речи из 824 634 podcast episodes, причём отфильтровывали scripted speech. После выхода ChatGPT обнаружился резкий рост именно слов, которые непропорционально любит ChatGPT: delve, showcase, boast, intricacies, meticulous и т. п. Synthetic-control анализ связывает перелом именно с релизом ChatGPT.
и он же продолжает:
И вот важная часть: это не просто «люди вставили сгенерированный абзац».
Они отдельно сделали preregistered experiment на 496 людях: после короткого общения с chatbot люди начинали сами выбирать его характерную лексику, причём эффект сохранялся после отвлекающей задачи. То есть авторы прямо интерпретируют это как встраивание LLM-лексики в активный человеческий словарь.
если вам интересно глубже понимать аналитику, экономику и рынок труда, там регулярно выходят короткие заметки и обзоры актуальных событий.
Людям обычно интереснее не «глубоко понимать аналитику», а не оказаться в известном месте слишком глубоко — а для этого нужны рабочие места, а не аналитика того, что там как цветёт и пахнет. :)
Да это ладно. Контент важнее, а там безотносительно ошибок статья производит впечатление суррогата и натуги ради того, чтобы в корпо-блоге счётчик сделал ++. Ценность 0-я — правда, как обычно, для неофитов от полезного слабо отличается (им различать нечем), поэтому upvotes+взакладки, но главный показатель простой — пока мы тут не начали этот диалог, комментов было ровно 0. Оно тупо никому и не нужно. И даже не так уж важно — из-за качества или из-за темы, тут, скажем так, оно удачно сложилось. ;)
к слову сказать, эмуляция терминала в оном сделана как раз довольно анально — рендеринг лютое дно по скорости. Впрочем, я его последний раз лет 5 назад смотрел, если не больше, в теории могли уже приличное что-то притащить.
И вот тут вопрос, кстати, а в данном проекте собственно терминал на каком движке?
Тупая шаблонная вежливость. Человек не по специальной просьбе проверил на вмвари, верно(?) — а по своему выбору, то есть, произвольно. Спасибо, что произвольно выбрали vmware. 🤦♂️
а, блин, это тот же олимпияднег, у которого «они стримились», всё — всё встало на места теперь. 😅
ну нет, я даже пытаться не стал. Нафиг-нафиг. :)
https://habr.com/ru/articles/1072356/comments/#comment_30351920
Меня больше удивляет, что такое количество людей этот, гм, скажем так «текст», вообще читали. Это ж лютое месиво, читать такое — только если вообще делать нечего.
Закинул в ChatGPT, самому откровенно жаль времени:
То есть структура получается примерно:
Мы забрали сына из первого класса.
→ Кто мы такие.
→ Мы олимпиадники.
→ Кстати, поступление в университеты изменилось.
→ Олимпиадники лучше ЕГЭшников.
→ Москва лучше провинции.
→ А теперь наконец что случилось в первом классе.
И только на четвёртой странице появляется ответ на вопрос из заголовка.
Причём «Три буквы, которые изменили правила» ещё и написано как журнальный подзаголовок с интригой, которой здесь вообще не требуется. Он не помогает структурировать мысль, а специально скрывает предмет следующего раздела. Нормальный служебный заголовок хотя бы сказал бы что-нибудь вроде «Почему для нас важны олимпиады». Тогда хотя бы ясно, зачем сейчас эта ветка.
Так что твоя реакция «чего?!» ровно та, которую должен был поймать редактор: автор каждый следующий раздел пишет так, будто читатель уже находится у него в голове и знает, почему именно сейчас он решил заговорить вот об этом. А переходов между мыслительными блоками фактически нет.
да тут «прекрасно» всё ©
Заголовок обещает конкретную историю про уход из школы через два месяца, но к ней текст добирается только через несколько страниц.
Структура разваливается: «кто мы такие» → БВИ → МФТИ/МГУ → олимпиадники vs ЕГЭ → Москва vs регионы → и только потом первый класс. Переходы между блоками почти отсутствуют.
Подзаголовки вроде «Откуда мы вообще на это смотрим» и особенно «Три буквы, которые изменили правила» не ориентируют читателя, а наоборот заставляют угадывать, зачем сейчас вообще этот раздел.
Личный кейс постоянно раздувается до общих выводов о школе, онлайн-обучении и олимпиадниках без достаточного основания.
Много повторов, самооговорок и словесной ваты: «стоит сказать», «опять же», «понятное дело», «я не говорю, что…».
Самая содержательная часть — конкретная траектория «обычная школа → онлайн-школа → своё обучение» — утоплена в длинных боковых рассуждениях.
Итоги в конце в основном ещё раз пересказывают уже сказанное.
В текущем виде это скорее длинный поток рассуждений вокруг личного опыта, чем собранная статья.
Так что профдеформация там несомненно есть, в отличие от умения излагать текстом свои мысли связно.
Как вы это читаете?!!…
думал будет про Grok ;)
В pg_test_fsync цифра ~650k — это именно write() в page cache. До NVMe там дело ещё не доходит. Реальный диск в этом тесте участвует только на fsync/fdatasync.
Честно интересно — сколько ещё трэшака навалят от имени компании OTUS на хабре(?)…
ChatGPT, перелогинься…
это обратное влияние на язык со стороны нейронок, вода тут ни при чём 🤷♂️
вот что сообщает нам… Чад-наш-жэпэти:
— Да. Причём уже довольно убедительно:
Самая прямая работа — Yakura et al., “Empirical evidence of Large Language Model’s influence on human spoken communication”. Они взяли 737 083 часа разговорной речи из 824 634 podcast episodes, причём отфильтровывали scripted speech. После выхода ChatGPT обнаружился резкий рост именно слов, которые непропорционально любит ChatGPT: delve, showcase, boast, intricacies, meticulous и т. п. Synthetic-control анализ связывает перелом именно с релизом ChatGPT.
и он же продолжает:
И вот важная часть: это не просто «люди вставили сгенерированный абзац».
Они отдельно сделали preregistered experiment на 496 людях: после короткого общения с chatbot люди начинали сами выбирать его характерную лексику, причём эффект сохранялся после отвлекающей задачи. То есть авторы прямо интерпретируют это как встраивание LLM-лексики в активный человеческий словарь.
шах и мат, кожмеши!
(шучу-шучу, так он не говорит. Пока ещё)
колбасы на всех …
… правильно:
папуас папуасу — корм ©
dt и dq просто выбрасываются, q_pos не двигается. «А ты точно продюсер?» ©
:)
Людям обычно интереснее не «глубоко понимать аналитику», а не оказаться в известном месте слишком глубоко — а для этого нужны рабочие места, а не аналитика того, что там как цветёт и пахнет. :)
И причём дослоповых статей, даааа…
Чем больше я наблюдаю «весь этот горький катаклизм», …
… тем труднее не вспоминать 1-й сезон, 3-ю серию Mr. Robot:
что с поддержкой таблицы состояний, типа того же conntrack. :) какова ценность решения без таковой(?).
Да это ладно. Контент важнее, а там безотносительно ошибок статья производит впечатление суррогата и натуги ради того, чтобы в корпо-блоге счётчик сделал ++. Ценность 0-я — правда, как обычно, для неофитов от полезного слабо отличается (им различать нечем), поэтому upvotes+взакладки, но главный показатель простой — пока мы тут не начали этот диалог, комментов было ровно 0. Оно тупо никому и не нужно. И даже не так уж важно — из-за качества или из-за темы, тут, скажем так, оно удачно сложилось. ;)
к слову сказать, эмуляция терминала в оном сделана как раз довольно анально — рендеринг лютое дно по скорости. Впрочем, я его последний раз лет 5 назад смотрел, если не больше, в теории могли уже приличное что-то притащить.
И вот тут вопрос, кстати, а в данном проекте собственно терминал на каком движке?
только почасовые тарифы, кмк
Тупая шаблонная вежливость. Человек не по специальной просьбе проверил на вмвари, верно(?) — а по своему выбору, то есть, произвольно. Спасибо, что произвольно выбрали vmware. 🤦♂️
Изыски это не весь контекст. Там было tiny buffers AND simple read-write loop.
Про отличие от записи с камер — многопоточность, возможно, как ключевое отличие, ну и объёмы записи. В общем, не примитивный /bin/cp, да.
Странно, что об этом до сих пор не забыли. Незавершённое исследование оказалось? :)