Моя ліба нарешті буде не потрібна?)


https://pypi.org/project/chatgpt-md-converter/

X.ai реально думають люди будуть писати код і платити реальні API ціни? 😅

В той самий час codex харнес і підписку можна використовувати для автоматизацій на пайтоні)

Трошки зручніше ніж викликати codex cli з пайтона, якщо хтось так робив

https://developers.openai.com/codex/sdk#python-library

«Я більше не даю запитів Клоду вручну. У мене працюють цикли, які самі надсилають запити Клоду та визначають, що робити. Моя робота — писати ці цикли. І саме такий перехід ми побачимо протягом решти року».

— Борис Черний (одесит), керівник Claude Code в Anthropic.

як працюють LLM простими словами, без складної математики, можливо буде цікаво

Чувак розклав усе по кроках:
токени → embeddings → attention → feed-forward → передбачення наступного токена, і так по колу

https://www.0xkato.xyz/how-llms-actually-work/

кожне повторення — це патерн, закономірність

хх можна записати як 2*х
хххх можна записати як 4*х

і то, і то — це стискання реальності до певної моделі, яку можна описати символами

і так склалося, що деякі закономірності трапляються частіше за інші. деякі стани світ обирає сам, знову і знову, незалежно від спостерігача.

штовхни систему — вона повертається до вихідного стану. Оці стани, до яких реальність сходиться попри збурення, ми й називаємо атракторами (attract—притягувати)

І сходяться вони не тому, що «частіші» в нашому описі, а тому що стійкі: вийти з них коштує дорожче, ніж лишитись.

І саме завдяки цьому ефекту ми можемо навчати нейронки та вчитися самі

бо довготривале навчання — це і є скочування в атрактор (атрактор ідей).

помилка штовхає систему, а навчання веде її туди, де штовхати більше нікуди. Знайдений стан тримається з тієї ж причини, що й бульбашка тримає форму: інша форма коштує дорожче енергетично

якщо цікаво більше, то ось тут я повністю розкрив думку:
https://latand.github.io/from-pattern-to-mind/

в мене одного клод останнім часом ось так відповідає? просто перше слово і потім нічого поки не додумає

До речі Fable - це притча або байка

Курсор опублікували результати фейбл на своєму бенчі

Дуже дорого, типовий антропік

Але при цьому виходить що він наче на мінімум reasoning краще ніж GPT5.5 на максимум reasoning

Але.. гляньте де composer 2.5 😅

Tibo (інженер з OpenAI) у квітні пожартував: «уявіть альтернативну реальність, де ми назвали б GPT-5.4-Pro якось типу Fable».

він тепер іронічно вимагає 1% роялті від Антропік

Пробую знову юзати клод (тепер вже фейбл) для керування кодексом, виглядає дуже непоганою зв'язкою

нагадую, що клод класно вміє промптить і оркеструвати

ні, його неможливо юзати, за 30хв все зжер

лише для планів або рев'ю, можливо, не для роботи

він дорогий і дуже повільний