С рассеиванием тепла в космосе тоже проблемы если что. Там нет теплообменной среды, единственный способ это излучение. А излучать запасенную кинетическую энергию можно годами.
Не согласен с посылом "у любителей архитектуры будет всё зашибись, а у любителей кодить будет всё фигово". Нейронки одинаково помогают и там и там, и одинаково галюцинируют и там и там. У автора в голове почему-то представление что "архитектуру придумать" это сложно, а "код написать" это легко.
Не будет никаких "инженер" vs "кодер". Если нейронки допилят до состояния что они не будут галюцинировать и ошибаться на крупных кодовых базах - лесом пойдут и "кодеры" и "инженеры" и ещё много кто.
Загрузка видео из ютуба / вк и тд противоречит пользовательскому соглашению, нарушает авторское право и, в случае извлечения из этого коммерческой выгоды, попадает под уголовную ответственность. Я бы на вашем месте хотя бы с юристом проконсультировался чтобы понимать все риски.
Все сделки вносятся в публичный реестр, на основе блокчейна, поэтому всякие штуки вроде задним числом поменять владельца и прочие фишки не прокатят.
От национализации нигде не защищено, но это будет по сути убийство экономики и (что более важно) убийство доходов правящей партии, сейчас застройщики заносят кучу денег (при получении разрешений на строительство, при покупке земли, в виде прямых пожертвований во время выборов, и тд).
А в то, что владельцы бизнеса сами будут с помощью БЯМ программы для своего бизнеса писать - ерунда это, не будут, и не смогут, и не захотят.
Владельцы ничего писать и не будут. К топ менеджерам придут продажники от LLM-ок и скажут "давайте пилот организуем, отдайте нам на нейро-аутсорс что нибудь". Владельцы почешут репу, вначале дадут что-нибудь не сильно важное (например какой-нибудь R&D проект с небольшим числом клиентов).
Посмотрят на результаты "раньше проект вела команда из 6 разработчиков, стоила 300K$ в год, а теперь затрат 10K$ в год, а эффективность раз в 10 выше, фичи добавляются в течение нескольких минут от постановки задач продактами, стабильность повысилась (раньше иногда инциденты были, а теперь 99.99% аптайм)".
Нормально пишется до момента пока не столкнешься с проблемой которую LLM не может решить. После этого - только самому вникать и разбираться в тонкостях этого языка / фреймворка.
Большинство тех кто сюда лезет отваливаются просто потому что им это не интересно, и потому что в целом сидеть за компом по 8 часов в день напрягая мозги желания нет.
Инструменты меняются, глобально задачи которые решают программисты не особо. Кто-то общается с клиентами и выявляет потребности / боли / проблемы (продакты / аналитики / CEO / etc.), кто-то реализовывает решение.
Инструменты становятся лучше и эффективней, суть работы меняется не сильно, надо глубоко понять бизнес проблему и имеющиеся ограничения и выдать решение используя имеющиеся инструменты.
Реальные кейсы когда тот же deepseek r1 (полный) запускали в такой конфигурации есть? Я видел кейсы когда маки пытались соединять таким образом, и то не хватало пропусной способности ethernet-а, приходилось на thunderbolt переходить но и там всё ограничено было пропусной способностью. А вы тут утверждаете что обычной сетки хватит, что несколько проитворечит реальным попыткам.
Критическое Мышление: Профессиональные навыки, основанные на логике, анализе данных и фактчекинге, помогают нам распознавать манипуляции, пропаганду и иррациональные идеологии, которые часто подпитывают конфликты.
К сожалению так не работает. Профессиональные навыки зачастую применяются только в профессии, а в других сферах все такая же подверженность пропаганде, манипуляциям и когнитивным искажениям. Зачастую ещё куча своих тараканов в голове и наивное представление о реальном мире.
Куча крупных легаси проектов так живет и ничё.. Архитектура ужасная, техдолг никто не выплачивал, но наличие огромного числа тестов позволяет худо-бедно не разваливать систему и даже че-то туда впихивать ещё сверху.
Я стараюсь весь код который генерит LLM понимать хотя бы высокоуровнево / концептуально. Если LLM начинает тупить я могу в любой момент продолжить за ним. Зачем мне писать с нуля если LLM релизовал подход который я ему сам сказал (или объяснил свой подход, я его понял и согласился)
Если застряли со сложным багом / etc. - я заставляю его больше логов добавлять чисто для дебага, потом когда он уже точно разобрался в чем бага и понял как правильно фиксить - откатываю все логи и тестовые попытки и прошу уже нормально пофиксить - он фиксит коротко реальную багу и не трогает остальной код.
Ну и chatgpt + ручное копирование - не удобно, в cursor это всё намного быстрей и естественней.
То есть, программист получает, допустим, 100к, а производит на 110к. Соответственно, если производительность труда вырастет (за счёт машобуча или любого другого инструмента) и программист будет производить на 120к, то нанимать будут не меньше, а больше.
Это очень упрощенное представление. Иногда бюджеты есть смысл вкладывать в разработку, иногда в маркетинг, иногда вообще сокращать. Не факт что теперь нужны будут по 100 тысяч разрабов во всяких гуглах и прочих, может оказаться что теперь можно делать продукты небольшими командами.
Очередной вечный двигатель. Вроде на них больше не должны патенты выдавать.
С рассеиванием тепла в космосе тоже проблемы если что. Там нет теплообменной среды, единственный способ это излучение. А излучать запасенную кинетическую энергию можно годами.
Потому что другого не останется?
Прошлая статья хотя бы пыталась в анализ. Эта - абсолютный пропагандистский высер основанный на манипуляциях и эмоциях.
Что мешает одному человеку устранить другого и забрать всё найденное себе?
Не согласен с посылом "у любителей архитектуры будет всё зашибись, а у любителей кодить будет всё фигово". Нейронки одинаково помогают и там и там, и одинаково галюцинируют и там и там. У автора в голове почему-то представление что "архитектуру придумать" это сложно, а "код написать" это легко.
Не будет никаких "инженер" vs "кодер". Если нейронки допилят до состояния что они не будут галюцинировать и ошибаться на крупных кодовых базах - лесом пойдут и "кодеры" и "инженеры" и ещё много кто.
Столько сколько получится проревьюить и понять что происходит )
Загрузка видео из ютуба / вк и тд противоречит пользовательскому соглашению, нарушает авторское право и, в случае извлечения из этого коммерческой выгоды, попадает под уголовную ответственность. Я бы на вашем месте хотя бы с юристом проконсультировался чтобы понимать все риски.
Все сделки вносятся в публичный реестр, на основе блокчейна, поэтому всякие штуки вроде задним числом поменять владельца и прочие фишки не прокатят.
От национализации нигде не защищено, но это будет по сути убийство экономики и (что более важно) убийство доходов правящей партии, сейчас застройщики заносят кучу денег (при получении разрешений на строительство, при покупке земли, в виде прямых пожертвований во время выборов, и тд).
Владельцы ничего писать и не будут. К топ менеджерам придут продажники от LLM-ок и скажут "давайте пилот организуем, отдайте нам на нейро-аутсорс что нибудь". Владельцы почешут репу, вначале дадут что-нибудь не сильно важное (например какой-нибудь R&D проект с небольшим числом клиентов).
Посмотрят на результаты "раньше проект вела команда из 6 разработчиков, стоила 300K$ в год, а теперь затрат 10K$ в год, а эффективность раз в 10 выше, фичи добавляются в течение нескольких минут от постановки задач продактами, стабильность повысилась (раньше иногда инциденты были, а теперь 99.99% аптайм)".
Ну и сделают соответствующий выбор.
Нормально пишется до момента пока не столкнешься с проблемой которую LLM не может решить. После этого - только самому вникать и разбираться в тонкостях этого языка / фреймворка.
Большинство тех кто сюда лезет отваливаются просто потому что им это не интересно, и потому что в целом сидеть за компом по 8 часов в день напрягая мозги желания нет.
Инструменты меняются, глобально задачи которые решают программисты не особо. Кто-то общается с клиентами и выявляет потребности / боли / проблемы (продакты / аналитики / CEO / etc.), кто-то реализовывает решение.
Инструменты становятся лучше и эффективней, суть работы меняется не сильно, надо глубоко понять бизнес проблему и имеющиеся ограничения и выдать решение используя имеющиеся инструменты.
По вашей же ссылке у лидера точность 82.7%, у Deepseek r1 64%, у qwen 2.5 25%. Такое себе.
Реальные кейсы когда тот же deepseek r1 (полный) запускали в такой конфигурации есть? Я видел кейсы когда маки пытались соединять таким образом, и то не хватало пропусной способности ethernet-а, приходилось на thunderbolt переходить но и там всё ограничено было пропусной способностью. А вы тут утверждаете что обычной сетки хватит, что несколько проитворечит реальным попыткам.
Абсолютно вредная статья и советы. Насмотревшись на поделия этих "творцов" предыдущий автор и написал свой пост.
К сожалению так не работает. Профессиональные навыки зачастую применяются только в профессии, а в других сферах все такая же подверженность пропаганде, манипуляциям и когнитивным искажениям. Зачастую ещё куча своих тараканов в голове и наивное представление о реальном мире.
так и мой пример про надежность - живут как-то и не разваливаются (ну.. более-менее) как раз с плохой архитектурой за счёт хорошего тестирования
Куча крупных легаси проектов так живет и ничё.. Архитектура ужасная, техдолг никто не выплачивал, но наличие огромного числа тестов позволяет худо-бедно не разваливать систему и даже че-то туда впихивать ещё сверху.
Я стараюсь весь код который генерит LLM понимать хотя бы высокоуровнево / концептуально. Если LLM начинает тупить я могу в любой момент продолжить за ним. Зачем мне писать с нуля если LLM релизовал подход который я ему сам сказал (или объяснил свой подход, я его понял и согласился)
Если застряли со сложным багом / etc. - я заставляю его больше логов добавлять чисто для дебага, потом когда он уже точно разобрался в чем бага и понял как правильно фиксить - откатываю все логи и тестовые попытки и прошу уже нормально пофиксить - он фиксит коротко реальную багу и не трогает остальной код.
Ну и chatgpt + ручное копирование - не удобно, в cursor это всё намного быстрей и естественней.
Это очень упрощенное представление. Иногда бюджеты есть смысл вкладывать в разработку, иногда в маркетинг, иногда вообще сокращать. Не факт что теперь нужны будут по 100 тысяч разрабов во всяких гуглах и прочих, может оказаться что теперь можно делать продукты небольшими командами.