Это происходит прямо сейчас, пока бабушки переводят милионы мошенникам в MAX, эти технологии прямо сейчас с нами в одной комнате.

Мы не проиграем прогрессу, он просто нас заменит 😅🫠

Инженеры OpenAI не могут объяснить свой вайбкод

Аналитик который сотрудничал с разработчиками из OpenAI которые тестировали свой новый инференс-чип Jalapeño - https://x.com/firesidealpha/status/2093860831595499892?s=46&t=pKf_FxsPGBd_YMIWTA8xgg

По его словам люди с огромным личным опытом в програмировании не смогли внятно объяснить что построчно делает код. Джордан Нанос - тот самый аналитик выпустивший статью считает, что это нормально и означает смену парадигмы. Разработчикам теперь не только не обязательно писать код, но и понимать его.

Сам низкоуровневый код – это не то, о чем человеку обязательно нужно глубоко рассуждать, если ИИ знает, как правильно манипулировать перемещением данных и обрабатывать их на железе, которое вы ему дали.

Прямо сейчас мне не хватает разработчика который потратил 5 лет на изучение синтаксиса чтобы послушать его ебучее мнение о том что вайбкодинг зашквар или что вайбкодингом нормальные продукты не делаются. Прям очень нужон под рукой такой чел сейчас...

ЪУЪ Gram Wallet вся хуйня

Как видим ни того ни другого у Дурика не получилось)

Мне тут пришла инфа от которой даже я припух:

TOP Рогозова прямо управлял TON Foundation. То есть все что делал/говорил TF все это время, это была типа как условно маркетинговая компания TOP.

История что TOP сам себе платит гранты и призы оказалось буквальнее буквальной.

Признаюсь Рогозов в отличие от Дурика хотябы могёт в маркетинг. Забавные у них отношения конечно...

Гугл дропнул Gemini Flash 3.8.

А я только окипел от новой Fable...

Опять работать...

Надо на 1.5 скорости слушать.

Скорость генерации токенов в моей голове медленнее чем у обычных людей 😁

Есть какое то массовое заблуждение о том что чем больше вы дадите модели скилов и инструментов тем типа больше у нее будет возможностей и она будет лучше выполнять задачи.

Это работает не совсем так, а точнее не по такой логике. Нет прямой зависимости в качестве результата от количества всех инструментов и скилов. Тут даже лучше обратное, чем меньше и точнее нестроены все скилы и инструменты, тем быстре, лучше и точнее нейронка выполит работу.

Когда вы добавляете ей возможностей она не становится лучше, любое изменение среды влияет только на точность результата модели. Если вы ее завалите 50 инструментами и дадите ей задачу, она с начала полностью подумает что со всем этим оркестром делать и потом "имитируя работу эффективного сотрудника" она использует всего по немногу и везде по немногу закосячит.

Вы не можете увеличить способности нейронки, все на что вы можете влиять, это "ТОЧНОСТЬ" модели. Чем уже и конкретнее поставлена задача и настроена среда, тем быстрее и точнее достигается цель. Если настройка не позволяет изначально точно фокусироваться на цели, то в результате это компенсируется либо бОльшим количеством вычислений либо неточным результатом.

такой вот ликбез

OpenAI готовится выкатить свои две самые мощные новые модели в Codex

– gpt-6-astra
– gpt-6-astra-aeon

Интриги дохера, что будет на деле посмотрим. пока что было две статьи с инфой о том что это якобы будут монстры, но их быстро опровергли. Скорее всего просто быстродумающая долгоработающая больше контекста вмещающая модель.

Я не думаю что они могут предложить что то еще 😁

Выпустили все таки монстра. Даже обидно за антропиков с их Fable который еще месяц назад умел это все, но им непозволили хайпануть.

Это тоже долгая история о том как политика и связи делают в бизнесе США грязную игру или следующий после гугла аудиопост о том как трамп душит AI в США чтобы OpenAI (chatGPT/codex) не отставали и были среди первых, потому что он по глупости своей инвестировал больше всего в них.

Я понял в чем их разница. Gemini Flash 3.8 - это Gemini Flash 3.7 + дистилляция чего то там. Не знаю чего. Возможно даже самой себя, для эксперимента. На долгих задачах у нее есть разница, она заранее понимает в долгих цепочках рассуждений где у нее будут косяки и обходит их. И то как она быстро и без рассуждения легко это делает (так же как Китайцы) это "с бОольшей долей вероятности" говорит про дистилляцию.

(это когда модель не обучают чему то, а просто дают зубрить правильные ответы. в итоге модель знает правильные ответы, но может часто начинать сама себе доказывать правильность своих утверждений, потому что не понимает природы этих выводов. Если ваша модель начинает выдвигать правильные тезисы а потом пытаться доказать себе что они верные - это прямо указывает на дистиляцию)

Ну короче получается еще дешевле чем 3.7 и по классике быстрее, выше, сильнее.

Gemini, Google, OpenAI, Anthropic, Трамп, Маск и Китай - по всем успели прокатиться.

Старички помните время когда интернет покупали килобайтами, картинки для заставки выбирали в журнале и покупали смсками а музыку скачивали на сайтах заканчивающихся на .wap?
Вот то же самое сейчас происходит с нейросетями, только вместо килобайтов токены - скоро нас не будут ограничивать количеством вычислений, а только их скоростью и масштабом параллельных процессов, вместо картинок по СМС - скилы, промпты и плагины, а аналогию чтобы что то спиздануть про .wap я не придумал поэтому сами пожените все в голове..,