Да, совершенно верно. В моем случае мне сказали "спасибо" и команда, и заказчик, все были очень довольны, кроме моей психики и здоровья, которые в конечном итоге и поплатились за удобство других. Совсем не очевидная ловушка должен признать.
Не согласен с вами, статья очень годная, формализует и явно описывает вещи, которые понятны на интуитивном уровне, но не систематизированы.
Сам когда-то был таким "спасателем". Героически сдав очередной проект и проанализировав причины, по которым пришлось проявлять героизм, понял, что во многом виноват сам: слишком много на себя взял, став тем самым "узким горлышком", из-за которого и сам выдохся до предела, и результат не вот, чтобы сильно высокий показал, хотя формально проект был принят заказчиком. В моем представлении я выступал защитником команды от токсичного заказчика, оставив единственное окно взаимодействия только через себя. В этом был резон, потому что заказчик был не корректен, а иногда и груб при общении с членами моей команды, им было реально тяжело друг с другом общаться, мне же это давалось сильно проще, я гораздо более дипломатичен и терпелив. Нужно было вместо этого не просто избавить их от общения друг с другом, а настроить процессы так, чтобы общение происходило более предметно, строго в области компетенций конкретного сотрудника, а то заказчик часто прыгал с темы на тему, вопрошал про смежные области, на которые сотрудник не мог ответить, что в том числе и являло собой в итоге раздражение и негатив с обоих сторон.
На счет самомнения - поверьте, у меня его не больше, чем у среднестатистического человека. Я вполне ясно осознаю свои сильные и слабые стороны, причем слабых вполне хватает.
Очень удивился, когда дочитав статью, увидел, что она от Хабр.Карьеры..
Честно говоря, в статье ничего нового, да и в целом материал низкого качества, к сожалению. В списке востребованных направлений очевидные вещи, они и так уже несколько лет в тренде, тезис о том, что нужно знать это вот все вместе взятое как минимум спорный, так как усложняются технологии - растет специализация отдельных сотрудников, зачем прокачивать сразу все - решительно не ясно. Иметь общее представление - да, но хороший специалист и так должен иметь представление о разных технологиях и инструментах в своей и смежных предметных областях.
И не нужно поголовно всем уметь в управление и софт скилы, да и прокачать софт скилы это ну такое. Ты либо предрасположен к этому, либо нет, либо умеешь с людьми нормально общаться, слышать их, чувствовать на интуитивном уровне, либо не умеешь, этому не так просто научиться. Если к этому не лежит, то и не надо, очевидно, найдутся другие сильные стороны, которые разумно усилить.
Странная статья, честное слово. Особенно смущают, конечно, иконки галочек и минусов вместо обычных тире в конце статьи - как будто копипаст с LLM чата всем известного...
Ну а по делу, статья в духе "было плохо, пришел я, стало хорошо". В чем собственно были проблемы предыдущих проджектов, как и почему их удалось решить именно автору неясно.
Добротная статья, спасибо. Очень радует трезвость рассуждений и выводов, а то надоели уже эти оголтелые авторы, для которых LLM это манна небесная и скоро человек будет не нужен (ну и да, они все упорно называют LLM "искусственным интеллектом", это первый признак оголтелости автора).
Ну концептуально это по сути аппроксимационная модель, которая выдает наиболее статистически вероятный ответ на соответствующий вход. По сути большая, сложная статистическая машина. А на счёт понимания "пути", теория нейросетевых моделей разрабатывалась математиками достаточно долгое время, те же методы обучения, по типу back error propagation, вполне себе доказаны с точки зрения математики. По сути это метод оптимизации неявной функции, цель которого минимизировать выходную ошибку. В общем не разделяю всего этого таинственного флёра вокруг нейросетей, больше походит на маркетинг.
А если более развернуто, то конечно не хватает оценки качества работы LLM. Никто и не сомневается, что тот же ChatGPT может сгенерировать что угодно, включая устав, матрицу рисков и прочее. Вопрос к качеству этого контента. По своему опыту могу сказать, что нередко весь ответ можно просто выкинуть, потому что там как правило поверхностные, очевидные вещи. Пока я остановился на использовании того же ChatGPT, как поисковика, вот здесь профит очевидный.
А где разработчики LLM говорят, что не знают как оно работает? можно ссылку, пожалуйста. Я такого не встречал и комментарий аналитика из статьи лично мне показался самым разумным.
Нет, у меня достаточно опыта. Честно говоря не анализировал ситуацию на том же getmatch по джуновским вакансиям, но в любом случае искать на HH это путь в никуда
Ну из альертнатив накрутке (которую лично я осуждаю даже с учётом аргументов автора) - это альтернативные HH площадки по поиску работы, потому что HH сейчас просто сломан, на нем невозможно найти нормальную работу, там просто ад какой-то. Например, лично я через getmatch нашел работу, очень хороший сервис, вакансий немного, не они все живые и быстро дают отклик. Ещё есть разные ТГ чаты/группы/каналы. Там вполне можно без накрутки по-честному найти что-то подходящее.
В радиолокации как мне кажется вообще с терминологией есть некоторые проблемы. Вот в этой статье автор использует термин "когерентное интегрирование", хотя я бы написал когерентное накопление. Или взять, например, даже расшифровку ЭПР - кто-то пишет эффективная площадь рассеяния, кто-то эффективная поверхность рассеяния. Есть проблема с понятием "подрешетка антенны" - для кого-то это группа элементов антенны, заведенных на один фазовращатель, для других - группа элементов антенны, имеющих один аналоговый/цифровой выход. Можно и дальше продолжать (:
ChatGPT тоже мне про это говорил, я делал релиз, накатывал на свой телефон и все равно уведомления не работали. Может ещё попробую, ибо делал это сколько-то итераций по обновлению кода назад
Подскажите, а как реализуется интеграция? Происходит дообучение модели путем "загрузки" ей данных из корпоративных источников? Или через proxy реализуется только доступ к информации?
Очень слабая статья, огромное количество гипотез и сильных утверждений без хоть каких-то обоснований в виде ссылок на научные исследования или статьи. Также достаточно много отсылок к личному опыту, который, например, с моим личным опытом практически не совпал.
Ну, действительно, философия это удел узкого круга людей, которые находятся на острие развития науки, для большинства людей, которые не занимаются фундаментальными вопросами, это кажется пустословием, которое не имеет прикладного значения. Хотя по факту именно это большинство и будет в конечном итоге бенефициаром этого труда, пусть и через десятки лет.
Развитие человеческой мысли это непрерывный процесс, одно развивается из другого, воспринимать философию как что-то древнее, что оторвано как будто от реальности, это как минимум не совсем честно по отношению к огромному количеству мыслителей, благодаря которым мы имеет тот научно-технический прогресс, которым сегодня мы довольствуемся. Расцвет философской мысли с XVll века удивительно совпал с расцветом науки и техники, совпадение ли..?
Мне кажется вы недостаточно осознаёте вклад философии в развитие науки, а следом и техники. Не спроста на западе до сих пор присуждают PhD, что буквально означает доктор философии. Благодаря философам, начиная с того же Ф. Бэкона, продолжая Локком, Беркли, Декартом и целой плеядой других философов, развилась научная мысль, которая позволила сначала в какой-то степени "осознать" мир вокруг, а затем и приложить эти знания в практическую плоскость. Так что в корне не согласен с тезисом, что философия полезна лишь с точки зрения мотивации и каких-то умозрительных моделей. Физические модели, описывающие мир вокруг, не с пустого места появились, этому предшествовал достаточно долгой и тернистый путь философов, которые стремились познать мир.
Да, совершенно верно. В моем случае мне сказали "спасибо" и команда, и заказчик, все были очень довольны, кроме моей психики и здоровья, которые в конечном итоге и поплатились за удобство других. Совсем не очевидная ловушка должен признать.
Не согласен с вами, статья очень годная, формализует и явно описывает вещи, которые понятны на интуитивном уровне, но не систематизированы.
Сам когда-то был таким "спасателем". Героически сдав очередной проект и проанализировав причины, по которым пришлось проявлять героизм, понял, что во многом виноват сам: слишком много на себя взял, став тем самым "узким горлышком", из-за которого и сам выдохся до предела, и результат не вот, чтобы сильно высокий показал, хотя формально проект был принят заказчиком. В моем представлении я выступал защитником команды от токсичного заказчика, оставив единственное окно взаимодействия только через себя. В этом был резон, потому что заказчик был не корректен, а иногда и груб при общении с членами моей команды, им было реально тяжело друг с другом общаться, мне же это давалось сильно проще, я гораздо более дипломатичен и терпелив. Нужно было вместо этого не просто избавить их от общения друг с другом, а настроить процессы так, чтобы общение происходило более предметно, строго в области компетенций конкретного сотрудника, а то заказчик часто прыгал с темы на тему, вопрошал про смежные области, на которые сотрудник не мог ответить, что в том числе и являло собой в итоге раздражение и негатив с обоих сторон.
На счет самомнения - поверьте, у меня его не больше, чем у среднестатистического человека. Я вполне ясно осознаю свои сильные и слабые стороны, причем слабых вполне хватает.
Очень удивился, когда дочитав статью, увидел, что она от Хабр.Карьеры..
Честно говоря, в статье ничего нового, да и в целом материал низкого качества, к сожалению. В списке востребованных направлений очевидные вещи, они и так уже несколько лет в тренде, тезис о том, что нужно знать это вот все вместе взятое как минимум спорный, так как усложняются технологии - растет специализация отдельных сотрудников, зачем прокачивать сразу все - решительно не ясно. Иметь общее представление - да, но хороший специалист и так должен иметь представление о разных технологиях и инструментах в своей и смежных предметных областях.
И не нужно поголовно всем уметь в управление и софт скилы, да и прокачать софт скилы это ну такое. Ты либо предрасположен к этому, либо нет, либо умеешь с людьми нормально общаться, слышать их, чувствовать на интуитивном уровне, либо не умеешь, этому не так просто научиться. Если к этому не лежит, то и не надо, очевидно, найдутся другие сильные стороны, которые разумно усилить.
Странная статья, честное слово. Особенно смущают, конечно, иконки галочек и минусов вместо обычных тире в конце статьи - как будто копипаст с LLM чата всем известного...
Ну а по делу, статья в духе "было плохо, пришел я, стало хорошо". В чем собственно были проблемы предыдущих проджектов, как и почему их удалось решить именно автору неясно.
Руководитель отдела продаж, в тексте вполне корректно введена эта аббревиатура.
Добротная статья, спасибо. Очень радует трезвость рассуждений и выводов, а то надоели уже эти оголтелые авторы, для которых LLM это манна небесная и скоро человек будет не нужен (ну и да, они все упорно называют LLM "искусственным интеллектом", это первый признак оголтелости автора).
Ну концептуально это по сути аппроксимационная модель, которая выдает наиболее статистически вероятный ответ на соответствующий вход. По сути большая, сложная статистическая машина. А на счёт понимания "пути", теория нейросетевых моделей разрабатывалась математиками достаточно долгое время, те же методы обучения, по типу back error propagation, вполне себе доказаны с точки зрения математики. По сути это метод оптимизации неявной функции, цель которого минимизировать выходную ошибку. В общем не разделяю всего этого таинственного флёра вокруг нейросетей, больше походит на маркетинг.
Вся суть статьи. Видимо, ещё и написана LLM.
А если более развернуто, то конечно не хватает оценки качества работы LLM. Никто и не сомневается, что тот же ChatGPT может сгенерировать что угодно, включая устав, матрицу рисков и прочее. Вопрос к качеству этого контента. По своему опыту могу сказать, что нередко весь ответ можно просто выкинуть, потому что там как правило поверхностные, очевидные вещи. Пока я остановился на использовании того же ChatGPT, как поисковика, вот здесь профит очевидный.
А где разработчики LLM говорят, что не знают как оно работает? можно ссылку, пожалуйста. Я такого не встречал и комментарий аналитика из статьи лично мне показался самым разумным.
Нет, у меня достаточно опыта. Честно говоря не анализировал ситуацию на том же getmatch по джуновским вакансиям, но в любом случае искать на HH это путь в никуда
Ну из альертнатив накрутке (которую лично я осуждаю даже с учётом аргументов автора) - это альтернативные HH площадки по поиску работы, потому что HH сейчас просто сломан, на нем невозможно найти нормальную работу, там просто ад какой-то. Например, лично я через getmatch нашел работу, очень хороший сервис, вакансий немного, не они все живые и быстро дают отклик. Ещё есть разные ТГ чаты/группы/каналы. Там вполне можно без накрутки по-честному найти что-то подходящее.
В радиолокации как мне кажется вообще с терминологией есть некоторые проблемы. Вот в этой статье автор использует термин "когерентное интегрирование", хотя я бы написал когерентное накопление. Или взять, например, даже расшифровку ЭПР - кто-то пишет эффективная площадь рассеяния, кто-то эффективная поверхность рассеяния. Есть проблема с понятием "подрешетка антенны" - для кого-то это группа элементов антенны, заведенных на один фазовращатель, для других - группа элементов антенны, имеющих один аналоговый/цифровой выход. Можно и дальше продолжать (:
ChatGPT тоже мне про это говорил, я делал релиз, накатывал на свой телефон и все равно уведомления не работали. Может ещё попробую, ибо делал это сколько-то итераций по обновлению кода назад
Имеется в виду "когда hive предпочтительнее, чем json". Противоречий с минусами json особо не заметил.
Подскажите, а как реализуется интеграция? Происходит дообучение модели путем "загрузки" ей данных из корпоративных источников? Или через proxy реализуется только доступ к информации?
Очень слабая статья, огромное количество гипотез и сильных утверждений без хоть каких-то обоснований в виде ссылок на научные исследования или статьи. Также достаточно много отсылок к личному опыту, который, например, с моим личным опытом практически не совпал.
Ну, действительно, философия это удел узкого круга людей, которые находятся на острие развития науки, для большинства людей, которые не занимаются фундаментальными вопросами, это кажется пустословием, которое не имеет прикладного значения. Хотя по факту именно это большинство и будет в конечном итоге бенефициаром этого труда, пусть и через десятки лет.
Развитие человеческой мысли это непрерывный процесс, одно развивается из другого, воспринимать философию как что-то древнее, что оторвано как будто от реальности, это как минимум не совсем честно по отношению к огромному количеству мыслителей, благодаря которым мы имеет тот научно-технический прогресс, которым сегодня мы довольствуемся. Расцвет философской мысли с XVll века удивительно совпал с расцветом науки и техники, совпадение ли..?
Мне кажется вы недостаточно осознаёте вклад философии в развитие науки, а следом и техники. Не спроста на западе до сих пор присуждают PhD, что буквально означает доктор философии. Благодаря философам, начиная с того же Ф. Бэкона, продолжая Локком, Беркли, Декартом и целой плеядой других философов, развилась научная мысль, которая позволила сначала в какой-то степени "осознать" мир вокруг, а затем и приложить эти знания в практическую плоскость. Так что в корне не согласен с тезисом, что философия полезна лишь с точки зрения мотивации и каких-то умозрительных моделей. Физические модели, описывающие мир вокруг, не с пустого места появились, этому предшествовал достаточно долгой и тернистый путь философов, которые стремились познать мир.