Это не вопрос автоматизации - для качественного ответа LLM нужен контекст, файлы проекта, вывод приложения, ресурсы для ui. Вставляя только отдельные куски вы тем сам снижаете результат. Это как проверять распознование изображения, показывая не фотографию слона целиком, а только снимок куска кожи 1х1 см.
Копилот имеет триал на месяц, как раз на эксперимент. И там доступны модели специально обученные под написание кода, такие как opus, sonnet или codex. Режим планирования позволяет описывать и верифицировать алгоритм решения задачи до написания кода, а режим агента решает проблему компиляции, доступа к файлам проекта, выполнения тестов и использования внешнего тулинга. Ваш эксперимент с одной стороны конечно интересный, с другой методологически устарел на 4-5 поколений развития LLM ассистентов.
Ваш MCP должен запускать симуляцию электрической цепи
Не мой, а ваш. Вы не можете как инженер сделать такую программу? Ну так это не проблема нейросетей.
И вообще - когда нам обещали искусственный интеллект, то вообще-то идея была в том, что он будет за человека думать!
Кто вам это обещал? Илон Маск в твиттере или какой-то другой такого уже уровня авторитетный источник?
Ваша идея использовать недетерминированную систему для постепенного выращивания решения - заслуживает внимания, но объясните - зачем тут LLM
При том, что LLM это инструмент, который возволяет решать очень большой класс задач, связаных с генераций решения на основе входного контекста, при этом конечный результат с какой-то вероятностью может быть не верен. Область применения LLM на основе трансформеров на порядок больше и значительно точнее, чем у генетических алгоритмов, линейных регрессий и других вычислительных методов. Спрашивать зачем нужны LLM когда есть генетические алгоритмы это как спросить зачем нужен автомобиль, когда есть лошадь.
Инженерный подход здесь это найти этому новому инструменту в своей работе такое применение, при котором время на верификацию результа будет значительно меньше времени на генерацию и значительно меньше чем время создания результата вручную. Писать MCP(да да, самому), делать на их снове скиллы, на наборе скилов агенты, из агентов пайплайны, декомпозировать задачи в пайплане чтобы их можно было быстро верифицировать, подбирать оптимальные модели под разные виды задач, настраивать трейсинг, аудит, оптимизировать стоимость и т.д. Большая инженерная работа, направленая на увеличение производительности труда и требующая знаний, навыков, времени и сил.
Ваш подход это "я вбил в чат хотелку, он мне выдал фигню в ответ, это ерунда какая-то, разбираться я в этом не хочу, мне пообещали что это будет волшебная палочка, которая за меня работать станет, а я только зарплату получать, меня обманули!".
То, что вы не умеете пользоваться статистическими инструментами(частным случаем которых является LLM) говорит не об их бессполености, а только об отсутствии нужных у вас навыков и знаний(и вероятно о не желании эти навыки приобретать). Как ваш пример с конденсатором - вместо того, чтобы сделать верифицирующий mcp, вы просто заявляете "ии не детерминирован, а значит не нужен".
Питон в контексте сколько бы серьёзных нагрузок это просто удобный фронтенд к сишным/растовским либам. А говорить про rps без описания дизайна бенчмарка и тестового стэнда в целом смысла нет.
В других это тех где пару месяцев уходит на согласование проекта, год(ы) на проектировку и месяцы(годы) на приёмку? Ну да, это куда лучше чем спринты по две недели.
во-первых раст это системный язык, у него нет специализации на вебе. Во-вторых "современный язык" должен ровно одно - решать эффективно тот класс задач, для которых он предназначен. Если для вас управление памятью это "мелочь", и GC на подсчете ссылок это "самое удобное решение", то очевидно вы просто не сталкивались в своей деятельности с тем задачами, для которых предназначены языки типа раста, С++, Zig и т.д. Можете, например, почитать как дискорд переходил на раст с го чтобы получить представление зачем этот язык нужен - https://discord.com/blog/why-discord-is-switching-from-go-to-rust
Это не вопрос автоматизации - для качественного ответа LLM нужен контекст, файлы проекта, вывод приложения, ресурсы для ui. Вставляя только отдельные куски вы тем сам снижаете результат. Это как проверять распознование изображения, показывая не фотографию слона целиком, а только снимок куска кожи 1х1 см.
Копилот имеет триал на месяц, как раз на эксперимент. И там доступны модели специально обученные под написание кода, такие как opus, sonnet или codex. Режим планирования позволяет описывать и верифицировать алгоритм решения задачи до написания кода, а режим агента решает проблему компиляции, доступа к файлам проекта, выполнения тестов и использования внешнего тулинга. Ваш эксперимент с одной стороны конечно интересный, с другой методологически устарел на 4-5 поколений развития LLM ассистентов.
Рабочую визу.
Не надо весь, можно перечислить только кто назначает руководителя ркн и кто подписывает приказ о его назначении.
А кто главу ркн назначает? Прокурор, да?
Почему sonnet, а не opus?
Не мой, а ваш. Вы не можете как инженер сделать такую программу? Ну так это не проблема нейросетей.
Кто вам это обещал? Илон Маск в твиттере или какой-то другой такого уже уровня авторитетный источник?
При том, что LLM это инструмент, который возволяет решать очень большой класс задач, связаных с генераций решения на основе входного контекста, при этом конечный результат с какой-то вероятностью может быть не верен. Область применения LLM на основе трансформеров на порядок больше и значительно точнее, чем у генетических алгоритмов, линейных регрессий и других вычислительных методов. Спрашивать зачем нужны LLM когда есть генетические алгоритмы это как спросить зачем нужен автомобиль, когда есть лошадь.
Инженерный подход здесь это найти этому новому инструменту в своей работе такое применение, при котором время на верификацию результа будет значительно меньше времени на генерацию и значительно меньше чем время создания результата вручную. Писать MCP(да да, самому), делать на их снове скиллы, на наборе скилов агенты, из агентов пайплайны, декомпозировать задачи в пайплане чтобы их можно было быстро верифицировать, подбирать оптимальные модели под разные виды задач, настраивать трейсинг, аудит, оптимизировать стоимость и т.д. Большая инженерная работа, направленая на увеличение производительности труда и требующая знаний, навыков, времени и сил.
Ваш подход это "я вбил в чат хотелку, он мне выдал фигню в ответ, это ерунда какая-то, разбираться я в этом не хочу, мне пообещали что это будет волшебная палочка, которая за меня работать станет, а я только зарплату получать, меня обманули!".
То, что вы не умеете пользоваться статистическими инструментами(частным случаем которых является LLM) говорит не об их бессполености, а только об отсутствии нужных у вас навыков и знаний(и вероятно о не желании эти навыки приобретать). Как ваш пример с конденсатором - вместо того, чтобы сделать верифицирующий mcp, вы просто заявляете "ии не детерминирован, а значит не нужен".
Зачем, его и так только из рф региона можно поставить
Короткие R&D циклы, частным случаем которых являются спринты, используются не только в ΙΤ, а в любом высококонкуретном производстве.
Питон в контексте сколько бы серьёзных нагрузок это просто удобный фронтенд к сишным/растовским либам. А говорить про rps без описания дизайна бенчмарка и тестового стэнда в целом смысла нет.
автор делает вывод что они нигде не нужны. Это логика на уровне "а у меня такая же нога и не болит"
Это ж кто вас так обидел.
В других это тех где пару месяцев уходит на согласование проекта, год(ы) на проектировку и месяцы(годы) на приёмку? Ну да, это куда лучше чем спринты по две недели.
Я тут попробовал ездить в чистом поле без всяких ПДД, поворотников и ремней безопасности и знаете - ничего не случилось. Вывод - пдд не нужны.
Какие исследования, выдуманные из головы? Потому в тех что вы привели ничего такого нет. Это вам нейросеть нагенерировала, да?
какой?
во-первых раст это системный язык, у него нет специализации на вебе. Во-вторых "современный язык" должен ровно одно - решать эффективно тот класс задач, для которых он предназначен. Если для вас управление памятью это "мелочь", и GC на подсчете ссылок это "самое удобное решение", то очевидно вы просто не сталкивались в своей деятельности с тем задачами, для которых предназначены языки типа раста, С++, Zig и т.д. Можете, например, почитать как дискорд переходил на раст с го чтобы получить представление зачем этот язык нужен - https://discord.com/blog/why-discord-is-switching-from-go-to-rust
Такие мелочи как управление памятью. Да, понятно.