мені «дуже подобається», коли роботу LLM зводять до це просто next-token predictor
бо технічно — це так і є
але це завжди пояснення рівня:
ніби це правда, але майже нічого не пояснює.
є дуже цікава стаття The Platonic Representation Hypothesis.
головна ідея там така:
тобто різні нейронки, навчені на різних задачах, даних і модальностях, поступово сходяться до спільної статистичної моделі реальності.
не просто вгадують слова
не просто «дістають відповідь з памʼяті»
а будують внутрішню репрезентацію того світу, який породив ці дані.
у статті є ще дуже красива фраза:
Тобто, слабкі моделі слабкі кожна у своєму сенсі, а сильні моделі стають схожими, бо реальність, яку вони намагаються стиснути — одна
І ось якщо так редукувати LLM, то людина теж «просто предиктор наступного сигналу»
нервова система теж отримує сигнали, стискає їх, шукає закономірності, будує внутрішню модель світу і постійно передбачає, що буде далі.
ми ніколи не бачимо реальність напряму, ми бачимо лише її проєкції.
і автори дуже красиво пишуть:
дані — це тіні на стіні печери.
але сильні моделі, можливо, вчаться не просто повторювати тіні, а поступово відновлювати структуру того, що ці тіні породжує.
Тому ми працюємо не з якоюсь магічною памʼяттю і не просто з генератором тексту, а з системою, у якої є внутрішня статистична модель реальності
а коли ми даємо їй tools, browser, code execution, files, API, memory і feedback loop — ця модель починає не тільки описувати світ, а й діяти в ньому)
Отже, вайбкодинг — це коли ти навчився формулювати намір, обмеження і фідбек так, щоб внутрішня репрезентація світу в моделі могла через інструменти змінювати реальний проєкт
бо технічно — це так і є
але це завжди пояснення рівня:
людина — це просто мʼясо, яке передає електричні імпульси
ніби це правда, але майже нічого не пояснює.
є дуже цікава стаття The Platonic Representation Hypothesis.
головна ідея там така:
Neural networks, trained with different objectives on different data and modalities, are converging to a shared statistical model of reality in their representation spaces
тобто різні нейронки, навчені на різних задачах, даних і модальностях, поступово сходяться до спільної статистичної моделі реальності.
не просто вгадують слова
не просто «дістають відповідь з памʼяті»
а будують внутрішню репрезентацію того світу, який породив ці дані.
у статті є ще дуже красива фраза:
all strong models are alike, each weak model is weak in its own way
Тобто, слабкі моделі слабкі кожна у своєму сенсі, а сильні моделі стають схожими, бо реальність, яку вони намагаються стиснути — одна
І ось якщо так редукувати LLM, то людина теж «просто предиктор наступного сигналу»
нервова система теж отримує сигнали, стискає їх, шукає закономірності, будує внутрішню модель світу і постійно передбачає, що буде далі.
ми ніколи не бачимо реальність напряму, ми бачимо лише її проєкції.
і автори дуже красиво пишуть:
The training data for our algorithms are shadows on the cave wall
дані — це тіні на стіні печери.
але сильні моделі, можливо, вчаться не просто повторювати тіні, а поступово відновлювати структуру того, що ці тіні породжує.
Тому ми працюємо не з якоюсь магічною памʼяттю і не просто з генератором тексту, а з системою, у якої є внутрішня статистична модель реальності
а коли ми даємо їй tools, browser, code execution, files, API, memory і feedback loop — ця модель починає не тільки описувати світ, а й діяти в ньому)
Отже, вайбкодинг — це коли ти навчився формулювати намір, обмеження і фідбек так, щоб внутрішня репрезентація світу в моделі могла через інструменти змінювати реальний проєкт
Tracer Bullets Beat Layers
Чому AI не варто давати горизонтальні фази типу “спочатку вся база, потім весь API, потім UI”.
На діаграмі порівнюється це з вертикальними "зрізами", які проходять через DB/API/UI і дають швидкий feedback
Чому AI не варто давати горизонтальні фази типу “спочатку вся база, потім весь API, потім UI”.
На діаграмі порівнюється це з вертикальними "зрізами", які проходять через DB/API/UI і дають швидкий feedback
Хочете пораду?
Якщо ви досі не пишете тестів - вас замінять ті хто їх пишуть, бо нейронки тоді краще пишуть код. Тому починайте це вже робити. А ще краще всі рівні тестів - юніт, інтеграційний, е2е, які там ще?
Тепер коли якісний код стало генерити легко, якщо є правильний контекст - ціна знань підвищилася в рази.
Як сказала одна людина з fwdays конфи, від джунів очіквання тепер що вони оперують агентами, просто відповідальності їм багато не давати
А знання патернів програмування буде не просто удєлом гіків по софтарчу, а база, бо тоді код якісніший в рази стає. Просто зміниться рівень розуміння їх
А, ну і ще навчатися з нейронками легше, не треба тьюторів
Якщо ви досі не пишете тестів - вас замінять ті хто їх пишуть, бо нейронки тоді краще пишуть код. Тому починайте це вже робити. А ще краще всі рівні тестів - юніт, інтеграційний, е2е, які там ще?
Тепер коли якісний код стало генерити легко, якщо є правильний контекст - ціна знань підвищилася в рази.
Як сказала одна людина з fwdays конфи, від джунів очіквання тепер що вони оперують агентами, просто відповідальності їм багато не давати
А знання патернів програмування буде не просто удєлом гіків по софтарчу, а база, бо тоді код якісніший в рази стає. Просто зміниться рівень розуміння їх
А, ну і ще навчатися з нейронками легше, не треба тьюторів
Я майже купився…
Якщо що, то в Ілона Маска і Опенаі починається суд
Маск запустив мем-кампанію на твітері яка називається «Scam Altman is a liar»
В той самий час коли всі його претензії до них це суцільна брехня побудована на вирізаних з контексту повідомлень з переписок по email
Ну побачимо хто з них справжній брехун в суді
Якщо що, то в Ілона Маска і Опенаі починається суд
Маск запустив мем-кампанію на твітері яка називається «Scam Altman is a liar»
В той самий час коли всі його претензії до них це суцільна брехня побудована на вирізаних з контексту повідомлень з переписок по email
Ну побачимо хто з них справжній брехун в суді
AFK Agent Loop
Як заздалегідь підготовлений backlog дозволяє агенту автономно брати задачі, писати код, запускати перевірки й комітити.
На діаграмі зображено цикл:
Як заздалегідь підготовлений backlog дозволяє агенту автономно брати задачі, писати код, запускати перевірки й комітити.
На діаграмі зображено цикл:
reviewed backlog -> pick task -> code -> test -> commit -> repeat, з людським review як контролем якості
Forgedemy skills від Matt Pocock:
- PRD to Issues
https://forgedemy.org/skills/skills-sh-mattpocock-skills-prd-to-issues/view?surface=browse
- Test-Driven Development
https://forgedemy.org/skills/skills-sh-mattpocock-skills-tdd/view?surface=browse
- Write a PRD
https://forgedemy.org/skills/skills-sh-mattpocock-skills-write-a-prd/view?surface=browse
- Improve Codebase Architecture
https://forgedemy.org/skills/skills-sh-mattpocock-skills-improve-codebase-architecture/view?surface=browse
- Grill Me
https://forgedemy.org/skills/skills-sh-mattpocock-skills-grill-me/view?surface=browse
- PRD to Issues
https://forgedemy.org/skills/skills-sh-mattpocock-skills-prd-to-issues/view?surface=browse
- Test-Driven Development
https://forgedemy.org/skills/skills-sh-mattpocock-skills-tdd/view?surface=browse
- Write a PRD
https://forgedemy.org/skills/skills-sh-mattpocock-skills-write-a-prd/view?surface=browse
- Improve Codebase Architecture
https://forgedemy.org/skills/skills-sh-mattpocock-skills-improve-codebase-architecture/view?surface=browse
- Grill Me
https://forgedemy.org/skills/skills-sh-mattpocock-skills-grill-me/view?surface=browse
Forgedemy
PRD to Issues Source Preview
Preview source files, markdown, and bundled package contents for PRD to Issues.
Vibecoding Haven (BotfatherDEV)
Forgedemy skills від Matt Pocock: - PRD to Issues https://forgedemy.org/skills/skills-sh-mattpocock-skills-prd-to-issues/view?surface=browse - Test-Driven Development https://forgedemy.org/skills/skills-sh-mattpocock-skills-tdd/view?surface=browse …
я цей тепер просто обожнюю. це набагато цікавіше перечитувати довгі плани
https://www.youtube.com/watch?v=88qc67oYDl4
про те як оцінюють вас, як розробника, інші, як оцінюєте ви себе та інших, і поради як стати успішним
дуже цікаві думки, раджу)
про те як оцінюють вас, як розробника, інші, як оцінюєте ви себе та інших, і поради як стати успішним
дуже цікаві думки, раджу)
Пам'ятаєте жарти про те що після vibe coding починається vibe debugging
чому про друге згадують так, ніби це щось погане?
вайб-дебагінг достатньо веселий буває, явно веселіше ніж коли ручками
чому про друге згадують так, ніби це щось погане?
вайб-дебагінг достатньо веселий буває, явно веселіше ніж коли ручками
TDD Keeps Agents Honest
Чому TDD корисний для AI-агентів: тест пишеться до реалізації, тому агенту складніше “підганяти” тест під уже написаний код.
На діаграмі red-green-refactor: спочатку failing test, потім implementation, потім refactor/review.
Чому TDD корисний для AI-агентів: тест пишеться до реалізації, тому агенту складніше “підганяти” тест під уже написаний код.
На діаграмі red-green-refactor: спочатку failing test, потім implementation, потім refactor/review.
у вас таке було?
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Hacker News
Mike: open-source legal AI (Score: 150+ in 13 hours)
Link: https://readhacker.news/s/6T6km
Comments: https://readhacker.news/c/6T6km
Link: https://readhacker.news/s/6T6km
Comments: https://readhacker.news/c/6T6km
Mikeoss
Mike — open-source legal AI
An open-source alternative to Harvey and Legora. Feature parity, zero cost, self-hostable — built for law firms to own and extend.
Hacker News
Mike: open-source legal AI (Score: 150+ in 13 hours) Link: https://readhacker.news/s/6T6km Comments: https://readhacker.news/c/6T6km
Мені здається з ШІ опенсорс тааак розквітне