Как-то скромно про цены умолчали. Эквивалент нескольких тракторов для агрохолдинга за возможность некоторого улучшения учёта. А какой-то большой экономии от небольшого улучшения учёта может и не быть.
Я вот только 2 опечатки увидел. Обычный плотный текст. По сути в С++ есть стремление сделать компактный синтаксис,как бы перенос этих же стремлений в русскоязычный текст. Я уже понял что слегка водянистый, легко читаемый тест для хабра получше будет.
Для достижения хорошего качества и полноты ответа эта модель много рассуждает, поэтому ждать придется. По 5+ минут рассуждений даже на сравнительно простые вопросы на похожей конфигурации ПК.
Закрытие школ пошло из-за урбанизации, когда население переезжало в крупные города и мегаполисы самостоятельно, без каких-либо правительственных указов. Население уменьшалось в малых городах и посёлках и деревнях, как следствие - закрытие и объединение школ. Потом пошла речь про импортозамещение, так как санкции мешают возить товары из-за рубежа (в связи с известными событиями). Количество рабочих вакансий начало существенно расти, пошёл рост зарплат выше инфляции во многих местах. Почти одновременно, но с небольшим запозданием пошло развитие языковых моделей и нейросетей в мире. Нейросети сильно давят на рынок офисных служащих, вызывая повешенную безработицу. До повсеместного применения гуманоидных роботов ещё довольно далеко, кое-где внедряются разве что роборуки, но это практически никак не уменьшает дефицит рабочих. Уровень деурбанизации на текущем этапе мал, поэтому Дерипаска заявил что желает чтобы его работники работали побольше, так как нужно модернизировать устаревающие производственные мощности, а взять работников особо негде. Как видно из моего описания, уровень образованности школьников здесь нигде ни фигурирует, так как электролиз и прокат/литьё алюминия - это не литографы и не самолёты. Возможно будут внедрять новые процессы получения алюминия из глин, так как месторождения бокситов исчерпаны.
Слово "безопасность" вообще достаточно далеко в настоящее время по смыслу от языков программирования, так как в существенно больше зависит от алгоритмов и контекста использования. То есть это больше про права доступа к определённой информации. В контексте языков программирования правильнее использовать слово "уязвимость" - использование огрехов в работе алгоритма/оборудования для вывода его из строя или получения неразглашаемой информации/её уничтожения. Учитывая что С++ поддерживается языковыми моделями достаточно хорошо, и разработка в целом довольно итеративное занятие, то выигрыш rust в каком-нибудь бенче "меньше уязвимостей в коде, сгенерированном одним промптом" не является сильно значимым преимуществом по моему мнению. Просто фактор личных предпочтений, эффекта "утёнка" и прочей психологии.
Так решение уже в целом известное. Работодатель будет учить только когда будет дефицит кадров (это вообще про всех, не только программисты). Пока по 1000+ резюме на вакансию, обучение выглядит (и по факту является) как проявление благотворительности. В микроэлектронике этот круг почти полностью замкнулся. То есть нет микроэлектронного производства -> нет специалистов. Если мы посмотрим на историю и антропологию, то почти никогда не было отката технологий без больших социально-экономических потрясений. Возможно, автор беспокоится о своих детях, поэтому проявляет солидарность.
Чтобы читатели ориентировались хорошо бы писать версию gpt. Так как для каких-то языков программирования и библиотек может быть обучение с подкреплением, а для других языков/библиотек - нет. Обучение без подкрепления может часто приводить к корявой логике.
Здесь while(1) не означает зависания. Микроконтроллер может не иметь увесистую логику и работать полностью на обработку прерываний. То есть это вполне рабочий подход, особенно в отладке.
Для обычного пользователя полезность openclaw немного сомнительна. Это инструмент для предпринимателей, которым нужно автоматизировать повторяющиеся офисные задачи.
Пока на одну вакансию по 1000+ откликов, говорить о дефиците как-то преждевременно, очевидно, что спад будет очень-очень медленым, так как существующие программисты особо никуда не деваются. Я даже хотел было написать статью что в разных языках программирования накопление техдолга значительно отличается, но боюсь что будет немало минусов, так как пруфов недостаточно
Причём тут реклама? Наверняка просто грузили в Сlaude все разведданные подряд чтобы сделать прогнозы и вычислить противоречивые разведданные. Подробности понятное дело никто на хабре публиковать не будет.
Мне кажется что агентное программирование для очень многих может быть хуже вайб кодинга, так как привязка к достаточно дорогим моделям и извечный перерасход токенов.
Когда идёт поиск чего-то идеального, то уже нельзя говорить о дефиците. И не зависит про что речь идёт. То есть совмещение дефицита и идеальности - это уже логическая ошибка с точки зрения семантического смысла слов. Показное игнорирование правил можно рассматривать как неуважительное отношение к читателям, так как авторы статьи не иностранцы
Спецификация не уместна, когда задача требует конкретной реализации с определёнными ограничениями и деталями. В таких случаях код сам по себе уже содержит всю необходимую информацию.
Спецификации уместны, когда нужно описать общие правила взаимодействия между системами, обеспечить совместимость разных реализаций или определить стандартные интерфейсы. Например, протоколы, API-документация, форматы данных и т.п.
Когда пишут про огроменное количество миллиардов, то кажется пузырь пузырём. Но потом оказывается вся эта инфраструктура меньше годового Medicare. И теперь уже Medicare выглядит как пузырь, особенно учитывая что можно сдать анализы и получить трактовку от chatgpt уже на тарифе 20$
Да, действительно подобное поведение наблюдается. Проверял на qwen3-next-80b-a3b-instruct и С++ коде, но расширенный промпт может как минимум частично купировать проблему. Я использовал следующий промпт: "Проинспектируй код на ошибки и неточности; предложи исправления. Ошибка - это когда явно найдена неточность и ясно что фрагмент работает не так как нужно. Если фрагмент кода просто подозрительный, то это не ошибка, так как ты не сможешь чётко пояснить в чём заключается ошибка." Откровенный бред с одинаковыми строками (предположительно ошибочной и исправленной) пропал. Как временное решение до починки llama.cpp вполне сойдёт, так как остальные рассуждения модели вполне нормальные мне показались.
Слова "анализ" и "проанализировать" и их английские аналоги являются слишком сильно обобщёнными. Лучше формулировки вида "проинспектируй код на уязвимости" или ещё более детализированный промпт. Малодетализованные вопросы лучше отдавать более крупным моделям
Несмотря на малое количество активных параметров и хорошее теоретическое соотношение качества и эффективности, цены на api Qwen3-Next выше намного чем этот же gpt-oss-120B в целом и общем, хоть и зависит от провайдера api. А по идее должно быть сопоставимо. Значит инференс модели ещё не оптимизирован.
Так есть же SourceCraft от Яндекса. Или же как вариант собирать контекст самостоятельно, в смысле совсем не обязательно прямым копипастом, а какой-нибудь утилитой, которая собирает контекст. Эту утилиту можно предварительно написать с помощью LLM. Контекст с вопросом закидывается в чат. Написанную/переписанную функцию(какой-то фрагмент кода или возможно несколько фрагментов) обратно в код прямым копипастом или же в формате git diff. Далее модульные тесты. Повторяем процедуру с другими вопросами и контекстом до достижения видимых результатов. Понятно что claude довольно крут в плане малого количества ошибок/хорошей обученности, но есть немало других моделей которые могут писать код и стоят существенно(в разы) дешевле по апи.
Как-то скромно про цены умолчали. Эквивалент нескольких тракторов для агрохолдинга за возможность некоторого улучшения учёта. А какой-то большой экономии от небольшого улучшения учёта может и не быть.
Я вот только 2 опечатки увидел. Обычный плотный текст. По сути в С++ есть стремление сделать компактный синтаксис,как бы перенос этих же стремлений в русскоязычный текст. Я уже понял что слегка водянистый, легко читаемый тест для хабра получше будет.
Для достижения хорошего качества и полноты ответа эта модель много рассуждает, поэтому ждать придется. По 5+ минут рассуждений даже на сравнительно простые вопросы на похожей конфигурации ПК.
Закрытие школ пошло из-за урбанизации, когда население переезжало в крупные города и мегаполисы самостоятельно, без каких-либо правительственных указов. Население уменьшалось в малых городах и посёлках и деревнях, как следствие - закрытие и объединение школ. Потом пошла речь про импортозамещение, так как санкции мешают возить товары из-за рубежа (в связи с известными событиями). Количество рабочих вакансий начало существенно расти, пошёл рост зарплат выше инфляции во многих местах. Почти одновременно, но с небольшим запозданием пошло развитие языковых моделей и нейросетей в мире. Нейросети сильно давят на рынок офисных служащих, вызывая повешенную безработицу. До повсеместного применения гуманоидных роботов ещё довольно далеко, кое-где внедряются разве что роборуки, но это практически никак не уменьшает дефицит рабочих. Уровень деурбанизации на текущем этапе мал, поэтому Дерипаска заявил что желает чтобы его работники работали побольше, так как нужно модернизировать устаревающие производственные мощности, а взять работников особо негде. Как видно из моего описания, уровень образованности школьников здесь нигде ни фигурирует, так как электролиз и прокат/литьё алюминия - это не литографы и не самолёты. Возможно будут внедрять новые процессы получения алюминия из глин, так как месторождения бокситов исчерпаны.
Слово "безопасность" вообще достаточно далеко в настоящее время по смыслу от языков программирования, так как в существенно больше зависит от алгоритмов и контекста использования. То есть это больше про права доступа к определённой информации. В контексте языков программирования правильнее использовать слово "уязвимость" - использование огрехов в работе алгоритма/оборудования для вывода его из строя или получения неразглашаемой информации/её уничтожения. Учитывая что С++ поддерживается языковыми моделями достаточно хорошо, и разработка в целом довольно итеративное занятие, то выигрыш rust в каком-нибудь бенче "меньше уязвимостей в коде, сгенерированном одним промптом" не является сильно значимым преимуществом по моему мнению. Просто фактор личных предпочтений, эффекта "утёнка" и прочей психологии.
Так решение уже в целом известное. Работодатель будет учить только когда будет дефицит кадров (это вообще про всех, не только программисты). Пока по 1000+ резюме на вакансию, обучение выглядит (и по факту является) как проявление благотворительности. В микроэлектронике этот круг почти полностью замкнулся. То есть нет микроэлектронного производства -> нет специалистов. Если мы посмотрим на историю и антропологию, то почти никогда не было отката технологий без больших социально-экономических потрясений. Возможно, автор беспокоится о своих детях, поэтому проявляет солидарность.
Чтобы читатели ориентировались хорошо бы писать версию gpt. Так как для каких-то языков программирования и библиотек может быть обучение с подкреплением, а для других языков/библиотек - нет. Обучение без подкрепления может часто приводить к корявой логике.
Здесь
while(1) не означает зависания. Микроконтроллер может не иметь увесистую логику и работать полностью на обработку прерываний. То есть это вполне рабочий подход, особенно в отладке.Для обычного пользователя полезность openclaw немного сомнительна. Это инструмент для предпринимателей, которым нужно автоматизировать повторяющиеся офисные задачи.
Пока на одну вакансию по 1000+ откликов, говорить о дефиците как-то преждевременно, очевидно, что спад будет очень-очень медленым, так как существующие программисты особо никуда не деваются. Я даже хотел было написать статью что в разных языках программирования накопление техдолга значительно отличается, но боюсь что будет немало минусов, так как пруфов недостаточно
Причём тут реклама? Наверняка просто грузили в Сlaude все разведданные подряд чтобы сделать прогнозы и вычислить противоречивые разведданные. Подробности понятное дело никто на хабре публиковать не будет.
Маркировка - для отчётности, а не для покупателя.
Мне кажется что агентное программирование для очень многих может быть хуже вайб кодинга, так как привязка к достаточно дорогим моделям и извечный перерасход токенов.
Когда идёт поиск чего-то идеального, то уже нельзя говорить о дефиците. И не зависит про что речь идёт. То есть совмещение дефицита и идеальности - это уже логическая ошибка с точки зрения семантического смысла слов. Показное игнорирование правил можно рассматривать как неуважительное отношение к читателям, так как авторы статьи не иностранцы
Спецификация не уместна, когда задача требует конкретной реализации с определёнными ограничениями и деталями. В таких случаях код сам по себе уже содержит всю необходимую информацию.
Спецификации уместны, когда нужно описать общие правила взаимодействия между системами, обеспечить совместимость разных реализаций или определить стандартные интерфейсы. Например, протоколы, API-документация, форматы данных и т.п.
Когда пишут про огроменное количество миллиардов, то кажется пузырь пузырём. Но потом оказывается вся эта инфраструктура меньше годового Medicare. И теперь уже Medicare выглядит как пузырь, особенно учитывая что можно сдать анализы и получить трактовку от chatgpt уже на тарифе 20$
Да, действительно подобное поведение наблюдается. Проверял на qwen3-next-80b-a3b-instruct и С++ коде, но расширенный промпт может как минимум частично купировать проблему. Я использовал следующий промпт: "Проинспектируй код на ошибки и неточности; предложи исправления. Ошибка - это когда явно найдена неточность и ясно что фрагмент работает не так как нужно. Если фрагмент кода просто подозрительный, то это не ошибка, так как ты не сможешь чётко пояснить в чём заключается ошибка." Откровенный бред с одинаковыми строками (предположительно ошибочной и исправленной) пропал. Как временное решение до починки llama.cpp вполне сойдёт, так как остальные рассуждения модели вполне нормальные мне показались.
Слова "анализ" и "проанализировать" и их английские аналоги являются слишком сильно обобщёнными. Лучше формулировки вида "проинспектируй код на уязвимости" или ещё более детализированный промпт. Малодетализованные вопросы лучше отдавать более крупным моделям
Несмотря на малое количество активных параметров и хорошее теоретическое соотношение качества и эффективности, цены на api Qwen3-Next выше намного чем этот же gpt-oss-120B в целом и общем, хоть и зависит от провайдера api. А по идее должно быть сопоставимо. Значит инференс модели ещё не оптимизирован.
Так есть же SourceCraft от Яндекса. Или же как вариант собирать контекст самостоятельно, в смысле совсем не обязательно прямым копипастом, а какой-нибудь утилитой, которая собирает контекст. Эту утилиту можно предварительно написать с помощью LLM. Контекст с вопросом закидывается в чат. Написанную/переписанную функцию(какой-то фрагмент кода или возможно несколько фрагментов) обратно в код прямым копипастом или же в формате git diff. Далее модульные тесты. Повторяем процедуру с другими вопросами и контекстом до достижения видимых результатов. Понятно что claude довольно крут в плане малого количества ошибок/хорошей обученности, но есть немало других моделей которые могут писать код и стоят существенно(в разы) дешевле по апи.