https://t.me/WatcherGuru/13452

Символичный день.

JUST IN: Elon Musk says most cryptocurrencies are "scams" during OpenAI court testimony.

"Some of them have merit, but most of them are scams."

@WatcherGuru

https://youtu.be/96jN2OCOfLs

🧠 О чём говорили (made by Ling-2.6-1T)

1. Vibe Coding — откуда взялось

• До декабря 2024: AI-инструменты писали куски кода, но часто с ошибками — приходилось править.
• Декабрь 2024: чёткий перелом — код стал выходить чистым. Карпати перестал править, просто доверял системе и ушёл в бесконечные сайд-проекты.
• "Люди всё ещё думают об AI как о ChatGPT. Но с декабря всё фундаментально изменилось."

2. Эволюция софта: Software 1.0 → 2.0 → 3.0

• 1.0 — явные правила, ты пишешь код.
• 2.0 — нейросети: программирование через датасеты и архитектуры.
• 3.0 — LLM как новый компьютер. Программирование = промптинг. Контекстное окно — рычаг управления над "интерпретатором" (LLM).

3. Наглядные примеры Software 3.0

• OpenClaw: вместо сложного bash-скрипта для установки — скопируй текст агенту, и он сам разберётся с твоим окружением.
• MenuGen: Карпати написал полноценное приложение (распознавание меню, генерация картинок, Vercel). Потом увидел Software 3.0-версию — просто кинуть фото Gemini и сказать "используй NanoBanana". Результат тот же. "Всё моё приложение не должно существовать."

4. Verifiability — проверяемость

• Frontier-модели тренируются через RL с verification rewards. Поэтому они зубчатые (jagged): гениальны в верифицируемых доменах (мат. вычисления, код), но тупят в бытовом понимании.
• Пример: Opus 4.7 рефакторит 100k строк кода, но говорит "идти пешком до автомойки за 50 метров" (вместо "ехать на машине").
• Почему так: всё зависит от того, какие данные и задачи лаборатории засунули в training distribution.

5. Vibe Coding vs Agentic Engineering

• Vibe Coding — поднимает планку для всех. Любой может что-то "навайбить".
• Agentic Engineering — инженерная дисциплина. Как использовать агентов (они spiky, стохастичные, но мощные) без потери качества и безопасности.
• "10x — это не ускорение. Люди, крутые в этом, выигрывают гораздо больше 10x."

6. Что остаётся человеку?

• Вкус, суждение, эстетика, надзор.
• Пример: агент в MenuGen матчил платежи по email — но Stripe и Google могут быть с разными email. Агент не понял, что это костыль.
• Ты не помнишь API-детали (keepdim vs keep_dim, dim vs axis) — это за агентами. Но ты должен понимать фундамент (например, как работают тензоры и память).
• "Вы можете аутсорсить мышление, но не понимание." (ключевая цитата)

7. Кого нанимать?

• Давать не алгоритмические задачки, а большой проект (например, Twitter-клон на агентах). А потом попробовать взломать его 10 Codex-агентами. Если не взломали — you're hired.

8. "Животные vs Призраки"

• Мы не создаём животных — мы призываем призраков. У них нет intrinsic motivation, любопытства, эволюции. Это статистические симуляции + RL.
• Относись к ним с подозрением, исследуй их границы — нет готового мануала.

9. Agent-native будущее

• Вся инфраструктура должна быть переписана для агентов.
• Docs должны быть не "для человека", а "скопируй это агенту".
• Развёртывание (Vercel, DNS, сервисы) — до сих пор боль. Хочется: дал промпт → всё само собралось и задеплоилось.
• "Мой агент будет говорить с твоим агентом, чтобы договориться о встрече."

10. Итог

• Всё автоматизируемо. Просто вопрос времени, когда лаборатории добавят нужные RL-схемы.
• Но пока человек — bottleneck понимания. Ты должен знать, что строить и почему, чтобы директить агентов.

───

Коротко: декабрь 2024 — точка бифуркации. Мы перешли из эпохи "AI как подсказка к коду" в эпоху "AI как интерпретатор, а код — просто текст для копипасты агенту". Всё будет переписано.

https://youtu.be/EhVXmdd0dhM?si=a0dRxKHu0B-ox0x_

Борода сделал обзор рынка AI. Для новичков база.

https://x.com/kevinakwok/status/2049984076141281482?s=46

When AI hits security there will be signs

Made by hand

https://t.me/sharipovnikita/1475

Любопытная математика почему закрыли Sora.

Надеюсь не ИИ. Где б такое купить)

Вайбкодеры, делающие отладку приложения, которое они только что сгенерировали.

@ai_machinelearning_big_data

https://t.me/technichka_news/6379


Еще и с 1980 года файлик?)

Как это исправить:

- Введите в адресной строке chrome://flags.
- Найдите пункт Enables optimization guide on device и отключите его.
- Перейдите в папку AppData/Local/Google/Chrome/User Data/OptGuideOnDeviceModel/ и удалите файл weights.bin.

Живите с этим.

А может поспешил?)

https://t.me/ai_newz/4561

Https://www.a16z.news/p/the-ai-job-apocalypse-is-a-complete

Основная идея статьи:

Страх перед массовой безработицей из-за ИИ не имеет под собой исторических и экономических оснований. Авторы считают, что ИИ не уничтожит работу, а, наоборот, станет катализатором экономического роста.
Вот основные пункты конспекта:

1. Опровержение «Ошибки фиксированного объема работ» (Lump of Labor Fallacy)
Миф: В экономике есть определенное количество работы, и если ИИ заберет часть задач, людям ничего не останется.
Реальность: Человеческие потребности и желания безграничны. Как только одна потребность удовлетворяется (благодаря автоматизации), возникают новые. Мы не перестаем потреблять услуги; мы просто переходим к более сложным и качественным.

2. Парадокс Джевонса: Эффективность рождает спрос
Когда технология делает товар или услугу дешевле и доступнее, спрос на нее резко возрастает.
Пример: Если ИИ сделает написание кода в 10 раз быстрее, компании не уволят 90% программистов. Вместо этого они начнут писать в 10 раз больше софта, решать задачи, которые раньше были слишком дорогими, и нанимать еще больше людей.

3. Различие между «задачами» и «профессиями»
ИИ автоматизирует задачи, а не целые профессии.
Большинство профессий состоят из множества функций. ИИ берет на себя рутину (анализ данных, черновики текстов), освобождая время человека для принятия решений, творческого подхода и взаимодействия с людьми. Это делает работу менее монотонной и более высокооплачиваемой.

4. Исторические параллели
Банкоматы (ATM): Когда они появились, все предсказывали конец профессии банковского кассира. Итог: количество кассиров выросло, потому что стоимость содержания одного отделения банка упала, банки открыли тысячи новых офисов, а кассиры стали заниматься более сложными продажами и консультированием.
Компьютеры и таблицы (Excel): Это не уничтожило бухгалтеров, а создало огромную индустрию финансового анализа.

5. Появление новых категорий труда
Технологии создают рабочие места, которые невозможно было представить 20-30 лет назад (SMM-менеджеры, инженеры облачных данных, операторы дронов).
ИИ создаст новые рынки и профессии, которые сегодня кажутся нам фантастикой или просто невидимы.

6. ИИ как инструмент для «дополнения», а не «замены»
Вместо того чтобы заменять людей, ИИ дает им «суперспособности». Менее опытные сотрудники с помощью ИИ могут быстрее достичь уровня экспертов. Это снижает порог входа во многие сложные профессии.

Вывод
Вместо «апокалипсиса» нас ждет период бурного роста производительности. Проблема будет не в отсутствии работы, а в необходимости быстрой адаптации и переобучения. ИИ — это не враг рабочего класса, а самый мощный инструмент для создания богатства и новых возможностей в истории человечества.

https://x.com/speculator_io/status/2052160643009019912?s=46

Nvidia пророк нашего времени.

От создателей browser-use

https://t.me/zeroton/8248

Markdown все?

Thariq из команды Claude Code предлагает перестать использовать Markdown как основной «язык» общения с ИИ и вместо этого просить агента выдавать полноценные, визуально богатые, интерактивные HTML-документы — потому что они лучше передают сложную информацию и делают работу с агентом приятнее и эффективнее.

Всё ли в Markdown, о воин? Thariq из дружины Claude Code, подобно Одина, шепчущему воинам о скрытых сокровищах, призывает бросить старый щит Markdown и взять в руки светящийся меч HTML-документов! Да, эти страницы, богатые как сокровищница Локи, передадут мудрость яснее и сделают битву с агентом слаще мёда. Посмотри на этот след:

https://x.com/trq212/status/2052809885763747935?s=46