Почему "скорее всего"? Можно получить однозначное "да" или "нет" - проверить любым ии-детектором, он покажет, насколько % в статье текст написан человеком.
Для того, чтобы запустить любую модель в децентрализованной вычислительной сети, некоторые провайдеры просят всего $50, а чтобы использовать популярные большие модели, вроде Deepseek, Kimi, gpt-oss-120b, за сумму порядка $10 дают лимит порядка 50 000 апи-вызовов в месяц, в нагрузку дают openai-compatible endpoint. Совсем не нужно собирать свой дорогостоящий кластер для большинства случаев практического применения.
Сейчас для инференса гигантских моделей можно использовать любую публично доступную децентрализованную bittensor-сеть за совсем небольшие деньги, например одна из них (не буду рекламировать) предлагает инференс к таким моделям по подписке за $0.00002 за один апи-вызов, без тарификации за токены. Я сомневаюсь, что AWS может предложить инференс за сопоставимые деньги.
Практического применения у этой статьи очень мало для большинства читателей. Никто не написал ещё на хабре о том, как доступно запустить модель на сотню миллиардов параметров (или даже триллион) в одной из сетей на базе BitTensor и заставить её работать как CLI агент, хотя вероятно кто-то организовал по этому вопросу платные курсы:)
Олды хабра убивают нейродвиж. Минусуя все статьи связанные с эксплуатацией нейросетей. Как итог, хабр по количеству информации о новинках технологий и практическому опыту их использования отстаёт от других популярных платформ, не буду рекламировать. Мало кто захочет написать здесь об успехах и практическом применении нейросетей, зная, что многие читатели триггерятся на комбинацию из двух букв. Но это очень напоминает саботаж работников мануфактуры, которых вот-вот заменит паровая машина.
Сначала говорили "он ничего не добьётся", затем "вы просто ставите им слишком простую задачу", следом "ну на прод такой код точно не пустят", после (вы находитесь здесь) "без работы не останемся, нужно будет исправлять вайбкодинг", что дальше? "ну не сейчас, так через год"? Или, вероятно "пузырь лопнет" и "электричества не хватит"
Пока не могу понять, зачем платить Cursor по подписке в формате pay as you go, если можно купить напрямую api ключи и задействовать модели в vs code? Чего такого есть в курсоре, чего нет в оригинале? Индексации нормальной в курсоре нет, token input жрёт столько же, сколько без индексации
Уникальная новая модель? В vscode можно подключить любую модель и пользоваться ей без подписки на copilot
Треды для агентов? В vscode уже есть это
Plan mode? Это всего лишь один из вариантов custom model, который представляет собой md файл с инструкцией для планирования
Ваш специалист отдела продаж со знанием итальянского нашёл нового потенциального клиента. Есть запись их звонка в google meet, из которого нужно выписать конспект, разложить по полочкам технические детали, чтобы технический специалист без знания итальянского смог составить грамотную оценку проекта.
Вы загружаете эту запись звонка в notebooklm и можете получить несколько вариантов отчёта по этому звонку и чат, который отвечает на вопросы только по содержанию этого звонка. И моя любимая вещь - генерация mind map
Второй пример использования - ваш(а) очень занятой (ая) коллега передаёт вам знания по проекту (knowledge transfer) с множеством технических деталей, которые за один звонок трудно запомнить. Вы созваниваетесь в google meet, записываете ваш разговор, запись разговора отправляете в notebooklm и получаете виртуальный аналог коллеги, который ответит на все ваши вопросы по существу проведенного звонка, и вам больше не нужно отвлекать коллегу переспрашиваниями.
У Вас выбор между работой, которая стала сложнее, и отсутствием работы. Требования клиентов быть в 10 раз более эффективными возникают не на пустом месте. За классические подходы с тысячами часов на разработку хотят платить всё меньше клиентов. Вы конечно можете сказать "ничего, посмотрим как они запоют когда им понадобится исправлять сгенерированный код", но вероятно, к этому времени компания, которая этого ждёт, вылетит из рынка.
Когда-то шутили над стариками-преподавателями, которые утверждали, что будущее за командной строкой. А тут началась гонка ЛЛМ-агентов для CLI. Claude, Gemini, Cursor, теперь ещё и Copilot. Не говоря про opencode и других
Почему "скорее всего"? Можно получить однозначное "да" или "нет" - проверить любым ии-детектором, он покажет, насколько % в статье текст написан человеком.
Для того, чтобы запустить любую модель в децентрализованной вычислительной сети, некоторые провайдеры просят всего $50, а чтобы использовать популярные большие модели, вроде Deepseek, Kimi, gpt-oss-120b, за сумму порядка $10 дают лимит порядка 50 000 апи-вызовов в месяц, в нагрузку дают openai-compatible endpoint. Совсем не нужно собирать свой дорогостоящий кластер для большинства случаев практического применения.
Сейчас для инференса гигантских моделей можно использовать любую публично доступную децентрализованную bittensor-сеть за совсем небольшие деньги, например одна из них (не буду рекламировать) предлагает инференс к таким моделям по подписке за $0.00002 за один апи-вызов, без тарификации за токены. Я сомневаюсь, что AWS может предложить инференс за сопоставимые деньги.
LLM не учатся мгновенно. Насколько актуальны знания той или иной нейросети, можно узнать вопросом про knowledge cutoff
Сколько актуальных статей про spec-driven development? Ноль статей. Продолжайте превращать когда-то лучший по инновациям сайт в заповедник.
А что насчёт gRPC?
Практического применения у этой статьи очень мало для большинства читателей. Никто не написал ещё на хабре о том, как доступно запустить модель на сотню миллиардов параметров (или даже триллион) в одной из сетей на базе BitTensor и заставить её работать как CLI агент, хотя вероятно кто-то организовал по этому вопросу платные курсы:)
Олды хабра убивают нейродвиж. Минусуя все статьи связанные с эксплуатацией нейросетей. Как итог, хабр по количеству информации о новинках технологий и практическому опыту их использования отстаёт от других популярных платформ, не буду рекламировать. Мало кто захочет написать здесь об успехах и практическом применении нейросетей, зная, что многие читатели триггерятся на комбинацию из двух букв. Но это очень напоминает саботаж работников мануфактуры, которых вот-вот заменит паровая машина.
Сначала говорили "он ничего не добьётся", затем "вы просто ставите им слишком простую задачу", следом "ну на прод такой код точно не пустят", после (вы находитесь здесь) "без работы не останемся, нужно будет исправлять вайбкодинг", что дальше? "ну не сейчас, так через год"? Или, вероятно "пузырь лопнет" и "электричества не хватит"
Пока не могу понять, зачем платить Cursor по подписке в формате pay as you go, если можно купить напрямую api ключи и задействовать модели в vs code? Чего такого есть в курсоре, чего нет в оригинале? Индексации нормальной в курсоре нет, token input жрёт столько же, сколько без индексации
Уникальная новая модель? В vscode можно подключить любую модель и пользоваться ей без подписки на copilot
Треды для агентов? В vscode уже есть это
Plan mode? Это всего лишь один из вариантов custom model, который представляет собой md файл с инструкцией для планирования
Ваш специалист отдела продаж со знанием итальянского нашёл нового потенциального клиента. Есть запись их звонка в google meet, из которого нужно выписать конспект, разложить по полочкам технические детали, чтобы технический специалист без знания итальянского смог составить грамотную оценку проекта.
Вы загружаете эту запись звонка в notebooklm и можете получить несколько вариантов отчёта по этому звонку и чат, который отвечает на вопросы только по содержанию этого звонка. И моя любимая вещь - генерация mind map
Второй пример использования - ваш(а) очень занятой (ая) коллега передаёт вам знания по проекту (knowledge transfer) с множеством технических деталей, которые за один звонок трудно запомнить. Вы созваниваетесь в google meet, записываете ваш разговор, запись разговора отправляете в notebooklm и получаете виртуальный аналог коллеги, который ответит на все ваши вопросы по существу проведенного звонка, и вам больше не нужно отвлекать коллегу переспрашиваниями.
"
Интернетnotebooklm они тут ставят,интернетnotebooklm! Он нам и даром не нужонинтернетnotebooklm ваш"У Вас выбор между работой, которая стала сложнее, и отсутствием работы. Требования клиентов быть в 10 раз более эффективными возникают не на пустом месте. За классические подходы с тысячами часов на разработку хотят платить всё меньше клиентов. Вы конечно можете сказать "ничего, посмотрим как они запоют когда им понадобится исправлять сгенерированный код", но вероятно, к этому времени компания, которая этого ждёт, вылетит из рынка.
О какой атаке может быть речь, если локальная модель ради приватности отключена от интернета? А если она не отключена - то зачем она нужна локально?
Любая нейронка, которая может запускать свой код в среде разработки. Чаще это CLI- агенты
Много ли работы на рынке за пределами мейнстрима?
Лучше не надо)
Интересно ваше мнение про Service Oriented Architecture
Когда-то шутили над стариками-преподавателями, которые утверждали, что будущее за командной строкой. А тут началась гонка ЛЛМ-агентов для CLI. Claude, Gemini, Cursor, теперь ещё и Copilot. Не говоря про opencode и других
Гибридный подход - открыть терминал в IDE:) особенно когда есть соответствующие расширения для связки терминала и ide
Почему потом? Можно уже, например в notebooklm от google