Кормят говном? Ну так не ешьте. Насилуют? Ну так на улицу не ходите.
Я понимаю, вы скорее всего далеки от академической среды. Причин несколько. Во-первых, с таким подходом придёт грантодатель/инвестор со словами "Вы бездельники, openai за вас всё сделали", не разобравшись в вопросе. Во-вторых, это загрязнение среды, всё хорошо пока на неподтверждённые (и возможно ошибочные) заключения не начнут ссылаться. В-третьих, банальный интерес, а что же там навыводили, да ни один заинтересованный человек спать не сможет пока не разберётся, тратя на это своё время, даже если окажется что там бред. Это банальная кража фокуса и внимания. Ну а карьеристы да, просто отмахнутся и будут дальше сидеть на грантах, лишь бы статью выпустить. И получается что те, кто реально мог бы что-то сделать, просто тратят свой ресурс.
Прямо сейчас пойдите и почитайте почему закрыли программу поиска багов в google, curl, в половине опенсорс проектов ограничили pr только проверенными мейнтейнерами. Любая открытая система строится на доверии.
Планы бесполезны, но планирование бесценно. Если речь шла о смене бизнес требований, это проблема бизнеса. Если речь об ошибках проектирования, это skill issue или недостаточный сбор данных.
Какое-то у вас и правда странное отношение к нейронкам и не только. Суть науки в добавочном знании, за это институтам как раз и платят. Пока человек не разберётся с выхлопом openai и не систематизирует его, смысла в этом ноль, это не добавочное знание, это сырьё, где как вы сами же говорили
В смысле крамола? Любой адекватный программист в любое время с зарождения программирования вам сказал бы что лучший код тот, что не был написан. Но так ты слона не продашь, все слишком любят истории про борьбу с драконами и превозмогание проблем которые вы сами себе создали.
Речь была о уже работающем проекте, а не написании кода с нуля. Ну да ладно.
И это типа оправдание чтобы сеять хаос вокруг себя? Никто не говорит, что перед релизом продукт должен быть комар носа не подточит и вылизан аж до блеска. Но спланировать заранее как вы это будете дальше развивать, какая должна быть архитектура, инфраструктура, можно заранее, и сильно сверху в расходах не прибавит. А не это вот "Сделаем тяп-ляп, потом всё равно хотелки поменяются, 5 раз переписывать будем". Как будто нет чего-то посередине, обязательно либо говнокод, либо вылизанный код.
Нет сейчас таких ниш где можно сделать mvp за неделю лишь бы рынок захватить, это осталось в 10-х годах, чутка поднялось с нейронками, и за редким исключением сгинуло после того как появились решения от крупняка. Может и есть что-то супер-нишевое, но если вам интересно, купят у вас это или нет, можете новости почитать да за окно выглянуть. А если вы никого в этой нише не знаете, то тем более смысла пытаться ноль - значит и опыта в этой нише у вас нет, ваша "добавочная стоимость" равна нулю.
Который проходит через огромную цепочку тестов, анализаторов, потом попадает к нейросетевым валидаторам (в том числе и проект bigsleep) и в конечном итоге всё равно идёт на ревью к человеку. Вот это они забывают, что у гугла огромная устойчивая инфраструктура для работы с кодом, а не то что гугл продаёт ИИ.
И то, при всём при этом, радостных отчётов об ускорении от самого гугла я не припомню. А если открыть их отчёты, то там будет что-то типа
Over 80% of respondents indicate that AI has enhanced their productivity.
То есть респондетны говорят, но так ли это на самом деле, а кто его знает. А в отчётах где приводится "рост ~10%" даже метрик по которым это выводилось как правило нет. Как по мне, всё упирается в скорость работы человека.
А мне кажется всё проще, как и с программированием. Те, кто создавали видимость работы, переполошились что их работу отберут. Увлечённые, что кайфовали от самого процесса, переполошились что у них отберут то, о чём писали в статье:
вокруг большой задачи годами росла целая тусовка: семинары, ученики, новые идеи, иногда целые направления – а сейчас это всё заменяет три часа работы нейронки
У людей науки (по моим личным наблюдениям) и так частенько возникали вопросы "А тем ли я занимаюсь? Зачем мне это?". А с подобными новостями, ещё больше станет такой вопрос задавать, вне зависимости от реального положения дел. Вполне может стать что увлечённые просто исчезнут, а карьеристы будут сидеть, проверять и систематизировать результаты работы нейронок.
В том и прикол, китайцы это делали САМИ, те кто занимаются разработкой и производством как раз изначально и занимались такой "тренировкой" на чайнафонах. А натягивать это на использование нейронок, это как говорить что у нас есть своё производство, занимаясь переклеиванием шильдиков. Вы не разобрались, не прокачали свою экспертизу, вы просто отдали это на ауторс. Это не плохо, просто не надо себя обманывать, прикол телефонов того же Huawei не в том что он уникален, а EMUI и стандартное (и потому дешёвое) железо с oem фабрики. Причём oem сборка хотя бы защищена контрактами и взаимными обязательствами, а нейронки вам ничем не обязаны. Да и чтобы выхлоп нейронки перестал для вас быть чёрным ящиком, вам надо сначала разобраться, но это уже не вайбкодинг.
Работает было сказано к тому, что пользователь уже привык им пользоваться. Собственно поэтому поделие из статьи и копирует внешний вид фотошопа и умеет открывать psd. Кстати странно, мне почему-то казалось что формат проприетарный, ан нет, он открыт для чтения. А вот насколько стороннее по хорошо его обрабатывает - вопрос открытый. Как и прочие приколы самого фотошопа вроде набора кастомных кисточек, плагинов и так далее. Хотя один фиг сейчас и Adobe вайбкодит как не в себя, остаётся только надеяться что там процесс нормально, как в условном гугле, налажен.
Я же говорю, вы уже уловили посыл того, о чём я говорил и почему предложенная выше модель если и будет работать, то с очень большими оговорками. А решение мало предложить, его надо ещё и продать.
Ну так же поставит десяток агентов, которые ему промоделируют продукт/идею, покажут возможные результаты выхода на рынок и пр, пр.
Которые будут убеждать в том, какая идея крутая и революционная, и точно перевернёт представление человечества о *вставить название*, потому что модели склонны поддерживать пользователя в определённых вещах. "Вы не правы" модель скажет только если вы объективно неправы, но на рынке для начинающего бизнесмена слишком много тонких материй не поддающихся анализу и оцифровке. Как вы оцифруете например связи, и речь в том числе о зондировании конкурентов? Предпринимательскую чуйку, тренды, и ещё много мелочей которые надо учитывать когда речь идёт о техническом бизнесе? Не говоря уже о том, что доверять свои деньги вероятностной машине я бы не стал, вероятности на рынке и так слишком условные.
Можете, который не принесёт дохода, потому что нет опыта ведения бизнеса и понимания потребностей рынка. За исключением если вы тот самый предметник, из которых обычно и получаются бизнесмены в технических отраслях, и при этом обладаете жилкой продавца и связями. Вы почти уловили суть.
Но тем не менее, он работает. А если слизывать с оригинала, проблем может быть не меньше - как минимум будет несовместим формат, потому что psd защищён авторским правом. В чём проблема с лицензией gimp у которого gpl я не знаю. А стричь денежки на очередной поделке когда "каждый сам себе программист", ну такая себе затея - опенсорс клон фотошопа или ии-форк гимпа хотя бы таких же фанатиков может привлечь.
Мне всё ещё интересно, как вы собираетесь взращивать таких вот архитекторов и людей с системным мышлением. Допустим, как вы можете координировать нейросети по написанию кода если этот самый код вы никогда не писали? Как я тут видел, "Предложи изменения", "Ок", "Дальше"? Да и не имея опыта в разработке, каким образом вы сможете оценить и проверить результат работы нейросети? Вот допустим гугл, те кто работают над ИИ, и у себя же его используют, 75% кода генерируется, но код проходит через довольно длинную цепочку валидаторов, и потом всё ещё попадает на ревью к человеку.
Ну окей, допустим ваша модель работает, что такого сакрального тогда есть в предметной области что не поддаётся оцифровке? Вот с позиции бизнесмена, зачем нужен предметник-архитектор, если он может поставить нейросетевых: предметника, архитектора, 5 создателей, 7 валидаторов и 5 тестировщиков?
Про живых печатных машинок даже смешно, это описание вчерашнего выпускника на низшей позиции бигтеха.
Я понимаю что отхвачу минусов (привыкайте, это норма для любого острого обсуждения), но как мне мой батя всегда говорил: "***деть - не мешки ворочать, много вас таких по весне оттаяло"
Стесняюсь спросить, зачем мне тратить пару сотен баксов чтобы сделать копию софта, который либо стоит копейки, либо можно найти на зелёных сайтах? Тем более что у почти любого софта есть опенсорс аналог, не лучше ли потратить токены на его совместное развитие?
Рекомендую почитать про model collapse. Для обучения нейросети как правило нужна более крупная и точная нейросеть, и то ограниченно. Так делали например с qwen, там на этапе пред обучения массив данных содержал небольшую часть выдачи клода, который заполнял пробелы в реальных данных. А на этапе пост обучения уже использовали целиком выдачу клода.
И опять-таки, откуда нейронке знать про не зарегистрированные CVE если это не условный bigsleep.
А почему вы считаете что инженеры проводили глубокий аудит при составлении датасетов? Да, если CVE официально оформлена, то код с ней в датасет не попадёт. А что насчёт ещё не обнаруженных, они попадут в обучающую выборку? А если составители датасетов знают где эти самые CVE, чего же они их не оформили? К тому же каким бы ни был классным датасет, вероятностную природу нейросетей и выбор happy path в некоторых случаях это не отменяет. Что и говорится в моём примере, который вы проигнорировали, хотя выше упрекали программистов в высокомерии.
Это и до нейронок было известно. И кстати интересно получается, если нейросети учились на коде где куча CVE, и учитывая их вероятностную природу, почему вы считаете что они будут писать код лучше? И учитывая что нейронки зачастую рассматривают happy path, в то время как у меня включается паранойя (издержки специализации), вплоть до того что исходники либ ковыряю, чтобы понять что метод делает.
Не, я не спорю, я тоже говно периодически пишу, человеческий фактор надо учитывать, но я осознаю что могу написать говно, поэтому постоянно себя одёргиваю и перепроверяю. И линтерами, и стат анализаторами, и санитайзерами обвешиваюсь, и нейронки для ревью использую. Ну а в крупных проектах CVE не только потому что программисты плохие, но и потому что проекты слишком большие и сложные.
Не так давно кстати смотрел что выдал клод для обёртки поверх snmp++, буквально единственной открытой кроссплатформенной либы на c++ для работы с snmp. И там был интересный момент - асинхронный get возвращал статус, но нейронка посчитала что возвращается id запроса, типы данных одни и те же, технически код верный. По id можно было отменить запрос, вызвав cancel, внутри этого метода освобождались ресурсы. Надеюсь вы понимаете к чему я клоню, утечка памяти на ровном месте. В примерах такого нет, благо либа не особо большая и код неплохо написан, и разобраться не составило труда. Почему нейронка так решила - не знаю, при том что исходники самой либы лежали рядом и использовался агент.
Нейросеть так называется потому что копирует принцип работы нейронной сети мозга. По нашему образу и подобию она была бы, если бы обладала нейропластичностью, то есть могла перестраивать собственную структуру, а не просто меняла веса в процессе обучения. И современные нейросети это гигантский фильтр с предсказанием, основанный на обратном распространении ошибки и кучей костылей поверх.
Факт. А мы строим нейросети вдохновившись принципами работы жутко неэффективной сети, что находится у нас в голове, сплошь состоящей из костылей, и чтобы эти костыли исправить в наших творениях, плодим новые костыли. Человек звучит гордо, да? Хотя это всё равно что говорить мол самолёты по образу и подобию птиц сделаны. Так-то оно так, принцип работы тот же, но есть нюанс.
Кормят говном? Ну так не ешьте. Насилуют? Ну так на улицу не ходите.
Я понимаю, вы скорее всего далеки от академической среды. Причин несколько. Во-первых, с таким подходом придёт грантодатель/инвестор со словами "Вы бездельники, openai за вас всё сделали", не разобравшись в вопросе. Во-вторых, это загрязнение среды, всё хорошо пока на неподтверждённые (и возможно ошибочные) заключения не начнут ссылаться. В-третьих, банальный интерес, а что же там навыводили, да ни один заинтересованный человек спать не сможет пока не разберётся, тратя на это своё время, даже если окажется что там бред. Это банальная кража фокуса и внимания. Ну а карьеристы да, просто отмахнутся и будут дальше сидеть на грантах, лишь бы статью выпустить. И получается что те, кто реально мог бы что-то сделать, просто тратят свой ресурс.
Прямо сейчас пойдите и почитайте почему закрыли программу поиска багов в google, curl, в половине опенсорс проектов ограничили pr только проверенными мейнтейнерами. Любая открытая система строится на доверии.
Планы бесполезны, но планирование бесценно. Если речь шла о смене бизнес требований, это проблема бизнеса. Если речь об ошибках проектирования, это skill issue или недостаточный сбор данных.
Какое-то у вас и правда странное отношение к нейронкам и не только. Суть науки в добавочном знании, за это институтам как раз и платят. Пока человек не разберётся с выхлопом openai и не систематизирует его, смысла в этом ноль, это не добавочное знание, это сырьё, где как вы сами же говорили
В смысле крамола? Любой адекватный программист в любое время с зарождения программирования вам сказал бы что лучший код тот, что не был написан. Но так ты слона не продашь, все слишком любят истории про борьбу с драконами и превозмогание проблем которые вы сами себе создали.
Речь была о уже работающем проекте, а не написании кода с нуля. Ну да ладно.
И это типа оправдание чтобы сеять хаос вокруг себя? Никто не говорит, что перед релизом продукт должен быть комар носа не подточит и вылизан аж до блеска. Но спланировать заранее как вы это будете дальше развивать, какая должна быть архитектура, инфраструктура, можно заранее, и сильно сверху в расходах не прибавит. А не это вот "Сделаем тяп-ляп, потом всё равно хотелки поменяются, 5 раз переписывать будем". Как будто нет чего-то посередине, обязательно либо говнокод, либо вылизанный код.
Нет сейчас таких ниш где можно сделать mvp за неделю лишь бы рынок захватить, это осталось в 10-х годах, чутка поднялось с нейронками, и за редким исключением сгинуло после того как появились решения от крупняка. Может и есть что-то супер-нишевое, но если вам интересно, купят у вас это или нет, можете новости почитать да за окно выглянуть. А если вы никого в этой нише не знаете, то тем более смысла пытаться ноль - значит и опыта в этой нише у вас нет, ваша "добавочная стоимость" равна нулю.
И вообще, лучший код это тот, что не был написан.
Который проходит через огромную цепочку тестов, анализаторов, потом попадает к нейросетевым валидаторам (в том числе и проект bigsleep) и в конечном итоге всё равно идёт на ревью к человеку. Вот это они забывают, что у гугла огромная устойчивая инфраструктура для работы с кодом, а не то что гугл продаёт ИИ.
И то, при всём при этом, радостных отчётов об ускорении от самого гугла я не припомню. А если открыть их отчёты, то там будет что-то типа
То есть респондетны говорят, но так ли это на самом деле, а кто его знает. А в отчётах где приводится "рост ~10%" даже метрик по которым это выводилось как правило нет. Как по мне, всё упирается в скорость работы человека.
А мне кажется всё проще, как и с программированием. Те, кто создавали видимость работы, переполошились что их работу отберут. Увлечённые, что кайфовали от самого процесса, переполошились что у них отберут то, о чём писали в статье:
У людей науки (по моим личным наблюдениям) и так частенько возникали вопросы "А тем ли я занимаюсь? Зачем мне это?". А с подобными новостями, ещё больше станет такой вопрос задавать, вне зависимости от реального положения дел. Вполне может стать что увлечённые просто исчезнут, а карьеристы будут сидеть, проверять и систематизировать результаты работы нейронок.
В том и прикол, китайцы это делали САМИ, те кто занимаются разработкой и производством как раз изначально и занимались такой "тренировкой" на чайнафонах. А натягивать это на использование нейронок, это как говорить что у нас есть своё производство, занимаясь переклеиванием шильдиков. Вы не разобрались, не прокачали свою экспертизу, вы просто отдали это на ауторс. Это не плохо, просто не надо себя обманывать, прикол телефонов того же Huawei не в том что он уникален, а EMUI и стандартное (и потому дешёвое) железо с oem фабрики. Причём oem сборка хотя бы защищена контрактами и взаимными обязательствами, а нейронки вам ничем не обязаны. Да и чтобы выхлоп нейронки перестал для вас быть чёрным ящиком, вам надо сначала разобраться, но это уже не вайбкодинг.
Работает было сказано к тому, что пользователь уже привык им пользоваться. Собственно поэтому поделие из статьи и копирует внешний вид фотошопа и умеет открывать psd. Кстати странно, мне почему-то казалось что формат проприетарный, ан нет, он открыт для чтения. А вот насколько стороннее по хорошо его обрабатывает - вопрос открытый. Как и прочие приколы самого фотошопа вроде набора кастомных кисточек, плагинов и так далее. Хотя один фиг сейчас и Adobe вайбкодит как не в себя, остаётся только надеяться что там процесс нормально, как в условном гугле, налажен.
Я же говорю, вы уже уловили посыл того, о чём я говорил и почему предложенная выше модель если и будет работать, то с очень большими оговорками. А решение мало предложить, его надо ещё и продать.
Которые будут убеждать в том, какая идея крутая и революционная, и точно перевернёт представление человечества о *вставить название*, потому что модели склонны поддерживать пользователя в определённых вещах. "Вы не правы" модель скажет только если вы объективно неправы, но на рынке для начинающего бизнесмена слишком много тонких материй не поддающихся анализу и оцифровке. Как вы оцифруете например связи, и речь в том числе о зондировании конкурентов? Предпринимательскую чуйку, тренды, и ещё много мелочей которые надо учитывать когда речь идёт о техническом бизнесе? Не говоря уже о том, что доверять свои деньги вероятностной машине я бы не стал, вероятности на рынке и так слишком условные.
Можете, который не принесёт дохода, потому что нет опыта ведения бизнеса и понимания потребностей рынка. За исключением если вы тот самый предметник, из которых обычно и получаются бизнесмены в технических отраслях, и при этом обладаете жилкой продавца и связями. Вы почти уловили суть.
Но тем не менее, он работает. А если слизывать с оригинала, проблем может быть не меньше - как минимум будет несовместим формат, потому что psd защищён авторским правом. В чём проблема с лицензией gimp у которого gpl я не знаю. А стричь денежки на очередной поделке когда "каждый сам себе программист", ну такая себе затея - опенсорс клон фотошопа или ии-форк гимпа хотя бы таких же фанатиков может привлечь.
Мне всё ещё интересно, как вы собираетесь взращивать таких вот архитекторов и людей с системным мышлением. Допустим, как вы можете координировать нейросети по написанию кода если этот самый код вы никогда не писали? Как я тут видел, "Предложи изменения", "Ок", "Дальше"? Да и не имея опыта в разработке, каким образом вы сможете оценить и проверить результат работы нейросети? Вот допустим гугл, те кто работают над ИИ, и у себя же его используют, 75% кода генерируется, но код проходит через довольно длинную цепочку валидаторов, и потом всё ещё попадает на ревью к человеку.
Ну окей, допустим ваша модель работает, что такого сакрального тогда есть в предметной области что не поддаётся оцифровке? Вот с позиции бизнесмена, зачем нужен предметник-архитектор, если он может поставить нейросетевых: предметника, архитектора, 5 создателей, 7 валидаторов и 5 тестировщиков?
Про живых печатных машинок даже смешно, это описание вчерашнего выпускника на низшей позиции бигтеха.
Я понимаю что отхвачу минусов (привыкайте, это норма для любого острого обсуждения), но как мне мой батя всегда говорил: "***деть - не мешки ворочать, много вас таких по весне оттаяло"
Кто-то запретил сделать форк гимпа и развивать его своими силами?
Стесняюсь спросить, зачем мне тратить пару сотен баксов чтобы сделать копию софта, который либо стоит копейки, либо можно найти на зелёных сайтах? Тем более что у почти любого софта есть опенсорс аналог, не лучше ли потратить токены на его совместное развитие?
Рекомендую почитать про model collapse. Для обучения нейросети как правило нужна более крупная и точная нейросеть, и то ограниченно. Так делали например с qwen, там на этапе пред обучения массив данных содержал небольшую часть выдачи клода, который заполнял пробелы в реальных данных. А на этапе пост обучения уже использовали целиком выдачу клода.
И опять-таки, откуда нейронке знать про не зарегистрированные CVE если это не условный bigsleep.
А почему вы считаете что инженеры проводили глубокий аудит при составлении датасетов? Да, если CVE официально оформлена, то код с ней в датасет не попадёт. А что насчёт ещё не обнаруженных, они попадут в обучающую выборку? А если составители датасетов знают где эти самые CVE, чего же они их не оформили? К тому же каким бы ни был классным датасет, вероятностную природу нейросетей и выбор happy path в некоторых случаях это не отменяет. Что и говорится в моём примере, который вы проигнорировали, хотя выше упрекали программистов в высокомерии.
Это и до нейронок было известно. И кстати интересно получается, если нейросети учились на коде где куча CVE, и учитывая их вероятностную природу, почему вы считаете что они будут писать код лучше? И учитывая что нейронки зачастую рассматривают happy path, в то время как у меня включается паранойя (издержки специализации), вплоть до того что исходники либ ковыряю, чтобы понять что метод делает.
Не, я не спорю, я тоже говно периодически пишу, человеческий фактор надо учитывать, но я осознаю что могу написать говно, поэтому постоянно себя одёргиваю и перепроверяю. И линтерами, и стат анализаторами, и санитайзерами обвешиваюсь, и нейронки для ревью использую. Ну а в крупных проектах CVE не только потому что программисты плохие, но и потому что проекты слишком большие и сложные.
Не так давно кстати смотрел что выдал клод для обёртки поверх snmp++, буквально единственной открытой кроссплатформенной либы на c++ для работы с snmp. И там был интересный момент - асинхронный get возвращал статус, но нейронка посчитала что возвращается id запроса, типы данных одни и те же, технически код верный. По id можно было отменить запрос, вызвав cancel, внутри этого метода освобождались ресурсы. Надеюсь вы понимаете к чему я клоню, утечка памяти на ровном месте. В примерах такого нет, благо либа не особо большая и код неплохо написан, и разобраться не составило труда. Почему нейронка так решила - не знаю, при том что исходники самой либы лежали рядом и использовался агент.
Нейросеть так называется потому что копирует принцип работы нейронной сети мозга. По нашему образу и подобию она была бы, если бы обладала нейропластичностью, то есть могла перестраивать собственную структуру, а не просто меняла веса в процессе обучения. И современные нейросети это гигантский фильтр с предсказанием, основанный на обратном распространении ошибки и кучей костылей поверх.
Факт. А мы строим нейросети вдохновившись принципами работы жутко неэффективной сети, что находится у нас в голове, сплошь состоящей из костылей, и чтобы эти костыли исправить в наших творениях, плодим новые костыли. Человек звучит гордо, да? Хотя это всё равно что говорить мол самолёты по образу и подобию птиц сделаны. Так-то оно так, принцип работы тот же, но есть нюанс.