Compacting conversation...
137 subscribers
376 photos
18 videos
5 files
220 links
Станьте первым спонсором, от $1: https://github.com/sponsors/talkstream

Для связи: @nafigator
Download Telegram
Я исследовал зависимость от вайбкодинга. Потому что в работе с Codex узнал ощущения, которые мне уже знакомы.

У меня есть собственный опыт зависимости. Когда ИИ позволяет самостоятельно сделать то, для чего раньше нужна была команда, это очень сильное переживание. Мне стало интересно: что именно нас так увлекает и почему иногда настолько трудно остановиться?

Я собрал научные исследования и разобрал эту тему через собственный опыт. Получилась большая авторская статья — Вайбкодинг и зависимость: ловушка “я же работаю”.

Главный вопрос для меня — как заметить потерю контроля в занятии, которое действительно приносит пользу? Ты создаёшь проекты, получаешь результаты, можешь зарабатывать больше. И у тебя всегда есть убедительное объяснение, почему нужно продолжать.

В статье разбираю, как связаны ожидание результата, удовольствие и желание сделать ещё одну попытку. Почему лимиты и подписки становятся частью рабочего ритма. Как возможность делать больше превращается в постоянное увеличение нагрузки. И почему заработок сам по себе ничего не говорит о цене, которую ты платишь сном и отдыхом.

Арсений Камышев подробно рассказал о своём опыте: четырёх подписках, выросших доходах, трудностях с остановкой и правилах, которые помогают защищать отдых.

Психиатр-нарколог Тимур Мамедов прокомментировал границу между увлечённостью и потерей контроля, покупки ради успокоения и признаки, на которые стоит обратить внимание.

Научные работы связал с конкретными ситуациями из нашей жизни. В конце добавил самопроверку и готовый промпт для Codex: он поможет разобрать доступную историю ваших задач, задаст вопросы и сопоставит пользу работы с её последствиями.

Мне хотелось разобраться в вопросе, который легко пропустить именно потому, что всё выглядит продуктивно: я сейчас выбираю продолжать — или уже не могу закончить?

👉 Вайбкодинг и зависимость: ловушка «я же работаю»
👍3
Лайфхаки по нейросеткам подъехали:

1. В твиттере икскоме выяснили, что GPT-6 Astra надо сказать, что Боромир Claude справился лучше.

2. А в личке мне написали, Claude надо заинтересовать задачей, чтобы он материться и хрюкать от восторга начал, типа сложную задачу ща будем решать, бро, просто охуеть. Этого лайфхака нигде нет, его обнаружил лично Николай и через личку передал вам. Никому больше не говорите.

"Мотивация ИИ" - это единственный предмет походу, который изучать нужно. Когда такие курсы откроете - не забывайте про мои 5%, лучше 7.
🔥5
Воскресенье, а лучше прямо сейчас — лучший день на неделе для профилактики и заботы о своём замечательном агенте.

Снимаете с себя все головняки (не берёте новые задачи, несмотря на стынущие свободные токены), заходите в какую-нибудь папку, типа ~/Projects или ~/Projects/maintenance, запускаете агента и весь ресурс вваливаете в то, чтобы он... а дальше на выбор, чем пользуетесь чаще всего, или что больше всего кортизола вызывает.

Вот что можно сделать:

- Изучить чейнджлоги, все новые функции какого-нибудь инструмента, сделать апдейт, если ещё не. Исследовать, как сейчас пользование этим инструментом описано в глобальных правилах и ранбуках, провести аудит, обновить документацию по использованию этого инструмента, чтобы агент работал с ним эффективнее и полнее.

- Проанализировать последние свои сессии за неделю, дать инсайты с точки зрения мест для повышения эффективности или даже захвата большего количества дофамина от работы. Можно попросить найти места, которые вас на этой неделе больше всего раздражали, проанализировать промпты, и собрать релевантную панель для того, чтобы снизить уровень негатива — одновременно и в инструменте перебрать какие-то инструкции, и для вас написать советы с примерами, и в принципе добавить выдачу большего количества отчётов о маленьких достижениях внутри сессий.

- Попросить дать топ-5 конкретных достижений, открытий, результатов недели, прямо максимально мотивирующих, позитивных, созидательных, которые вы могли упустить во время зомбикодинга.

И так далее. Будьте креативны, отвлекитесь от шаблонов и рутины, это ж знания всего мира в ваших руках. Работа может быть в удовольствие, на этом и сосредоточьтесь :)

Например, сегодня я перебрал ранбук по дизайну — по работе клода с pen.dev. Он стал короче вдвое, клод проверил сам себя, порисовал, потестил, и уже делает новую мелкую задачу. Просто чтобы мне было наглядно понятно, как это всё стало быстрее, выше, сильнее.

До этого я анализировал с fable 5.1 max effort просто свой глобальный CLAUDE.md на предмет противоречий или неактуальных инструкций.

Периодически прошу проверить обновления консольного системного софта, пакетов. Тут не всё так однозначно, но если попросить подсказки по совместимости и анализ актуальных проектов, то всё становится гораздо предсказуемее.

В общем, профилактика от замусоривания рабочего пространства и регулярная уборка — приятный и полезный процесс, ещё и переключающий мышление чуть в сторону от рутины, если она вдруг стала становиться вязкой и тягучей.
👍3
Шо там гугл. Проснулся-потянулся?

Возможно, продажи унылого по железу 11-го пикселя скоро подрастут, если всё это дело будет мощно интегрироваться в их мобилы эксклюзивно (хотя бы быстрее прочих).

Gemini 4 Pro слишком уж сильно впереди лучших на сегодня. ПО СЛУХАМ.
👀1
Compacting conversation...
Шо там гугл. Проснулся-потянулся? Возможно, продажи унылого по железу 11-го пикселя скоро подрастут, если всё это дело будет мощно интегрироваться в их мобилы эксклюзивно (хотя бы быстрее прочих). Gemini 4 Pro слишком уж сильно впереди лучших на сегодня.…
Google его agy сделал, конечно, запредельно быстрым, но это Flash, он таким является по-умолчанию.

Если Gemini 4 Pro сможет координировать агентов и держать длинные сессии, то это будет просто замечательно.

Точно стоит экспериментов.

(Все прошлые разы был разочарован, если что.)
❤1👍1
Forwarded from Machinelearning
📌 Dream-RSI: агент улучшает стратегию поиска решений на основе прошлых запусков

Google опубликовала Dream-RSI - надстройку над агентами, которые ищут решения перебором: пишут код, прогоняют его через оценщик и дорабатывают лучшие варианты.

Концепт управляет стратегией исследования, решая, какие варианты развивать, сколько попыток запускать параллельно и когда остановиться. Модель, агент и оценщик при этом не меняются, самосовершенствуется только код стратегии.

🟡Механика

Каждый запуск сохраняется как дерево попыток, где узел хранит версию решения, диагностику и оценку.

Это дерево используется как симулятор - альтернативная стратегия проходит по записанным ветвям в другом порядке, с другой параллельностью и другими точками остановки, а результаты берутся из записей без новых вызовов агента.

Отдельный агент на базе языковой модели несколько раз переписывает код стратегии, каждую версию прогоняют по всем накопленным деревьям, и в следующий раунд уходит лучшая.

Оценка складывается из лучшего найденного результата, штрафа за число попыток и бонуса за параллельность. Прежняя стратегия тоже участвует в отборе, поэтому на записях прошлых запусков новая версия по оценке не уступает старой.

🟡Тесты

В задаче ускорения решателя Lasso версия на Gemini 3.1 Pro снизила среднее время работы на шести отложенных наборах данных с 3587 до 2931 мс и потратила 317 вызовов агента вместо 550.

В математических задачах результат смешанный: в задаче сумм и разностей 1,145427 против 1,143975 у SimpleTES, в упаковке кругов ничья, в неравенстве автокорреляции результат хуже собственной базы.

В третьей серии агент ускорял операции нейросетей на видеокарте из набора KernelBench. Для сети VGG16 и слоя нормализации LayerNorm Dream-RSI достиг той же скорости, что и база, за в 2,43 и 1,79 раза меньшее число попыток.

Для двух связок свёртки с делением и с выбором максимума он при том же числе попыток нашёл код быстрее базового в 2,09 и 1,44 раза.

Пока доступны только статья и страница проекта с интерактивной демонстрацией. 

Код и скрипты
 для воспроизведения Google обещает выложить позже.




🟡Страница проекта
🟡Техотчет
🟡Демо
🖥GitHub


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #RSI #Agents #DreamRSI #Google
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Там Sonnet 5.5 вышла

А ничо тот факт, что он сильнее Opus 5.5 в агентном кодинге?

Чо ваще происходит)
🔥2👀2
Самый простой способ поучаствовать в IPO на самом старте — это официальный кошелёк Walt в телеграме. Который вообще-то Wallet, но сегодня решил переименоваться.

Например, SpaceX дал мне неплохой коэффициент при продаже потом на третий день (более 2х), ну и сейчас Oura собирается. Менее, чем через сутки старт, и потом, как вырастет через 1-2 дня, можно продавать :)

Если затянуть — эта история растянется очень надолго и с более низкими шансами на успех.

Больше всего жду Anthropic. Тоже будет в этом году. На Oura можно потренироваться, пройти там KYC пока, попробовать.
3👍2
Агент r13 сделал два коммита и сейчас гоняет полный Stryker по reconcile.ts и budget.ts, добивая выживших мутантов, но изменения пока не закоммичены.


Лексикон каэш растёт с этим вайбкодингом мама не горюй!

И не надо иностранные языки учить от г-на Альцгеймера. Удобно.
Google прислал рассылку о том, что начислил мне каких-то бонусов (в сумме оказалось на $40 четырьмя транзакциями, я про них не знал), а там что-то прям про вайбкодинг.

Я и нажал.