Звучит хорошо, но как компания может проверить наличие у джуна (миддла, сеньора) желания разбираться? И как кандидат на практике может ее показать, особенно с учетом многочисленных автоматических фильтров и отсевов?
У дуолинго есть свой экзамен по английскому. В этом нет ничего удивительного, удивило меня другое - некоторые зарубежные вузы принимают его как эквивалент IELTS/TOEFL у студентов, поступающих на англоязычные программы.
Как вам ниже справедливо написали, наличие более эффективных инструментов само по себе не означает, что дуолинго бесполезен.
Проходила несколько курсов по разным языкам, с нуля и не только (не английский). Мое мнение - дуолинго хорош в ситуации, когда захотелось выучить какой-то язык (на курсах или с репетитором), но ты точно не знаешь, а понравится ли он тебе нравится, не слишком ли оно будет сложно и готов ли ты уделять этому время. Нечто вроде low-stake MVP (если используем бесплатную версию). При этом, конечно, учитывая, что сложность и затраты времени на курсах или занятиях с репетитором будут на порядок выше, чем в дуолинго.
Еще одна интересная штука: если учишь язык с нуля, то в ходе многократных повторений начинаешь подмечать закономерности, напр. почему в этом случае используется такая-то форма глагола (окончание, артикль), а в том - другая. Мне кажется, мы как взрослые тут ближе всего к тому, чтобы осваивать неродной язык, как дети-носители. Кстати, эти подмеченные закономерности по факту не всегда оказываются потом правильными - поэтому их стоит проверять в других источниках, ресурсах по грамматике и т.п.
Мне лично больше всего не нравится, что в новых заданиях частенько дается много новых слов (для моего текущего курса), из-за чего теряется смысл проходить много заданий за день. Ведь в новых заданиях будет еще больше слов, а у меня пока эти не усвоились.
Про ускорение я к тому, что это один из аргументов в пользу использования ллм в принципе. При таком вдумчивом подходе, который мы обсуждали, я не вижу каких-то принципиальных плюсов по сравнению с поиском в гугле или, например, на тематических сайтах/форумах.
Просто для меня инструкции по составлению промптов не будут полными без прояснения вопросов: 1) почему вообще стоит использовать ллм/промпты (по сравнению с другими способами поиска) и 2) если мы оцениваем промпт по качеству ответа, то каковы критерии хорошего ответа
Согласна в целом с описанным подходом, кое-что из описанного уже использую.
Но надо сделать оговорку, что в этом случае вряд ли можно будет говорить о каком-то гигантском ускорении работы благодаря ИИ - в 5 раз или сколько нам там обещают.
Смотря какие книги и с какой целью читаешь. Недавно читала Нила Постмана "Развлекаемся до смерти". Книга написана в 80е и на удивление все еще актуальна.
Зависит от того, кто именно порекомендовал и в каком контексте. Может, другая ллмка мне бы дала более сбалансированный список: например, (очень грубо) одна книга, прославляющая демократов, другая - республиканцев, а третья - от автора, который разочаровался в обоих. А реальный человек, думаю, рекомендовал бы то, что соответствует его взглядам. И если они сильно отличаются от моих, я с большой вероятностью не буду это читать, но если вдруг прочитаю и постараюсь быть объективной, то, возможно, и в моих взглядах что-то изменится. Но книги тут только для примера. Моя общая мысль - не всегда ясно, как оценить, хорошо ответила ллмка или нет. Особенно в моменте (= до прочтения книг и знакомства с темой) и особенно с учетом того, что таких ответов может быть очень много в одном чате. А когда я книги таки прочитаю, вспомню ли я про промпт и подумаю ли, что могла бы сформулировать его иначе?
А как понять, что полученный результат - хороший? К примеру, я попросила ллмку порекомендовать мне 3 книги по интересному мне вопросу, что она и сделала. Я прочитала одну и она мне понравилась, и я собираюсь прочитать еще 2 другие. Но что если эти книги мне понравились (одна по факту, две по описанию), а на самом деле они не точно соответствуют моему запросу - устарели (либо, наоборот, современные трендовые вместо проверенной классики), освещают ограниченный круг вопросов или просто подтверждают мое (предвзятое) мнение? То есть "хороший ответ" в этом примере может означать, что 1 - ллм дала список из 3 книг по данной теме (проверяемый факт) и 2 - рекомендации меня устроили. И я, скорее всего, именно так его и оценю и никогда не узнаю, что данный список был на самом деле недостаточно хорошим.
Почему? Я и сама, знаете ли, порой автотесты пописываю и осознаю, что это не делает меня разработчиком. К тому же, я же не утверждала, что QA/QE не могут быть инженерами и/или не могут кодить, как ниже люди пишут. Просто разделила роли тестировщика и разработчика, т.к. пока это (обычно) разные специалисты с разными задачами.
Какой же он разработчик, если он Software Quality Engineer? Вообще интересная у него карьера: где-то по году QA и художником (!), а потом попал в Adobe и на 25 лет задержался.
Зашла, думая пробежать глазами срач дискуссию о выборе актеров. Осталась, зачитавшись про цветовой парадокс и особенности восприятия (о которых не знала, несмотря на филологический бэкграунд). Мое увожение, и спасибо за по-настоящему интересную статью.
Я разделяю точку зрения, что мозгу надо иногда давать скучать - это дает ему возможность обработать уже полученную информацию и иногда придумать что-то интересное. Согласна, что в метро стимулов в целом хватает (и шум, и обилие рекламы, и экраны других людей). Но я чаще всего еду в метро с работы или на работу, работа за компьютером, и обычно приятно просто побыть в физическом мире. На самом деле, я далеко не всегда скучаю - часто рассматриваю попутчиков или технические детали, в результате чего порой возникают любопытные вопросы ("Кто объявляет станции? Я помню этот голос как будто с самого детства"). При этом не могу не заметить, как мало людей, как и я, ничем не заняты и насколько много людей постоянно сидит в смартфонах.
Но для полной картины надо признать также, что большое количество денег и усилий толковых специалистов вкладывается в то, чтобы пользователи максимально долго задерживались в соцсетях и на подобных ресурсах. Я тут вижу две стороны: сила воли пользователя с одной и целенаправленное удержание его с другой. И считаю, что нельзя перекладывать всю ответственность на одну или другую - обе имеют место. Сужу по себе. Я давно целенаправленно пытаюсь снизить количество времени, проводимого в смартфоне. Есть некоторые успехи - например, могу спокойно ехать в метро, не доставая смартфон или даже книгу и давая мозгу скучать. Но в то же время внезапно могу залипнуть на какой-то казавшийся мне ранее безобидным сайт (авито или даже карты!), особенно когда эмоциональное состояние не лучшее. Из этого делаю вывод, что механизмы удержания внимания совершенствуются на всех платформах, даже казавшихся ранее сугубо практическими (купил и закрыл).
Вы бежите от алгоритмов и синих экранов, а в итоге притащил на устройство Google Play, Telegram, YouTube, браузер, карты и прочий полный набор — просто на экране 2,8 дюйма и с T9.
Тоже это удивило. Однако темой dumbphones я интересуюсь и видела и другой подход: dumbphone по цене обычного смартфона плюс стопка блокнотов, айпод, игровая консоль, опционально айфон или ноутбук на крайний случай. Не знаю, насколько это эффективно или удобно, но как минимум позиция последовательная.
прочтение книги Криса Симондса «Внутреннее устройство Linux». Если бы я давал рекомендацию ребятам, которые хотят начать работать в embedded, она начиналась бы именно с этой книги.
а гугл мне говорит, что нет такой книги. Как же так?
Согласна со списком, но это не так уж и мало - это большие страны. Возможно, также некоторые соседние страны, с которыми хорошие отношения и/или близость культур (в контексте РФ - Беларусь, Армения, мб Казахстан)
А указывали ли вы возраст, и если да, то какой? По моим наблюдениям, на стажировках хотят видеть студентов либо в крайнем случае вчерашних студентов. В некоторых вакансиях это прямо указано. Кандидата условно 30+ туда не позовут, даже при соответствии остальным требованиям.
Хоть я никогда и не думала о переезде в Японию, ваша статья мне показалась очень интересной. Очень здорово собрали свои ожидания, что оказалось в реальности, и явно следили, чтобы не быть предвзятым. Но не кажется ли вам, что в Китае вы можете столкнуться со многими из тех же минусов? Да, зарплаты больше (что, понимаю, существенный фактор), но вы сами упомянули статус "лаовая", а есть еще work-life баланс, общество с другими (и во многом консервативными) традициями, возможная предвзятость к иностранцам и т.п. В любом случае, желаю вам успеха и с удовольстием прочту продолжение вашей истории!
Вы пишете, что везде ИИ, а порог критического мышления снижается. Ок. Но дальше вы пишете про вопросы индустрии, которые "уже тысячу раз обсуждались", ссылаетесь на статью (предположительно прочитанную вами) по одному из тех самых вопросов и просите ИИ расшифровать вместо вас простую схему оттуда? Какой-то несостыковки тут не видите? Да Gemini еще и плохо расшифровал, нет там "кривой сложности, улетающей в космос" - это либо другая схема, либо просто придумано.
Звучит хорошо, но как компания может проверить наличие у джуна (миддла, сеньора) желания разбираться? И как кандидат на практике может ее показать, особенно с учетом многочисленных автоматических фильтров и отсевов?
У дуолинго есть свой экзамен по английскому.
В этом нет ничего удивительного, удивило меня другое - некоторые зарубежные вузы принимают его как эквивалент IELTS/TOEFL у студентов, поступающих на англоязычные программы.
Как вам ниже справедливо написали, наличие более эффективных инструментов само по себе не означает, что дуолинго бесполезен.
Проходила несколько курсов по разным языкам, с нуля и не только (не английский). Мое мнение - дуолинго хорош в ситуации, когда захотелось выучить какой-то язык (на курсах или с репетитором), но ты точно не знаешь, а понравится ли он тебе нравится, не слишком ли оно будет сложно и готов ли ты уделять этому время. Нечто вроде low-stake MVP (если используем бесплатную версию). При этом, конечно, учитывая, что сложность и затраты времени на курсах или занятиях с репетитором будут на порядок выше, чем в дуолинго.
Еще одна интересная штука: если учишь язык с нуля, то в ходе многократных повторений начинаешь подмечать закономерности, напр. почему в этом случае используется такая-то форма глагола (окончание, артикль), а в том - другая. Мне кажется, мы как взрослые тут ближе всего к тому, чтобы осваивать неродной язык, как дети-носители. Кстати, эти подмеченные закономерности по факту не всегда оказываются потом правильными - поэтому их стоит проверять в других источниках, ресурсах по грамматике и т.п.
Мне лично больше всего не нравится, что в новых заданиях частенько дается много новых слов (для моего текущего курса), из-за чего теряется смысл проходить много заданий за день. Ведь в новых заданиях будет еще больше слов, а у меня пока эти не усвоились.
Про ускорение я к тому, что это один из аргументов в пользу использования ллм в принципе. При таком вдумчивом подходе, который мы обсуждали, я не вижу каких-то принципиальных плюсов по сравнению с поиском в гугле или, например, на тематических сайтах/форумах.
Просто для меня инструкции по составлению промптов не будут полными без прояснения вопросов: 1) почему вообще стоит использовать ллм/промпты (по сравнению с другими способами поиска) и 2) если мы оцениваем промпт по качеству ответа, то каковы критерии хорошего ответа
Согласна в целом с описанным подходом, кое-что из описанного уже использую.
Но надо сделать оговорку, что в этом случае вряд ли можно будет говорить о каком-то гигантском ускорении работы благодаря ИИ - в 5 раз или сколько нам там обещают.
Смотря какие книги и с какой целью читаешь.
Недавно читала Нила Постмана "Развлекаемся до смерти". Книга написана в 80е и на удивление все еще актуальна.
Зависит от того, кто именно порекомендовал и в каком контексте.
Может, другая ллмка мне бы дала более сбалансированный список: например, (очень грубо) одна книга, прославляющая демократов, другая - республиканцев, а третья - от автора, который разочаровался в обоих.
А реальный человек, думаю, рекомендовал бы то, что соответствует его взглядам. И если они сильно отличаются от моих, я с большой вероятностью не буду это читать, но если вдруг прочитаю и постараюсь быть объективной, то, возможно, и в моих взглядах что-то изменится.
Но книги тут только для примера. Моя общая мысль - не всегда ясно, как оценить, хорошо ответила ллмка или нет. Особенно в моменте (= до прочтения книг и знакомства с темой) и особенно с учетом того, что таких ответов может быть очень много в одном чате. А когда я книги таки прочитаю, вспомню ли я про промпт и подумаю ли, что могла бы сформулировать его иначе?
А как понять, что полученный результат - хороший?
К примеру, я попросила ллмку порекомендовать мне 3 книги по интересному мне вопросу, что она и сделала. Я прочитала одну и она мне понравилась, и я собираюсь прочитать еще 2 другие.
Но что если эти книги мне понравились (одна по факту, две по описанию), а на самом деле они не точно соответствуют моему запросу - устарели (либо, наоборот, современные трендовые вместо проверенной классики), освещают ограниченный круг вопросов или просто подтверждают мое (предвзятое) мнение? То есть "хороший ответ" в этом примере может означать, что 1 - ллм дала список из 3 книг по данной теме (проверяемый факт) и 2 - рекомендации меня устроили. И я, скорее всего, именно так его и оценю и никогда не узнаю, что данный список был на самом деле недостаточно хорошим.
Совершенно очевидно, что Митя ошибся карьерой.
Идти надо было в тестировщики, с такой-то кармой.
Почему? Я и сама, знаете ли, порой автотесты пописываю и осознаю, что это не делает меня разработчиком.
К тому же, я же не утверждала, что QA/QE не могут быть инженерами и/или не могут кодить, как ниже люди пишут. Просто разделила роли тестировщика и разработчика, т.к. пока это (обычно) разные специалисты с разными задачами.
Какой же он разработчик, если он Software Quality Engineer?
Вообще интересная у него карьера: где-то по году QA и художником (!), а потом попал в Adobe и на 25 лет задержался.
Зашла, думая пробежать глазами
срачдискуссию о выборе актеров.Осталась, зачитавшись про цветовой парадокс и особенности восприятия (о которых не знала, несмотря на филологический бэкграунд).
Мое увожение, и спасибо за по-настоящему интересную статью.
Я разделяю точку зрения, что мозгу надо иногда давать скучать - это дает ему возможность обработать уже полученную информацию и иногда придумать что-то интересное.
Согласна, что в метро стимулов в целом хватает (и шум, и обилие рекламы, и экраны других людей). Но я чаще всего еду в метро с работы или на работу, работа за компьютером, и обычно приятно просто побыть в физическом мире.
На самом деле, я далеко не всегда скучаю - часто рассматриваю попутчиков или технические детали, в результате чего порой возникают любопытные вопросы ("Кто объявляет станции? Я помню этот голос как будто с самого детства"). При этом не могу не заметить, как мало людей, как и я, ничем не заняты и насколько много людей постоянно сидит в смартфонах.
Но для полной картины надо признать также, что большое количество денег и усилий толковых специалистов вкладывается в то, чтобы пользователи максимально долго задерживались в соцсетях и на подобных ресурсах.
Я тут вижу две стороны: сила воли пользователя с одной и целенаправленное удержание его с другой. И считаю, что нельзя перекладывать всю ответственность на одну или другую - обе имеют место.
Сужу по себе. Я давно целенаправленно пытаюсь снизить количество времени, проводимого в смартфоне. Есть некоторые успехи - например, могу спокойно ехать в метро, не доставая смартфон или даже книгу и давая мозгу скучать. Но в то же время внезапно могу залипнуть на какой-то казавшийся мне ранее безобидным сайт (авито или даже карты!), особенно когда эмоциональное состояние не лучшее. Из этого делаю вывод, что механизмы удержания внимания совершенствуются на всех платформах, даже казавшихся ранее сугубо практическими (купил и закрыл).
Тоже это удивило. Однако темой dumbphones я интересуюсь и видела и другой подход: dumbphone по цене обычного смартфона плюс стопка блокнотов, айпод, игровая консоль, опционально айфон или ноутбук на крайний случай. Не знаю, насколько это эффективно или удобно, но как минимум позиция последовательная.
Хотела прилежно добавить книгу в закладки,
а гугл мне говорит, что нет такой книги. Как же так?
Согласна со списком, но это не так уж и мало - это большие страны.
Возможно, также некоторые соседние страны, с которыми хорошие отношения и/или близость культур (в контексте РФ - Беларусь, Армения, мб Казахстан)
А указывали ли вы возраст, и если да, то какой?
По моим наблюдениям, на стажировках хотят видеть студентов либо в крайнем случае вчерашних студентов. В некоторых вакансиях это прямо указано. Кандидата условно 30+ туда не позовут, даже при соответствии остальным требованиям.
Хоть я никогда и не думала о переезде в Японию, ваша статья мне показалась очень интересной. Очень здорово собрали свои ожидания, что оказалось в реальности, и явно следили, чтобы не быть предвзятым.
Но не кажется ли вам, что в Китае вы можете столкнуться со многими из тех же минусов? Да, зарплаты больше (что, понимаю, существенный фактор), но вы сами упомянули статус "лаовая", а есть еще work-life баланс, общество с другими (и во многом консервативными) традициями, возможная предвзятость к иностранцам и т.п.
В любом случае, желаю вам успеха и с удовольстием прочту продолжение вашей истории!
Вы пишете, что везде ИИ, а порог критического мышления снижается. Ок.
Но дальше вы пишете про вопросы индустрии, которые "уже тысячу раз обсуждались", ссылаетесь на статью (предположительно прочитанную вами) по одному из тех самых вопросов и просите ИИ расшифровать вместо вас простую схему оттуда? Какой-то несостыковки тут не видите?
Да Gemini еще и плохо расшифровал, нет там "кривой сложности, улетающей в космос" - это либо другая схема, либо просто придумано.