AI tech - "the collapse of the Rave Function"?

[WebFunk]

GitLab Copilot очень крутая штука, времени много экономит. НО, надо быть профи кодером что-бы использовать.

Вот-вот. Мы можем эффективно использовать AI потому что сами находимся в хорошей форме (пока). Потом вырастет поколение повелителей AI с синдромом некомпетентости во всем, и индустрия придет в упадок. Будет производиться все более дерьмовый код на старых языках и фреймворках.

[alex_127]

GitLab Copilot очень крутая штука, времени много экономит. НО, надо быть профи кодером что-бы использовать.

Вот-вот. Мы можем эффективно использовать AI потому что сами находимся в хорошей форме (пока). Потом вырастет поколение повелителей AI с синдромом некомпетентости во всем, и индустрия придет в упадок. Будет производиться все более дерьмовый код на старых языках и фреймворках.

Вот как ручную коробку делать перестали, так все и пошло по наклонной...

[Nikolai_0802]

Вот кто стоял у истоков-

Luka_AI.jpeg (125.97 КБ) 315 просмотров

[Jefe]

GitLab Copilot очень крутая штука, времени много экономит. НО, надо быть профи кодером что-бы использовать.

Вот-вот. Мы можем эффективно использовать AI потому что сами находимся в хорошей форме (пока). Потом вырастет поколение повелителей AI с синдромом некомпетентости во всем, и индустрия придет в упадок. Будет производиться все более дерьмовый код на старых языках и фреймворках.

Что-то мне в это мало верится. С появлением того-же гугла и кодоверфлоу, код в ен массе стал лучше, в любом случае на наш век хватит.

[Jefe]

Вот-вот. Мы можем эффективно использовать AI потому что сами находимся в хорошей форме (пока). Потом вырастет поколение повелителей AI с синдромом некомпетентости во всем, и индустрия придет в упадок. Будет производиться все более дерьмовый код на старых языках и фреймворках.

Вот как ручную коробку делать перестали, так все и пошло по наклонной...

Говорят кто ездит со стик шифтом современные страховки отказывают в страховании

[Alex_L]

Говорят кто ездит со стик шифтом современные страховки отказывают в страховании

Врут.

[kyk]

Приезжаешь, значит, на Кипр и получаешь машину в аэропорту. И вдруг узнаешь, что машина с правым рулём, что ещё пол-беды.
А вот все машины ездят по встречной, тоже пол-беды, так если едут в лоб навстречу, то их таки видишь и от столкновения уклонишься.

А вот если сдаёшь задом на улице, вот там засада, обязательно в кого-нибудь вЪедешЪ.
Вот тут Тесла должна подмочь

[AndrI-Oxa]

GitLab Copilot очень крутая штука, времени много экономит. НО, надо быть профи кодером что-бы использовать.

Вот-вот. Мы можем эффективно использовать AI потому что сами находимся в хорошей форме (пока). Потом вырастет поколение повелителей AI с синдромом некомпетентости во всем, и индустрия придет в упадок. Будет производиться все более дерьмовый код на старых языках и фреймворках.

Мне на днях прислали анализ предполагаемых продаж электорнных компонентов по 10 пунктам. Шесть страниц какого-то дерьма от ИИ с красивыми картинками, диаграммами и прочими "фестончиками", а нужная таблица в самом конце и в ней данные все поперепутаны. Попросил исправить. Через три (!) дня прислали новый вариант, который от прежнего отличался только датой.
Снова ткнул носом. Ещё через два дня пришло жалкое подобие того, что нужно. Итого, на табличку, на которую школьник бы потратил 10-15 минут, ушла бизнес неделя.

[AndrI-Oxa]

Вот как ручную коробку делать перестали, так все и пошло по наклонной...

Говорят кто ездит со стик шифтом современные страховки отказывают в страховании

У меня ручная. Со страховкой всё норм.

[WebFunk]

Что-то мне в это мало верится. С появлением того-же гугла и кодоверфлоу, код в ен массе стал лучше, в любом случае на наш век хватит.

Сначала будет период быстрого прогресса, но потом все замедлится и, при худшем развитии событий, прогресс вообще остановится. Потому что люди разучатся думать. Насчет того, что на наш век хватит, лучше не зарекаться. Надежда только на гибкость сапиенсов, на нашу способность приспосабливатсья к новым условиям. Раньше это вроде получалось. Теперь вот новый челендж, доселе невиданный.

[Ckaзoчницa]

Ну скажем так, для меня большое подспорье что у чатбота можно спросить "как такую хрень сделать в указанном фреймворке" и он ответит за секунду и не надо тратить пару часов на прочесывание stack overflow.
Но иногда бредит. Был на днях случай: спросил как обычно и ответил как обычно, быстро и чётко. Вот только код не работал, так как подставлял в функции не те аргументы. Строго указал на это и через пару итераций получил ответ, что сори, но варианты закончились. Я удивился и на следующий день спросил человека, который является экспертом в данной предметной области, и получил тот же ответ - что поставленная задача не имеет решения в том виде как я её ставил
Так что доверяй, но проверяй.

Он не бредит. Он выдает фантазийное решение как бы это могло выглядеть если бы работало. Типа креатив. Вопрос по каким основаниям не имеет ответа, так же как и вопрос: как отличить существующие решения от фантазийных (точнее это можно запрограммировать, но боюсь проще и быстрее будет самостоятельно найти ответ на свой вопрос).

Ps как я понимаю на ответ «я не знаю» ии не программировали

[Mad Hatter]

Ну скажем так, для меня большое подспорье что у чатбота можно спросить "как такую хрень сделать в указанном фреймворке" и он ответит за секунду и не надо тратить пару часов на прочесывание stack overflow.
Но иногда бредит. Был на днях случай: спросил как обычно и ответил как обычно, быстро и чётко. Вот только код не работал, так как подставлял в функции не те аргументы. Строго указал на это и через пару итераций получил ответ, что сори, но варианты закончились. Я удивился и на следующий день спросил человека, который является экспертом в данной предметной области, и получил тот же ответ - что поставленная задача не имеет решения в том виде как я её ставил
Так что доверяй, но проверяй.

Он не бредит. Он выдает фантазийное решение как бы это могло выглядеть если бы работало. Типа креатив. Вопрос по каким основаниям не имеет ответа, так же как и вопрос: как отличить существующие решения от фантазийных (точнее это можно запрограммировать, но боюсь проще и быстрее будет самостоятельно найти ответ на свой вопрос).

В данном случае бред = "фантазийное решение". А такой "креатив" мне нафиг не нужен. Но, скажу в защиту вот такое:
То же самый chatgpt на основе документации с лакунами выдал очень интересный вывод, которого в документации не было в явном виде. Я проверил и вывод очень логичный и скорее всего правильный, по крайней мере согласуется с моими наблюдениями.
То есть инференс в чистом виде

[Ckaзoчницa]

Он не бредит. Он выдает фантазийное решение как бы это могло выглядеть если бы работало. Типа креатив. Вопрос по каким основаниям не имеет ответа, так же как и вопрос: как отличить существующие решения от фантазийных (точнее это можно запрограммировать, но боюсь проще и быстрее будет самостоятельно найти ответ на свой вопрос).

В данном случае бред = "фантазийное решение". А такой "креатив" мне нафиг не нужен. Но, скажу в защиту вот такое:
То же самый chatgpt на основе документации с лакунами выдал очень интересный вывод, которого в документации не было в явном виде. Я проверил и вывод очень логичный и скорее всего правильный, по крайней мере согласуется с моими наблюдениями.
То есть инференс в чистом виде

Потато, потейто
Ну дык и я об чем. Основная проблема в данном случае: пользователю _нужно_ потратить время чтобы отделить одно от другого, а для этого он должен знать что это работает именно так

[Mad Hatter]

В данном случае бред = "фантазийное решение". А такой "креатив" мне нафиг не нужен. Но, скажу в защиту вот такое:
То же самый chatgpt на основе документации с лакунами выдал очень интересный вывод, которого в документации не было в явном виде. Я проверил и вывод очень логичный и скорее всего правильный, по крайней мере согласуется с моими наблюдениями.
То есть инференс в чистом виде

Потато, потейто
Ну дык и я об чем. Основная проблема в данном случае: пользователю _нужно_ потратить время чтобы отделить одно от другого, а для этого он должен знать что это работает именно так

Ну так надо определится, что нужно. На данном этапе видно что LLM заменить человека полностью не может.
А вот с работой быстрого помощника, который может ошибаться, вполне справляется. Скорость работы вполне компенсирует возможность косяков, в итоге польза есть.

[Ckaзoчницa]

Потато, потейто
Ну дык и я об чем. Основная проблема в данном случае: пользователю _нужно_ потратить время чтобы отделить одно от другого, а для этого он должен знать что это работает именно так

Ну так надо определится, что нужно. На данном этапе видно что LLM заменить человека полностью не может.
А вот с работой быстрого помощника, который может ошибаться, вполне справляется. Скорость работы вполне компенсирует возможность косяков, в итоге польза есть.

Вопрос «доверия» к этому помошнику остается открытым. При ээээ делегировании задач последующая проверка их решения самое трудоемкое дело, опять же вопросы возникают в источниках информации и критериях их использование: одно дело когда решение ищется на основании справочников, другое дело на основании спорных теорий, третье на основании эээ алгоритмов креативности. Конечный потребитель не получает полной информации посему не в состоянии хотябы поверхностно оценить качество решения. Как ты успел осознать на собственной шкуре особенно актуально это в области где ты не являешься экспертом

[Eman N. Azi-Nagro]

Ну что может обсудим? АИ и особенно в исполнении ЛЛМ похоже были хайпом.
Вот интересная статейка:
https://arxiv.org/pdf/2412.14161
Carnegie Mellon researchers tested AI agents on 175 realistic workplace tasks and the results were absolutely devastating across every single model.
OpenAI's GPT-4o, the model everyone's been hyping as the future of work, managed to fail a staggering 91.4% of basic office tasks.
Amazon's Nova-Pro-v1 achieved the most spectacular failure rate of 98.3% - essentially making it worse than random chance on most problems.
Meta's Llama-3.1-405b crashed and burned with a 92.6% failure rate, proving that bigger models don't automatically mean better performance.
Even Google's best-performing Gemini 2.5 Pro, which led the pack, still failed 70% of tasks that any competent human worker could handle.
These weren't trick questions or edge cases - we're talking about responding to colleagues, basic web browsing, and simple coding tasks.

Но мне как физику интереснее даже вот это:
https://arxiv.org/abs/2507.06952

Я оптимистична в отношении того что АИ могут быть большим подспорьем в решении скучных задач, но похоже на идеи всемогущества ЛЛМ модели (это то что в основе чартгпт лежит и прочих опенАИ и тп) можно поставить большой крест.

Название своровано из обсуждения на ютубе. По-моему очень уж cute

В апреле слушал подкаст с Яном Лекуном (Мета), он прямо говорит, что LLM не приведёт к созданию AGI. Нужен будет некий другой подход, прорыв, на которым "сейчас работают", но на сегодня никто не знает, как этого добиться. Поэтому я не очень удивлен этой статьёй, ибо на мой взгляд LLM - это крутой синтезатор речи и озвучиватель/миксер уже существующей информации, but "the lights are on, but nobody is home", так сказать. Ничего нового оно создать не может по определению. Может как собака унюхать то, что люди не могут унюхать, но как и собака никаких выводов оно сделать из этого не может. У меня страшно маленький опыт c ChatGPT, но он отрицательный, то есть оно не понимает даже то, что оно само делает, указываешь на ошибку, оно соглашается и тут же выдаёт новый ответ с той же самой элементарной ошибкой. И так раз за разом. То есть оно есть инструмент и озвучиватель, но области приложения очень специфические и ограниченные.

[Nab]

Возможно проблемы с АИ заключаются в неумении потребителей ставить и формулировать конкретную задачу. Ударение на "ставить и формулировать", нах

[FelisSilvestris]

В апреле слушал подкаст с Яном Лекуном (Мета), он прямо говорит, что LLM не приведёт к созданию AGI. Нужен будет некий другой подход, прорыв, на которым "сейчас работают", но на сегодня никто не знает, как этого добиться. Поэтому я не очень удивлен этой статьёй, ибо на мой взгляд LLM - это крутой синтезатор речи и озвучиватель/миксер уже существующей информации, but "the lights are on, but nobody is home", так сказать. Ничего нового оно создать не может по определению. Может как собака унюхать то, что люди не могут унюхать, но как и собака никаких выводов оно сделать из этого не может. У меня страшно маленький опыт c ChatGPT, но он отрицательный, то есть оно не понимает даже то, что оно само делает, указываешь на ошибку, оно соглашается и тут же выдаёт новый ответ с той же самой элементарной ошибкой. И так раз за разом. То есть оно есть инструмент и озвучиватель, но области приложения очень специфические и ограниченные.

Да, я тоже его слушала. Вообщем была довольна услушать что хоть признали что ЛЛМ это несколько не то.
Я правда сомневаюсь что мета сделает что-то лучше. Они с виртуальной реальностью возились уже лет 5 и нет ни единой интерсной находки. Хотя область голографии, оптоэлектроники и тд развивалась последние годы, но вклад меты нулевой. Гугл в свое время больше сделал вклад в технологии. Потому я изначально была оптимистична и в отношении меты, но это просто какой-то ... позор

Ну да, на мой взгляд нужно строить некую иерархию моделей. Причем не стоит бросать просто обычное кодирование, оно иногда дает результат быстрее и лучше. По-крайней мере без глюков.

ЧартГПТ очевидно не понимает что делает. Иногда давал неплохие суммари по теме. Но надо проверять. Может наряду с информацией из нормальных статей вставить мнение какого-нибуть хрена с реддита или вообще глюкнуть. Т.е. каждое его утверждение надо проверять.

Однажды дала задачку. Физическую. Ну сначало посчитал сферического коня в вакууме. Когда сказала ему учти это и то. Он посчитал правильно. Забавно как он самодовольно заявил типа "О! мы копаем теперь глубже в физику" . Задачка по теплопередаче. В первом варианте он проигнарировал конвекцию, хотя я указала условия которые конвекцию предполагали. Ну вообщем как бы да, может помочь, но нужен глаз да глаз .

[Mad Hatter]

Вот , Мад Хаттер .. Он , вообще , когда нибудь работает ???? ..

А твоё какое дело?

[Mad Hatter]

Я иногда использовала АИ в документах, но у меня ни один документ не выгодил без корректоровок после корректировок АИ и проверок особенно того что АИ понавставлял.
И иногда он работает неплохо. А иногда дает какую-то белиберду. И важно не пропустить белиберду при проверке .

Потому что вы его неправильно используете.
От него не нужно ожидать что он как Двое из ларца все сделает. Хренушки. А вот натравить его на свой текст и сказать, посмотри все ли хорошо, не упустил ли чего, работает на 5+. Естественно критерии дать. Проверено на практике o3 reasoning работает как опытный педант.