Можно вам вопрос задать? А как люди с выраженным РАС ведут себя по отношению к своим детям? Вот тот же Линус, у него кажется две дочки, он типа тоже на них кричит "fuck daughter", а за провинности начинает унижать и проводить неприятные параллели?
Я сейчас в шкуре точно такого же Шона, без работы и даже малейших шансов ее найти в ИТ
Вы уже работали программистом и не можете найти новую работу или не можете найти первую работу?
От создателей мыльной оперы "Если человек не может устроиться программистом, то значит он дурак и не программист".
Искать работу – это как отдельная full-time работа. Ею нужно очень активно заниматься. Я два года назад уволился, чуть-чуть отдохнул и искал новую работу несколько месяцев. Было... непросто.
Недавно общался с двумя разными людьми. Оба пытались войти в айти. Одному явно не хватает знаний и опыта и он на самом деле не до конца понимает, хочет ли быть программистом. До разговора со мной думал, что важно иметь диплом в этой области (я радиотехник по образованию, "вошел в АЙТИ" лет 7 назад, правда мне всегда было интересно программировать). Второй, он в начале ковида отучился на Руби программиста. Даже нашел стажировку (удаленно), но ему никто не помогал, LLM еще не было, и он ушел, поняв, что ничего не понимает. Потом понял, что Руби фактически сейчас мертвый язык, и найти первую работу на нем уж точно супер-сложно.
Могу предположить, что вы используете не самую продвинутую (Gemini 2.5 Pro, Claude 3.7 Sonnet, o3, GPT-4.5...), a какую-то очень ограниченную модель. Или неправильно пишите промпт (чаше всего надо просить сделать что-то маленькое, типа напиши мне функцию для X).
Причина, скорей в том, что он либо слабый разработчик, либо очень специфический в общении/управлении человек.
Косвенно мы можем найти подтверждения в новости. Переехал в трейлер - он за 20 лет работы не купил никакой недвижимости? Может быть конечно, что он сдает и переехал в трейлер, чтобы жить на деньги от сдачи.
Уволили его чуть больше года назад и он работает в доставке. У него нет накоплений на такой случай? Была низкая ЗП или он жил на широкую ногу (продает вещи на Ebay...)?
Сокращали уже 2 раза в предыдущие кризисы, а также сейчас, в т.ч. может быть сигналом, что с ним есть какая-то проблема.
незрелой службой поиска кандидатов на основе искусственного интеллекта из-за недостатка гиперспецифичных ИИ-терминов
Так надо проверить свое резюме в ATS системах и тюнить свою резюме и CL. Взять консультацию у HR, чтобы понять, в чем причина.
боты отфильтровывают его ещё до того, как в цепочку собеседования попадает человек
За 20 лет работы у него нет знакомых, которые могут его отреферить?
То что вы описали — это гораздо, в разы, если не на порядок, более трудоемко
Верю :) Я ничего не понимаю в HDL, но аналогично в моих задачах, мне чаще гораздо проще и быстрее руками написать код или самостоятельно подумать, чем придумывать подходящие промпты. Но у тех, у кого задача писать однотипный шаблонный код, этот инструмент зашел (многие используют Cursor). Кто-то сам себе придумывает задачки, чтобы поиграть с новым инструментом и найти его ограничения и понять, где он может ускорить работу. Т.е. уже сейчас есть задачи, в которых этот инструмент позволяет автоматизировать некую рутинную, но интеллектуальную, работу. И это классно.
И вот у меня вопрос — почему большинство студентов, которые просили у меня рекомендацию на работу, не остановились и не подумали
Философский вопрос. Я не знаю. Точнее, тут можно очень долго дискутировать :)
Я понимаю, и у меня аналогично. Я Computer Vision Engineer, и большое количество вещей нужно отсматривать глазами, более того, т.к. я участвую в разработке софта для обработки фотографий людей (а ля Photoshop с одной кнопкой для B2B), то многие вещи вообще отсматривают и верифицируют эксперты с соответствующим опытом, насмотренностью и понимание запросов клиентов.
Часть вещей можно автоматизировать за счет прокидывания данных в систему, собственно, этим и занимается обучение и тюнинг нейронок. А вот автоматизировать финальное сравнение качества обработанных изображений сейчас не представляется возможным. Разница настолько тонкая, что я например не вижу, эксперт смотрит, показывается и проговаривает разницу мне словами и тогда я начинаю видеть.
Возвращаюсь к вашей задаче, да и в принципе к более широким задачам software engineering. Чтобы сейчас использовать LLM в качества автокомплита на стеройдах, нужно все равно декомпозировать свою задачу на части, как это делает любой инженер. Условно, на комиты. Просить нейронку написать код такой маленькой части, тестировать ее и затем уже комитить. В случае ошибки показывать ошибку нейронке и просить ее исправить. С наличием агентов или глубокой интеграции AI в IDE такой цикл автоматизируется. В добавок, как сейчас делают люди, просят другую нейронку покритиковать код, затем закидывают эту критику в следующую нейронку и просят исправить. Очевидно, что этот пайплайн поддается автоматизации. Результат работы все равно принимает эксперт. Он же проверяет, что написанный тест работает корректно.
Ваши студенты, будь умнее и сообразительней, разбили бы задачу на части, недостающие данные из окружения вытащили бы руками. Типа сохранять вывод виртуального прибора в файл в текстовом виде и затем его распарсить нейронкой, взять от туда важные данные и передать их в задачу по написанию маленького кусочка в качестве входных. Вероятно агенты/умные IDE/среды проектирования к этому и придут, тогда меньше нужно будет руками делать рутины.
Но очевидно, что это всего лишь автоматизация, думать головой, декомпозировать и писать подходящие промпты, необходимо самому инженеру. LLM может помочь найти необходимый кусок в документации, но прочитать, понять и применить нужно будет самому человеку.
И зачем в офисе люди, которые не умеют решать реальных задач? Другие люди должны выдумывать задачи для них специально, чтобы занять их время? Платить им зарплату пока они ждут появления более умного LLM?
Это философский вопрос. Что вы делали с людьми, которые не подходили по вашим критериям 5 лет назад? А 10 лет назад? Неужели подходящих кандидатов было ощутимо больше?
Я посмотрел ваш пост про задачу и комментарии, да, классный способ, давать такую задачу, где решение обязательно зависит от окружения. Но мне кажется, что в том, что ее решило только 2 человека, LLM вообще никак не виноваты. Что было бы лет 5 назад, до ллмок? Скорее всего, часть людей сразу бы отвалилось, часть попробовала бы найти что-то похожее в опенсорсе, как-то скомпоновать и выдать за свое решение, типа авось прокатит.
Теоретически, мне кажется, LLM повышает шансы у думающих людей, но у которых недостаточно опыта или знаний, решить задачу.
27 страниц текста? Ух. Что бы нейронка столько текста нагенерировала, нужно было специально много раз просить нейронку, а затем склеить все вместо. Авто этого опуса может быть над вами просто издевается?
Если бы ваш знакомый серьезно бы отнесся к задаче, он (или она) бы вычитал текст и внес бы правки. Как минимум не стал бы генерировать 27 страниц текста и вставлять инфу про материалы для сенсоров.
Вот пример моего опыта использования LLM для кодирования:
Мне недавно нужно было по работе сделать внутреннюю тулзу - GUI к нашему API, чтобы у тулзы был доступ к файловой системе. Используя Claude я полностью написал GUI часть на Python (GUI библиотека Tkinter) за 3 дня ("Часть 1", полностью использую AI). Еще дня 3 доводил до ума и прикручивал логику работы с API ("Часть 2", в основном вручную).
Часть 1 я писал только промпты к Claude, проверял как работает, понимал что нужно еще кое-что добавить/исправить и делал это через промпт.
Часть 2 я делал вручную, потому что в этом случае было слишком много мелких деталей, которые мне было быстрее самому в коде написать, чем писать большой и детальный промпт.
Юрий, могу вам привести такую аналогию, используя EDA/CAD можно смоделировать очень многое, но часто, особенно у новичков или не опытных инженеров, результат будет нефизичен (галюцинации). У опытных инженеров и ученых тоже случаются ошибки нефизичности, и в силу их опытности, такие ошибки существенно сложнее найти и исправить. Но они знают про это и знают, что нужно детально тестировать и проверять хотя бы в прототипах, делать измерения и т.п. Аналогично история с LLM.
PS Могу предложить вам Юрий самому попробовать сделать ровно туже задачу в нескольких LLM: Claude, ChatGPT, Gemini. И сравнить результат. Лучше всего пользоваться платными версиями. Можно сравнить выход бесплатной версии и платной. А также выход обычных и reasoning моделей.
Спасибо за ссылку, тогда это классический иллюстрация, когда журналист (в данном случае – блогер) покусал ученого. Интеллекта – 0, зато огромная необходимость привлечь внимание.
Сужение цветов скорее говорят об изменении технологии производства и материалов. Раньше много вещей было из неокрашенного дерева, покрытого лаком или может быть морилкой. Дерево, очевидно дает сразу много цветов и оттенков. Аналогично, камень, ткань, неокрашенный метал, глина... Плюс эффект старения. Новая отполированная ложка и старая ложка.
Теория прикольная, но вот доказательная база подкачала. Смотрю я на первый график и задаюсь вопросом, кто пиздит? Количество фотографий в начале изобретения фото и сейчас просто не идет ни в какое сравнение. Тем более, какое количество фоток из тех времен сохранилось до нашего времени и было оцифровано? Аналогично, количество продаж автомобилей.
Первое устойчивое фотографическое изображение было создано в 1822 году французским изобретателем Жозефом Нисефором Ньепсом, но оно не сохранилось до наших дней. Датой изобретения технологии по решению IX Международного конгресса научной и прикладной фотографии считается 7 января 1839 года, когда Франсуа Араго сделал доклад о дагеротипии на заседании Французской академии наук.
Личный опыт – я жил несколько лет в Бразилии, там много разноцветной одежды, она обычна вся с надписями или рисунками. Черные это в основном футболки и толстовки с принтами из аниме. Однотонные футболки без надписей или рисунков практически не найти. Приезжал в Турцию, наоборот вся одежда в продаже блеклая, темная, серая, много футболок без надписей и рисунков. Стилистика очень грустная, сразу вспоминается сериал про грустного и бедного турка, хотя я ни одного не смотрел. В Европе в магазинах достаточно много цветной одежды.
У Мегафона есть сервис eMotion, это когда можно через их приложение звонить/получать звонки и отправлять/получать смски по своему тарифу на российские номера из любой точки мира. Раньше я им иногда пользовался. Сейчас не знаю, работает ли он.
Туристические симки/eSIM идут без номера. По-крайней мере, Airalo. Местный номер не только в Азии нужен. В этом случае только покупать местную симку.
Вы уверены? У вас есть ссылки на какие-то источники? Уж больно широкое обобщение.
Можно вам вопрос задать? А как люди с выраженным РАС ведут себя по отношению к своим детям? Вот тот же Линус, у него кажется две дочки, он типа тоже на них кричит "fuck daughter", а за провинности начинает унижать и проводить неприятные параллели?
Если кому-то интересно, то есть обсуждение на HN с комментариями самого Шона (8 дней назад, 499 комментариев): https://news.ycombinator.com/item?id=43963434
Длинный пост от Шона на Substack (326 комментариев): https://shawnfromportland.substack.com/p/the-great-displacement-is-already
Обсуждение на Reddit (86 комментариев): https://www.reddit.com/r/economy/comments/1kn5evf/software_engineer_lost_his_150kayear_job_to_aihes/
Вы уже работали программистом и не можете найти новую работу или не можете найти первую работу?
Искать работу – это как отдельная full-time работа. Ею нужно очень активно заниматься. Я два года назад уволился, чуть-чуть отдохнул и искал новую работу несколько месяцев. Было... непросто.
Недавно общался с двумя разными людьми. Оба пытались войти в айти. Одному явно не хватает знаний и опыта и он на самом деле не до конца понимает, хочет ли быть программистом. До разговора со мной думал, что важно иметь диплом в этой области (я радиотехник по образованию, "вошел в АЙТИ" лет 7 назад, правда мне всегда было интересно программировать). Второй, он в начале ковида отучился на Руби программиста. Даже нашел стажировку (удаленно), но ему никто не помогал, LLM еще не было, и он ушел, поняв, что ничего не понимает. Потом понял, что Руби фактически сейчас мертвый язык, и найти первую работу на нем уж точно супер-сложно.
Могу предположить, что вы используете не самую продвинутую (Gemini 2.5 Pro, Claude 3.7 Sonnet, o3, GPT-4.5...), a какую-то очень ограниченную модель. Или неправильно пишите промпт (чаше всего надо просить сделать что-то маленькое, типа напиши мне функцию для X).
Причина, скорей в том, что он либо слабый разработчик, либо очень специфический в общении/управлении человек.
Косвенно мы можем найти подтверждения в новости. Переехал в трейлер - он за 20 лет работы не купил никакой недвижимости? Может быть конечно, что он сдает и переехал в трейлер, чтобы жить на деньги от сдачи.
Уволили его чуть больше года назад и он работает в доставке. У него нет накоплений на такой случай? Была низкая ЗП или он жил на широкую ногу (продает вещи на Ebay...)?
Сокращали уже 2 раза в предыдущие кризисы, а также сейчас, в т.ч. может быть сигналом, что с ним есть какая-то проблема.
Так надо проверить свое резюме в ATS системах и тюнить свою резюме и CL. Взять консультацию у HR, чтобы понять, в чем причина.
За 20 лет работы у него нет знакомых, которые могут его отреферить?
Верю :) Я ничего не понимаю в HDL, но аналогично в моих задачах, мне чаще гораздо проще и быстрее руками написать код или самостоятельно подумать, чем придумывать подходящие промпты. Но у тех, у кого задача писать однотипный шаблонный код, этот инструмент зашел (многие используют Cursor). Кто-то сам себе придумывает задачки, чтобы поиграть с новым инструментом и найти его ограничения и понять, где он может ускорить работу. Т.е. уже сейчас есть задачи, в которых этот инструмент позволяет автоматизировать некую рутинную, но интеллектуальную, работу. И это классно.
Философский вопрос. Я не знаю. Точнее, тут можно очень долго дискутировать :)
PS Вы, кстати, не ответили на мой вопрос.
Я понимаю, и у меня аналогично. Я Computer Vision Engineer, и большое количество вещей нужно отсматривать глазами, более того, т.к. я участвую в разработке софта для обработки фотографий людей (а ля Photoshop с одной кнопкой для B2B), то многие вещи вообще отсматривают и верифицируют эксперты с соответствующим опытом, насмотренностью и понимание запросов клиентов.
Часть вещей можно автоматизировать за счет прокидывания данных в систему, собственно, этим и занимается обучение и тюнинг нейронок. А вот автоматизировать финальное сравнение качества обработанных изображений сейчас не представляется возможным. Разница настолько тонкая, что я например не вижу, эксперт смотрит, показывается и проговаривает разницу мне словами и тогда я начинаю видеть.
Возвращаюсь к вашей задаче, да и в принципе к более широким задачам software engineering. Чтобы сейчас использовать LLM в качества автокомплита на стеройдах, нужно все равно декомпозировать свою задачу на части, как это делает любой инженер. Условно, на комиты. Просить нейронку написать код такой маленькой части, тестировать ее и затем уже комитить. В случае ошибки показывать ошибку нейронке и просить ее исправить. С наличием агентов или глубокой интеграции AI в IDE такой цикл автоматизируется. В добавок, как сейчас делают люди, просят другую нейронку покритиковать код, затем закидывают эту критику в следующую нейронку и просят исправить. Очевидно, что этот пайплайн поддается автоматизации. Результат работы все равно принимает эксперт. Он же проверяет, что написанный тест работает корректно.
Ваши студенты, будь умнее и сообразительней, разбили бы задачу на части, недостающие данные из окружения вытащили бы руками. Типа сохранять вывод виртуального прибора в файл в текстовом виде и затем его распарсить нейронкой, взять от туда важные данные и передать их в задачу по написанию маленького кусочка в качестве входных. Вероятно агенты/умные IDE/среды проектирования к этому и придут, тогда меньше нужно будет руками делать рутины.
Но очевидно, что это всего лишь автоматизация, думать головой, декомпозировать и писать подходящие промпты, необходимо самому инженеру. LLM может помочь найти необходимый кусок в документации, но прочитать, понять и применить нужно будет самому человеку.
Это философский вопрос. Что вы делали с людьми, которые не подходили по вашим критериям 5 лет назад? А 10 лет назад? Неужели подходящих кандидатов было ощутимо больше?
Я посмотрел ваш пост про задачу и комментарии, да, классный способ, давать такую задачу, где решение обязательно зависит от окружения. Но мне кажется, что в том, что ее решило только 2 человека, LLM вообще никак не виноваты. Что было бы лет 5 назад, до ллмок? Скорее всего, часть людей сразу бы отвалилось, часть попробовала бы найти что-то похожее в опенсорсе, как-то скомпоновать и выдать за свое решение, типа авось прокатит.
Теоретически, мне кажется, LLM повышает шансы у думающих людей, но у которых недостаточно опыта или знаний, решить задачу.
27 страниц текста? Ух. Что бы нейронка столько текста нагенерировала, нужно было специально много раз просить нейронку, а затем склеить все вместо. Авто этого опуса может быть над вами просто издевается?
Если бы ваш знакомый серьезно бы отнесся к задаче, он (или она) бы вычитал текст и внес бы правки. Как минимум не стал бы генерировать 27 страниц текста и вставлять инфу про материалы для сенсоров.
Вот пример моего опыта использования LLM для кодирования:
Юрий, могу вам привести такую аналогию, используя EDA/CAD можно смоделировать очень многое, но часто, особенно у новичков или не опытных инженеров, результат будет нефизичен (галюцинации). У опытных инженеров и ученых тоже случаются ошибки нефизичности, и в силу их опытности, такие ошибки существенно сложнее найти и исправить. Но они знают про это и знают, что нужно детально тестировать и проверять хотя бы в прототипах, делать измерения и т.п. Аналогично история с LLM.
PS Могу предложить вам Юрий самому попробовать сделать ровно туже задачу в нескольких LLM: Claude, ChatGPT, Gemini. И сравнить результат. Лучше всего пользоваться платными версиями. Можно сравнить выход бесплатной версии и платной. А также выход обычных и reasoning моделей.
Больше похоже на то, что Luna Translator нагло врет, дабы показать свою важность.
Есть живые люди, пользующиеся Пинтерстом??? Я думал, что это какой-то сгенерированный контент для спама.
Спасибо за ссылку, тогда это классический иллюстрация, когда журналист (в данном случае – блогер) покусал ученого. Интеллекта – 0, зато огромная необходимость привлечь внимание.
Сужение цветов скорее говорят об изменении технологии производства и материалов. Раньше много вещей было из неокрашенного дерева, покрытого лаком или может быть морилкой. Дерево, очевидно дает сразу много цветов и оттенков. Аналогично, камень, ткань, неокрашенный метал, глина... Плюс эффект старения. Новая отполированная ложка и старая ложка.
Поставил приложение, работает. iOS, версия приложения 4.3.34 (не российский стор).
Это действительно самый лучший вариант, еще и звонишь со своего номера, плюс можно звонить на номера 8-800 насколько я помню.
Теория прикольная, но вот доказательная база подкачала. Смотрю я на первый график и задаюсь вопросом, кто пиздит? Количество фотографий в начале изобретения фото и сейчас просто не идет ни в какое сравнение. Тем более, какое количество фоток из тех времен сохранилось до нашего времени и было оцифровано? Аналогично, количество продаж автомобилей.
https://ru.wikipedia.org/wiki/Фотография
https://felicina.ru/news/17-maya-1861-goda-byla-vpervye-publichno-prodemonstrirovana-pervaya-czvetnaya-fotografiya/
Личный опыт – я жил несколько лет в Бразилии, там много разноцветной одежды, она обычна вся с надписями или рисунками. Черные это в основном футболки и толстовки с принтами из аниме. Однотонные футболки без надписей или рисунков практически не найти. Приезжал в Турцию, наоборот вся одежда в продаже блеклая, темная, серая, много футболок без надписей и рисунков. Стилистика очень грустная, сразу вспоминается сериал про грустного и бедного турка, хотя я ни одного не смотрел. В Европе в магазинах достаточно много цветной одежды.
У Мегафона есть сервис eMotion, это когда можно через их приложение звонить/получать звонки и отправлять/получать смски по своему тарифу на российские номера из любой точки мира. Раньше я им иногда пользовался. Сейчас не знаю, работает ли он.
До сих пор помню: J3QQ4... ^_^
Вы хотите сказать, что божественный и прекрасный РКН не банит ссылки на пиратский контент, рецепты наркотиков, бомб, пропаганду насилия??
Не регуляторы, а тот, кто постит сомнительный контент.