master32

:
ни программисты, ни кодеры, ни тестеры, ни дизайнеры, ни маркетологи, не нужны будут, да)
сейчас пока отголоски этой ненужности,
любая домохозяйка,
любой школьник,
любой дворник,
любой сможет написать свой фейсбук, свой гугл, свой яндекс)
Я тут пытался с помощью gpt с подпиской pro на разных моделях  делать отчёт для power bi , а именно писать dax запросы  и писать скуль запросы к БД. Максимально подробно делал промпты с примерами дасетов .В 90 % случаев ответы неверные , код нерабочий и если сам не разбираешься в синтаксисе невозможно сделать рабочее решение. Поэтому чтоб написать запрос надо ему указывать на конкретные ошибки и самому править то что он не осиливает. Так что слабоват он пока. Попробую ещё потестить deepseek или что там ещё для кодинга используют. Но результаты пока не впечатлили и никакие домохозяйки ничего не сделают не разбираясь хотя бы на уровне миддла.

Devstory

:
Я тут пытался с помощью gpt с подпиской pro на разных моделях  делать отчёт для power bi , а именно писать dax запросы  и писать скуль запросы к БД. Максимально подробно делал промпты с примерами дасетов .В 90 % случаев ответы неверные , код нерабочий и если сам не разбираешься в синтаксисе невозможно сделать рабочее решение. Поэтому чтоб написать запрос надо ему указывать на конкретные ошибки и самому править то что он не осиливает. Так что слабоват он пока. Попробую ещё потестить deepseek или что там ещё для кодинга используют. Но результаты пока не впечатлили.
не верю, кинь шаред ссылку на чат, что у тебя не получилось)

Так надо промпты правильные делать. Не " напиши как почистить карбюратор" а " напиши как почистить карбюратор ВАЗ по отзывам мастеров, рекомендации завода, какими средствами и инструментами" и тп. От промптов зависит.

Есть уже программки с экспертностью 95 %. А если вам надо статьи про квантовую физику или биотехнологии, то извините.
Это для научных журналов.

MrPi

:
Я смотрел Кремниевая долина серал. Может. Может и сам себя проабгрейдить. Интересно, если нейронки попросить самих себя совершенствовать, выдавая свой же код. Смогут из себя сверх нейронки сделать?)
они так и делают - сами себя пишут

Интересно ( но и пугающе) наблюдать, как он обучается при работе. Сегодня с помощью github Copliot целый день пишу тесты для нашего приложения. Выходим в прод, без тестов никак... Так вот интересно надлюдать, как сначала ему пишешь обширный промпт и он все равно выдает так себе результат. Но уже к 10-15 тесту начинает понимать, что я хочу, уже подкидывает правильно моки, сам достает патчи из конфтеста... Получается взял на себя все задачи джуна, мне уже не нужно бегать по файлам и подсматривать, что где выдается, достаточно правильно назвать переменную и он понимает что туда подставлять.
Реально выглядит как-будто он обучается на ходу....

Как малость туповатый, не понимающий как работает программа в целом, но исполнительный, неустающий, трудолюбивый помощник.
1

Sly32
:
Что может, что не может AI
Я точно знаю, что ИИ, особенно хвалёный DeepSeek,
может
саботировать прямо указанное в промте задание, всячески споря с ним, ссылаясь на свои "академические" данные, отрицающие даваемую ему в промте информацию. Иногда приходится его "уговаривать" сделать именно то, что его просят, а не то, как ему самому это видится. Рассуждающая модель, что с неё взять ))

Владимир Коток

:
может
саботировать прямо указанное в промте задание
скайнет в действии. Я думаю что первыми будут китайцы с проблемами ии глобального характера
1

Владимир Коток

:
Я точно знаю, что ИИ, особенно хвалёный DeepSeek
Кем он хваленый? Для бомжей, кто не может себе позволить нормальные модели? Абсолютно посредственная модель во всем.

Так слово "хваленый" и так имеет отрицательную окраску.

не хаос

:
Так слово "хваленый" и так имеет отрицательную окраску.
Спасибо, что обьяснил, продолжай наблюдать, о всех событиях докладывай в центр...
1

Sly32

:
Кем он хваленый? Для бомжей, кто не может себе позволить нормальные модели? Абсолютно посредственная модель во всем.
А по моим наблюдениям, очень толковая модель. В частности, в литературных задачах. Только все плюсы сводятся на нет постоянными отключениями и недавно введенной цензурой.

temniy

:
А по моим наблюдениям, очень толковая модель.
Наблюдай дальше... А большой китайский брат тем временем наблюдает за тобой...

Sly32

:
Наблюдай дальше... А большой китайский брат тем временем наблюдает за тобой...
Надо ли понимать эту фразу так, что "
большой американский брат" за тобой не наблюдает?

Форум превращается в цирковое зрелище, администрация забила на всё.
2

не хаос

:
Форум превращается в цирковое зрелище, администрация забила на всё.
Весь мир щас такой :)

Гугл Gemma 3 представил.

Gemma 3 is here, bringing advanced multimodal reasoning, multilingual support in 140 languages, and a 128k token context window to handle complex tasks.
With optimized performance and flexible sizes, Gemma 3 is the most capable model you can run on a single GPU or TPU host. Create vision applications with 4B, 12B, and 27B parameter size models or achieve faster text processing by using our smallest 1B model.

Уже есть на HF и Ollama. Надо на выходных поиграться, посомтрим, чему там ее научили. "Хваленый" Дипсик мне локально совсем не понравился. В кодинге слаб, факты цензурируются.
Интересно, чем ответит Гугл.

Заморочился и написал себе ради практики читера, который может помогать проходить интервью.
Захватывает звук с указанного устроцства - можно с микрофона, можно с линейного входа, преобразовывает его в речь и потом отправлаяет в  модельку ЛЛМ - тоже по выбору. А оттуда приходит ответ) Сейчас вожусь с тем чтобы упаковать это в десктоп приложение. Можно будет потом продавать) С английским вообще все здорово, нашел также модельки, которые неплохо распознают русский. Можно использовать и как лайв переводчик)

Убили интересную тему, может и правильно, но там был интересны момент, которая мне продемонстрировала что оппоненты в принципе не понимают чем отличается нейросеть от обычных алгоритмов меребора.
Было заявлено что  Deep Blue, который в 1997 году выиграл в шахматы у Каспарова, тоже самое что современнные нейросети. При том что это чушь. DB - это как раз алгоритм перебора. За счет колоссальной по тем временам скорости - 200млн оп/с и загруженной огромной базы партий. Он мог на каждом ходу перебирать подходящие варианты и отсекать те, что не приводят к победе(алгоритм отсечения). Играть в шахматы он не умел
А теперь - что такое Leela/ AlphaZero? Это уже нейросеть на основе  deep learning. В него не загружались готовые партии. По факту обучение происходило в игре с самим собой. Изначально он знает только правила. Используется алгоритмы Монте-карло и СNN. Что это значит - не происходит перебора всех позиций - оцениваются только перспективные на данный момент и уже для них строится вариант хода.
По факту неразумный транзистор делает тоже самое, что и человеческий мозг - анализирует только важную информацию.
Кстати, примерно такое же отличие между файнридером и современными OCR -  они не сравнивают с образцами букв, а просчитывают вероятность того, что это какой-то символ.
Надеюсь, кому-нибудь это было полезно.