Комменты 🫣
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Threads
DIANA BANANA (@d_i_a_n_a.b_a_n_a_n_a) on Threads
2.3K Replies. See more photos and videos by DIANA BANANA on Threads.
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Давно я не говорил «вау» на новости нейросетей. Это прямо очень хорошо ❤️
👍2
$13 — стоимость потерянного донгла для мыши Keychron M3 Mouse. Оплачивается через вот такой товар в магазине Keychron, просто добавляешь 13 штук в корзину :)
Мышь просто супер, с маком коннектится просто идеально. Может и по Bluetooth, но с донглом существенно лучше.
Если кто-то ещё в Тае, то вот она на Лазаде.
Мышь просто супер, с маком коннектится просто идеально. Может и по Bluetooth, но с донглом существенно лучше.
Если кто-то ещё в Тае, то вот она на Лазаде.
🔥2👍1
Compacting conversation...
Агенты исчерпали контекст из-за большого системного промпта. Исследую напрямую. Вот это мне нравится ещё меньше, чем Compacting conversation...
⏺ Агенты не справились из-за перегруженного системного промпта (ирония — именно проблему контекста и решаем). Делаю исследование напрямую.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Очевидное-невероятное: даже самый последний Claude Code с набором самых лучших MCP и плагинов, на максимальном плане, с ultrathink, который снова работает — он не сделает за тебя хороший продукт.
Я понимаю, что об этом все трубят и так, но эмпирический опыт — это дело такое, сильно более доходчивое, чем чужой опыт. Усваивается полнее.
Более того, даже если рулящий процессом человек участвует, но его effort не содержит в себе глубокого погружения в детали, тоже выходить с чем-то за рамки MVP — это прям сильно рулетка. Мало пока ИИ дают. Да, одновременно очень много, как ассистенты, но всё ещё мало как самостоятельные менеджеры, авторы и лидеры.
Правда одну важнейшую задачу они для любителей позагоняться выполняют на 10/10. Это снятие всех возможных коммуникационных барьеров, неуверенности в себе или своих знаниях, психологических каких-то несовместимостях, как если бы исполнителями были люди. И одно это уже стоит $200 в месяц. И во сколько там ещё облачка обходятся.
Сколько вы тратите на эксперименты в вайб-кодинге, которые не приносят деньги и в принципе нигде не анонсируются? Если не секрет, конечно.
Я понимаю, что об этом все трубят и так, но эмпирический опыт — это дело такое, сильно более доходчивое, чем чужой опыт. Усваивается полнее.
Более того, даже если рулящий процессом человек участвует, но его effort не содержит в себе глубокого погружения в детали, тоже выходить с чем-то за рамки MVP — это прям сильно рулетка. Мало пока ИИ дают. Да, одновременно очень много, как ассистенты, но всё ещё мало как самостоятельные менеджеры, авторы и лидеры.
Правда одну важнейшую задачу они для любителей позагоняться выполняют на 10/10. Это снятие всех возможных коммуникационных барьеров, неуверенности в себе или своих знаниях, психологических каких-то несовместимостях, как если бы исполнителями были люди. И одно это уже стоит $200 в месяц. И во сколько там ещё облачка обходятся.
Сколько вы тратите на эксперименты в вайб-кодинге, которые не приносят деньги и в принципе нигде не анонсируются? Если не секрет, конечно.
Я сильно не люблю касаться политики и экономики, потому что в них не разбираюсь, но есть какие-то общечеловеческие сквозные сценарии. Один из них меня беспокоит своим конфликтным потенциалом:
1. ИИ сильно «оптимизирует» занятость, сокращает рабочие места. Люди теряют работу, деньги. Новую найти не могут, перестают существовать целые профессии и направления.
2. Крупные корпорации (включая, и особенно ИИ-компании) отчитываются о рекордных дивидендах, успехах, прибылях. Целевая аудитория этих отчётов — инвесторы, держатели акций, люди с капиталом, большим и малым.
Представьте оба этих наблюдения как непрерывные процессы, предположите динамику в течение 1-10 лет. Увидите конфликт, который предотвратить не очень понятно как. Держатели денег делиться ими с безработными вряд ли будут, потому что в текущих культурах такая опция не популярна и содержит в себе иные риски. Но если речь зайдёт о выживании, то конфликт же войдёт в необратимую стадию?
Стороны есть, динамика есть, скорость уже высокая. Ладно временный кризис из-за споров между странами или топливный текущий на время напряжения в тех или иных регионах, но тут проблема покрывает слишком уж многих, базовые потребности шатаются. И чёт мне это очень сильно не нравится.
Где будут деньги через пять лет, как считаете? В чём? Человеческий креатив? Натуральное хозяйство? Военное дело? Обслуживание энергетики? Где?
1. ИИ сильно «оптимизирует» занятость, сокращает рабочие места. Люди теряют работу, деньги. Новую найти не могут, перестают существовать целые профессии и направления.
2. Крупные корпорации (включая, и особенно ИИ-компании) отчитываются о рекордных дивидендах, успехах, прибылях. Целевая аудитория этих отчётов — инвесторы, держатели акций, люди с капиталом, большим и малым.
Представьте оба этих наблюдения как непрерывные процессы, предположите динамику в течение 1-10 лет. Увидите конфликт, который предотвратить не очень понятно как. Держатели денег делиться ими с безработными вряд ли будут, потому что в текущих культурах такая опция не популярна и содержит в себе иные риски. Но если речь зайдёт о выживании, то конфликт же войдёт в необратимую стадию?
Стороны есть, динамика есть, скорость уже высокая. Ладно временный кризис из-за споров между странами или топливный текущий на время напряжения в тех или иных регионах, но тут проблема покрывает слишком уж многих, базовые потребности шатаются. И чёт мне это очень сильно не нравится.
Где будут деньги через пять лет, как считаете? В чём? Человеческий креатив? Натуральное хозяйство? Военное дело? Обслуживание энергетики? Где?
Не ожидал, что похвалю Steam, но когда после какой-то части контента появляется предупреждение, что дальше рекомендации продолжатся, показывается полноценный подвал, и после него очень органично начинается бесконечная лента — это впечатляет своим уровнем заботы и гениальности/простоты решения вообще. Такие молодцы.
👍2🔥2
Forwarded from e/acc
Все факты говорят о том, что мы живем последние месяцы в мире, где вычисления не являются основным дефицитом. Last months in the compute un-constraint world.
ASML, TSMC, Samsung под завязку, заказы на газовые турбины у всех производителей до 2030, инвестиций в датацентры в 2026 больше, чем за 30 лет вместе взятые до этого.
Наслаждайтесь последними деньками, когда ты можешь гонять SotA модель, потому что «я что дурак тупую модель запускать».
Для тех, кто сразу начнет в комментариях: да, безусловно, будущие модели будут более param efficient и требовать меньше (активной) памяти/вычислений. Но речь об алгоритмах, а о дефиците. Когда за вашу GPU бидит Пентагон и Citadel, вам придется признать свою нищету, даже если у вас пару ярдов публичного маркеткапа.
ASML, TSMC, Samsung под завязку, заказы на газовые турбины у всех производителей до 2030, инвестиций в датацентры в 2026 больше, чем за 30 лет вместе взятые до этого.
Наслаждайтесь последними деньками, когда ты можешь гонять SotA модель, потому что «я что дурак тупую модель запускать».
Для тех, кто сразу начнет в комментариях: да, безусловно, будущие модели будут более param efficient и требовать меньше (активной) памяти/вычислений. Но речь об алгоритмах, а о дефиците. Когда за вашу GPU бидит Пентагон и Citadel, вам придется признать свою нищету, даже если у вас пару ярдов публичного маркеткапа.
Forwarded from Фабрика контента
Бывает, ловишь себя на мысли: «Хочу модельку побольше» — но не знаешь, потянет ли твоё железо даже 4B.
У нас так было. И тогда мы нашли один хороший сайт, который быстро и без лишних слов анализирует систему и даёт конкретику: какие LLM вы реально сможете запустить.
Особенно приятно, когда понимаешь: и Gemma 3, и Qwen 3.5 уже стабильно работают даже на средненьких конфигурациях.
У нас так было. И тогда мы нашли один хороший сайт, который быстро и без лишних слов анализирует систему и даёт конкретику: какие LLM вы реально сможете запустить.
Особенно приятно, когда понимаешь: и Gemma 3, и Qwen 3.5 уже стабильно работают даже на средненьких конфигурациях.
Бот работает на Cloudflare Workers, использует Gemini/DashScope/Workers AI через LLM-роутер, имеет RAG-пайплайн (Vectorize + D1 chunks) и систему команд в src/handlers/commands.ts.
Вот прямо очень хорошо делать что-то для писателей. LLM по определению подходят идеально, и RAG вписывается как влитой. И такое всё быстрое внутри Cloudflare. И делается это всё легко и непринуждённо. Я что, в будущее попал?
🔥2
Нашёл вот такой замечательный вариант для агрегации поисковой выдачи от Brave. Специально с разметкой для ИИ.
Вы чем пользуетесь? Сколько платите?
UPD: для твиттера не пригоден, freshness фильтр не работает для x.com (Brave не знает дат твитов), и в итоге в выдаче не получилось добыть даже твиты свежее, чем за 30 дней 🫣
Вы чем пользуетесь? Сколько платите?
UPD: для твиттера не пригоден, freshness фильтр не работает для x.com (Brave не знает дат твитов), и в итоге в выдаче не получилось добыть даже твиты свежее, чем за 30 дней 🫣
Forwarded from Max Syabro and a Slop Driven Development (Max Syabro)
Сижу работаю с MiMo-V2-Pro в
Китайцы в этот раз не пиздят
Мне очень комфортно, кажется у клода в этот раз должно начать играть технологическое отверстие ниже копчика.
Слушает что надо делать фактически, контекст держит, рассуждения топ.
Короче настоятельно рекомендую пробовать
opencodeКитайцы в этот раз не пиздят
Мне очень комфортно, кажется у клода в этот раз должно начать играть технологическое отверстие ниже копчика.
Слушает что надо делать фактически, контекст держит, рассуждения топ.
Короче настоятельно рекомендую пробовать
🔥3
Forwarded from Data, Stories and Languages
Как я использую Claude Code в BigTech
Пятница, я решил порефлексировать на тему того, как использую AI (а именно Claude Code). У нас сейчас активно продвигают AI-инструменты, и я решил использовать эту возможность для улучшения своих навыков и продуктивности на работе. Использую только Opus на максималках. Совсем конкретику разглашать не могу из-за конфиденциальности, так что будет слегка поверхностно. Но на вопросы отвечать могу. С метриками всё сложно, но скорость работы реально выросла.
Сильно помогают дополнительные integrations / skills / plugins. Они помогают работать с разными инструментами, с внутренними тулами и много с чем другим.
Я использую Claude Code в терминале, но дополнительно использую VS Code. Почти всегда использую именно агентский режим.
Вначале о юзкейсах.
1. Работа с данными. В моём проекте мне надо собирать данные, использовать внутренние фреймворки, мониторить, фиксить проблемы.
Условный пример промпта (сильно упрощённый): вот есть пайплайн по сбору данных. напиши новый пайплайн, который добавляет к ним фичи из такой-то таблицы. Следуй структуре и стилю оригинального пайплайна
Из самого удобного, что сделал недавно, был подход типа:
вот у меня есть 3 пайплайна, запускаемых один за другим, напиши новые версии с такими-то изменениями. запускай их один за другим, мониторь исполнение, если падают - исправляй, сообщи когда будет готово.
2. Autoresearch
Недавно Karpathy выложил репо с autoresearch - итеративное автоматическое улучшение модели/тренировки для оптимизации метрик. Я сделал нечто такое же, но проще - запуск в полуручном режиме, табличка для трекинга экспериментов, докидывание моих идей в список итераций. Работало несколько дней, неплохо улучшило ml метрики.
Паттерн был примерно такой:
- вот есть пайплайн. поищи идеи, составь список. Исключи из него просто увеличение количества эпох - это сделаем в конце
- запусти 10 первых идей, когда тренировка закончится, занеси их в табличку, проанализируй и обнови список приоритетных новых идей
- повторяй
3. Дебаг падающих jobs. Раньше я много с этим страдал, теперь Claude Code решает их практически автономно - частично из-за улучшения skills, частично благодаря улучшениям самой модели.
4. Недавно у нас появилось нечто типа Claw. Я попробовал... и понял, что для многих кейсов мне и так хватает Claude Code + cron. Но для поиска свежей инфы на внутрених ресурсах - годно.
5. Уже не юзкейс: я активно использую subagents и swarms of agents - это и результаты улучшает, и в целом быстрее
6. Итеративное улучшение между сессиями - я бы сказал, что это ключевая штука, которая упрощает мне жизнь.
Все сессии логируются по дефолту в Claude Code. По итогу каждой сессии я запускаю внутренний инструмент, который собирает список "выученного" - что новое научилась делать модель (например, дебажить новый тип jobs), как я её поправлял, какие команды разрешал делать, какие баги были сделаны и как исправлены. Всё это добавляется в рабочую память модели. Это реально помогает.
7. О фейлах. Естественно, не всё работает идеально. Иногда модель применяет неправильный подход дебага, иногда использует некорректный синтаксис, иногда косячит в работе с внутренними инструментами.
Скажу честно: ещё полгода назад я писал 95% кода своими ручками, но с тех пор как нам на работе раздали Claude Code + Opus, доля написанного мной кода стала резко падать. Агенты реально упрощают жизнь. Но главное, что стоит помнить - любой закоммиченный код это моя ответственность. Нельзя сказать "это агент накосячил", так что надо внимательно ревьювить весь код.
Пятница, я решил порефлексировать на тему того, как использую AI (а именно Claude Code). У нас сейчас активно продвигают AI-инструменты, и я решил использовать эту возможность для улучшения своих навыков и продуктивности на работе. Использую только Opus на максималках. Совсем конкретику разглашать не могу из-за конфиденциальности, так что будет слегка поверхностно. Но на вопросы отвечать могу. С метриками всё сложно, но скорость работы реально выросла.
Сильно помогают дополнительные integrations / skills / plugins. Они помогают работать с разными инструментами, с внутренними тулами и много с чем другим.
Я использую Claude Code в терминале, но дополнительно использую VS Code. Почти всегда использую именно агентский режим.
Вначале о юзкейсах.
1. Работа с данными. В моём проекте мне надо собирать данные, использовать внутренние фреймворки, мониторить, фиксить проблемы.
Условный пример промпта (сильно упрощённый): вот есть пайплайн по сбору данных. напиши новый пайплайн, который добавляет к ним фичи из такой-то таблицы. Следуй структуре и стилю оригинального пайплайна
Из самого удобного, что сделал недавно, был подход типа:
вот у меня есть 3 пайплайна, запускаемых один за другим, напиши новые версии с такими-то изменениями. запускай их один за другим, мониторь исполнение, если падают - исправляй, сообщи когда будет готово.
2. Autoresearch
Недавно Karpathy выложил репо с autoresearch - итеративное автоматическое улучшение модели/тренировки для оптимизации метрик. Я сделал нечто такое же, но проще - запуск в полуручном режиме, табличка для трекинга экспериментов, докидывание моих идей в список итераций. Работало несколько дней, неплохо улучшило ml метрики.
Паттерн был примерно такой:
- вот есть пайплайн. поищи идеи, составь список. Исключи из него просто увеличение количества эпох - это сделаем в конце
- запусти 10 первых идей, когда тренировка закончится, занеси их в табличку, проанализируй и обнови список приоритетных новых идей
- повторяй
3. Дебаг падающих jobs. Раньше я много с этим страдал, теперь Claude Code решает их практически автономно - частично из-за улучшения skills, частично благодаря улучшениям самой модели.
4. Недавно у нас появилось нечто типа Claw. Я попробовал... и понял, что для многих кейсов мне и так хватает Claude Code + cron. Но для поиска свежей инфы на внутрених ресурсах - годно.
5. Уже не юзкейс: я активно использую subagents и swarms of agents - это и результаты улучшает, и в целом быстрее
6. Итеративное улучшение между сессиями - я бы сказал, что это ключевая штука, которая упрощает мне жизнь.
Все сессии логируются по дефолту в Claude Code. По итогу каждой сессии я запускаю внутренний инструмент, который собирает список "выученного" - что новое научилась делать модель (например, дебажить новый тип jobs), как я её поправлял, какие команды разрешал делать, какие баги были сделаны и как исправлены. Всё это добавляется в рабочую память модели. Это реально помогает.
7. О фейлах. Естественно, не всё работает идеально. Иногда модель применяет неправильный подход дебага, иногда использует некорректный синтаксис, иногда косячит в работе с внутренними инструментами.
Скажу честно: ещё полгода назад я писал 95% кода своими ручками, но с тех пор как нам на работе раздали Claude Code + Opus, доля написанного мной кода стала резко падать. Агенты реально упрощают жизнь. Но главное, что стоит помнить - любой закоммиченный код это моя ответственность. Нельзя сказать "это агент накосячил", так что надо внимательно ревьювить весь код.
👍1
Позавчера имел глупость написать в промпте что-то типа «и включи какой-нибудь 0Claw, чтобы наблюдал за пайплайном, смотрел главную сайта на адекватность, анализировал логи, и фиксил и оптимизировал этот самый пайплайн». Клод обиделся и сделал всё на башах, что в общем-то и хорошо. Главное, что результат есть. Утром встаёшь — а у тебя там что-то пока само улучшилось :)
Главред-сисадмин, ещё и ненастоящий, но работает хорошо. Можно ли было представить такое сочетание в сайте-медиа? О времена, о нравы!
Главред-сисадмин, ещё и ненастоящий, но работает хорошо. Можно ли было представить такое сочетание в сайте-медиа? О времена, о нравы!
🔥2