Согласен, Дима мог сесть и разобрать сгенерированный код до мелочей, было бы дольше. Но он бы был уверен что это будет работать. + получил бы опыт.
Это же так и работает, в самом начале своего пути ты не понимаешь что это за строки, потом со временем уже понимаешь что из этих 30 строк с форума тебе надо три. А потом понимаешь что подобный функционал есть в 10+ библиотеках и тебе душа ближе лежит к определённой. А потом ты уже пишешь свою реализацию этого функционала чуть более низкоуровнево, потому что либы например не асинхронны.
А Скидывать свой код тимлиду при этом не учитывать свои ошибки, ну такое, просто время тимлида тратить. (Ладно бы еще LLM обновляли свои веса после этого)
Именно это нас и отличает от LLM. Мы помним все нюансы, иногда вспомним что то редкое и это не уведет генерацию наших мыслей в галюцинацию.
Наш мозг строит прогнозы на основе найденных закономерностей, знаний.
Нейросети тоже прогнозируют, но для приближения к нам им как минимум не хватает
Запоминать выводы к которым они пришли и апскейлить их
мы можем учиться даже на своих снах, на долгих обмысливаниях каждый раз переваривая инфу, а LLM нужна качественная инфа с самого начала, при этом она не может держать столько ассоциаций и подстраиваться под всех людей, в то время как мы подстраиваемся лишь под десяток, зная подход к каждому или находя его (а у LLM это системный промт)
Отбор информации и апскейл вариантов которые приближают к решению (сейчас решается ИИ агентами)
Подсознательное и сознательное мышление.
Это уже лично мои представления, мне кажется что на быстрые прогнозы (моментальный ответ)
И на длительные рассуждения
И на наше настроение
Влияет подсознательное мышление, оно как Лора адаптеры, или может как ОС, когда сознательные размышления как программа на этой OC, но что то в этом есть.
Можно понаблюдать под разным градусом алкоголя или раслабляющих законных трав
К сожалению обучать Нейронки дорого, а IT гиганты идут от простого, просто пихая кучу данных в веса генератора и ждут что он в этот раз станет умнее. Но они просто делают модели более емкими/ точными.
Сейчас нет тренда на более глубокие модели с большим количеством слоёв, дорогих, тяжёлых. Последняя такая была под названием о1, теперь OpenAI практикует ранний выход / пропуск слоёв из за чего генерация страдает в Авто режиме.
То что вы описываете это как вайбкодинг, дорога в одну сторону.
Какой водила такой и результат.
Проблема ИИ это то что при каждом запросе ей нужно заново давать сто процентные факты.
Тут нужен подход. Если ты не умеешь программировать, собери требования, выбери язык, версии итд.
Дай запрос.
Проверь сам, собери проблемы, по каждой проблеме сделай полный разбор. Собери сто процентную инфу. Или отдельно провели расследование проблемы.
Дай запрос. И так в цикле. Постоянно иследуя.
Так можно решить проблему плохого внимания модели.
Проблема вайбкодеров, в том что они копируют баг и вставляют в контекст и нейронка сразу пишет фикс.
А настоящий программист сначала соберет всю инфу, на каком аккаунте баг, что делали итд.
Попытается воиспризвести.
Получает пайплайн -> нажали войти, нажали профиль, нажали да, нажали добавить
Далее он понимает (зная проект)что войти например не могло повлиять так как это вообще отдельная тема. А ИИ и вайбкодер не знают, может быть такое что войти может влиять. А ИИ будет писать тебе кучу валидаций и в конце конечно предложит тебе залогировать всё.
Как раз если вот так каждый шаг прорабатывать, то я думаю проект большой можно написать. Но по времени это скорее всего будет дольше, чем работа реального программиста.
Звучит интересно. Но модели нужно показывать данные которые были при изначальном обучении, а то получится файтюнинг, модель полностью перестроиться на новый формат данных. И тогда другие слои станут ненужными.
Возможно идея полезна будет если как раз дообучать модель замораживая важные слои. Ведь при первичном обучении её обучают просто продолжать текст понимать структуру языка, а вот вторичное уже перестраивает её на формат вопрос ответ + на запрещенку не отвечать.
На сколько я помню при заморозке слои не жрут ресурсы а значит до обучение/переобучение может быть дешевле.
Почему это полезно, потому что как раз файтюнинг вего привычном понимании не всегда дает нужного результата.
Он имел ввиду что интеллект это адаптация. Мы можем адаптироваться и ногти красить и мутантов убивать, и не только... А ИИ так не может, если у него в базе уже были примеры что так делать плохо, то она так никогда не сделает, за исключением обхода этих надстроек путём смещения активаций, но человек это смещение делает постоянно когда размышляет по новому над проблемой.
ИИ не сможет адаптироваться рисовать картинки звуком, ногой, жопой, через какой то интерфейс, если его не гнать опять на сотни тысяч примеров.
И если мы сделаем такой алгоритм, который сможет адаптироваться к любой фигне, изменяя свои веса, при этом самостоятельно оценивая результат, причём даже если у него есть одна картинка всего-лишь нарисованная человеком, и тысячи книг описания того как рисуют (чтобы он рисовал какое то визуальное представление) то он сможет повторить и сделать даже лучше, то это можно будет назвать интеллектом.
Причем опять же про интелект, пайплайн у людей выстроен не только сознательно но и внутри, для решения нестандартных задач используется меньше энергии.
А что человек с большим количеством знаний? Мы видим это в нейронках, они выдают инфу, крутую, бесспорно, но она бывает не тру, а чтобы она выдала тру инфу ей надо подумать, вспомнить много инфы, итд.
Человек может увидеть яблоко и сказать колесо, приклеить мух на спичку в конкурсе самолётов без электро и бензо движков, вместо долгого проектирования идеального самолетика. Причем он может не знать о таких способах, ему просто лень, он один раз в слушался в правила и сразу нашел дыры.
Согласен, старая схема, проверенная. Раньше так со стимом поступали, у человека А постоянно есть там деньги и он хочет выводить, а нам надо пополнить.
Аналогично с криптой и прочей темой.
Причем будучи разработчиком с хорошей зп не трудно обзавестись такими связями, вот те же бизнесы которые выводят деньги за границу для расчета с компаниями, можно обьедениться в кластер чтобы покрывать их пул.
Мне кажется что эти не человеческие данные сделали бы модель сильно тупее. Хотя даже представить не могу как они должны выглядеть.
Женись на мне
Вы абсолютно правы, этот код точно будет работать:
Исправляет проблему которую ты ему указал, но ломает 10 других, которые надо было просто переписать.
И как вайбкодеры с этим работают..
Согласен, Дима мог сесть и разобрать сгенерированный код до мелочей, было бы дольше. Но он бы был уверен что это будет работать. + получил бы опыт.
Это же так и работает, в самом начале своего пути ты не понимаешь что это за строки, потом со временем уже понимаешь что из этих 30 строк с форума тебе надо три. А потом понимаешь что подобный функционал есть в 10+ библиотеках и тебе душа ближе лежит к определённой. А потом ты уже пишешь свою реализацию этого функционала чуть более низкоуровнево, потому что либы например не асинхронны.
А Скидывать
свойкод тимлиду при этом не учитывать свои ошибки, ну такое, просто время тимлида тратить. (Ладно бы еще LLM обновляли свои веса после этого)Именно это нас и отличает от LLM. Мы помним все нюансы, иногда вспомним что то редкое и это не уведет генерацию наших мыслей в галюцинацию.
Очистка Кеша из за Апи? Так с сервера же отправляется не?
Наш мозг строит прогнозы на основе найденных закономерностей, знаний.
Нейросети тоже прогнозируют, но для приближения к нам им как минимум не хватает
Запоминать выводы к которым они пришли и апскейлить их
мы можем учиться даже на своих снах, на долгих обмысливаниях каждый раз переваривая инфу, а LLM нужна качественная инфа с самого начала, при этом она не может держать столько ассоциаций и подстраиваться под всех людей, в то время как мы подстраиваемся лишь под десяток, зная подход к каждому или находя его (а у LLM это системный промт)
Забывать, отвергать ненужную информацию/неправильные шаги
Отбор информации и апскейл вариантов которые приближают к решению (сейчас решается ИИ агентами)
Подсознательное и сознательное мышление.
Это уже лично мои представления, мне кажется что на быстрые прогнозы (моментальный ответ)
И на длительные рассуждения
И на наше настроение
Влияет подсознательное мышление, оно как Лора адаптеры, или может как ОС, когда сознательные размышления как программа на этой OC, но что то в этом есть.
Можно понаблюдать под разным градусом алкоголя или раслабляющих законных трав
К сожалению обучать Нейронки дорого, а IT гиганты идут от простого, просто пихая кучу данных в веса генератора и ждут что он в этот раз станет умнее. Но они просто делают модели более емкими/ точными.
Сейчас нет тренда на более глубокие модели с большим количеством слоёв, дорогих, тяжёлых. Последняя такая была под названием о1, теперь OpenAI практикует ранний выход / пропуск слоёв из за чего генерация страдает в Авто режиме.
Это философский вопрос. Мы с вами не видели этих будущих женщин, вдруг они настолько круты)
Слышал за тех кто заказывает женщин по телефону. Чтобы тоже решить проблему "сложно" И "дорого".
Ps. я последователь традиционного подхода к этому вопросу.
Как это не алгоритмически?
Берете гит, берете ллм
Ллм гонит комменты, сравниваете
Смотрите чтобы коммент, если это python например, был в строке после кода, а не перед.
Да, готовых таких инструментов я не видел, но за одну сессию можно осилить.
С прокси работает
То что вы описываете это как вайбкодинг, дорога в одну сторону.
Какой водила такой и результат.
Проблема ИИ это то что при каждом запросе ей нужно заново давать сто процентные факты.
Тут нужен подход. Если ты не умеешь программировать, собери требования, выбери язык, версии итд.
Дай запрос.
Проверь сам, собери проблемы, по каждой проблеме сделай полный разбор. Собери сто процентную инфу. Или отдельно провели расследование проблемы.
Дай запрос. И так в цикле. Постоянно иследуя.
Так можно решить проблему плохого внимания модели.
Проблема вайбкодеров, в том что они копируют баг и вставляют в контекст и нейронка сразу пишет фикс.
А настоящий программист сначала соберет всю инфу, на каком аккаунте баг, что делали итд.
Попытается воиспризвести.
Получает пайплайн -> нажали войти, нажали профиль, нажали да, нажали добавить
Далее он понимает (зная проект)что войти например не могло повлиять так как это вообще отдельная тема. А ИИ и вайбкодер не знают, может быть такое что войти может влиять. А ИИ будет писать тебе кучу валидаций и в конце конечно предложит тебе залогировать всё.
Как раз если вот так каждый шаг прорабатывать, то я думаю проект большой можно написать. Но по времени это скорее всего будет дольше, чем работа реального программиста.
Звучит интересно. Но модели нужно показывать данные которые были при изначальном обучении, а то получится файтюнинг, модель полностью перестроиться на новый формат данных. И тогда другие слои станут ненужными.
Возможно идея полезна будет если как раз дообучать модель замораживая важные слои. Ведь при первичном обучении её обучают просто продолжать текст понимать структуру языка, а вот вторичное уже перестраивает её на формат вопрос ответ + на запрещенку не отвечать.
На сколько я помню при заморозке слои не жрут ресурсы а значит до обучение/переобучение может быть дешевле.
Почему это полезно, потому что как раз файтюнинг вего привычном понимании не всегда дает нужного результата.
Ну верстка с помощью ИИ это не Крит момент как по мне. Другое дело когда бэк допускает баланс в минус)
Скорее всего автор коммента не силен
Для тех кто не может скачать впн есть гигачат и Яндекс Алиса, пусть пользуются им этого вполне хватит
Он имел ввиду что интеллект это адаптация. Мы можем адаптироваться и ногти красить и мутантов убивать, и не только... А ИИ так не может, если у него в базе уже были примеры что так делать плохо, то она так никогда не сделает, за исключением обхода этих надстроек путём смещения активаций, но человек это смещение делает постоянно когда размышляет по новому над проблемой.
ИИ не сможет адаптироваться рисовать картинки звуком, ногой, жопой, через какой то интерфейс, если его не гнать опять на сотни тысяч примеров.
И если мы сделаем такой алгоритм, который сможет адаптироваться к любой фигне, изменяя свои веса, при этом самостоятельно оценивая результат, причём даже если у него есть одна картинка всего-лишь нарисованная человеком, и тысячи книг описания того как рисуют (чтобы он рисовал какое то визуальное представление) то он сможет повторить и сделать даже лучше, то это можно будет назвать интеллектом.
Причем опять же про интелект, пайплайн у людей выстроен не только сознательно но и внутри, для решения нестандартных задач используется меньше энергии.
А что человек с большим количеством знаний? Мы видим это в нейронках, они выдают инфу, крутую, бесспорно, но она бывает не тру, а чтобы она выдала тру инфу ей надо подумать, вспомнить много инфы, итд.
Человек может увидеть яблоко и сказать колесо, приклеить мух на спичку в конкурсе самолётов без электро и бензо движков, вместо долгого проектирования идеального самолетика. Причем он может не знать о таких способах, ему просто лень, он один раз в слушался в правила и сразу нашел дыры.
Симбиот
Хахах, что за трансформер)
Согласен, старая схема, проверенная. Раньше так со стимом поступали, у человека А постоянно есть там деньги и он хочет выводить, а нам надо пополнить.
Аналогично с криптой и прочей темой.
Причем будучи разработчиком с хорошей зп не трудно обзавестись такими связями, вот те же бизнесы которые выводят деньги за границу для расчета с компаниями, можно обьедениться в кластер чтобы покрывать их пул.
Вроде нет. Но я не тестил.
Пока квантовые компьютеры жестко не разовьют они так и будут ныть о том что апокалипсис ИИ наступит)