https://github.com/vladtrc/iw4L
Вылил ai 67 slop колду в опенсорс
Если компания добра Activision кинет DMCA, друзья, дальше мы с вами переключимся на вайбкодинг распределённых аналитических систем. Будет чото типа duckdb spark.
Вместо скриншотов с рендером и времени кадра будем арендовать S3 хранилища хранить айсберги паркеты итд! И сравнивать с текущими SOTA решениями.
Поверьте мне, там есть над чем работать... диздоки у меня определённые уже есть...
Но пока живёт колда мне с ней интереснее
Вылил ai 67 slop колду в опенсорс
Если компания добра Activision кинет DMCA, друзья, дальше мы с вами переключимся на вайбкодинг распределённых аналитических систем. Будет чото типа duckdb spark.
Вместо скриншотов с рендером и времени кадра будем арендовать S3 хранилища хранить айсберги паркеты итд! И сравнивать с текущими SOTA решениями.
Поверьте мне, там есть над чем работать... диздоки у меня определённые уже есть...
Но пока живёт колда мне с ней интереснее
GitHub
GitHub - vladtrc/iw4L: Standalone experimental Call of Duty runtime in Rust, built on bevy and wgpu
Standalone experimental Call of Duty runtime in Rust, built on bevy and wgpu - vladtrc/iw4L
1🔥6
Подавляющее большинство, если видят в тексте ллм, мгновенно прекращают читать. И стараются избегать автора в будущем!
https://bcantrill.dtrace.org/2026/09/05/the-revolt-of-the-reader/
https://bcantrill.dtrace.org/2026/09/05/the-revolt-of-the-reader/
🔥2😁2
AI, конечно, всех разрабов не заменит. Но я думаю что ллмки очень пошатнут эго многих ребят. Знаете, некоторые разрабы ж считают себя самыми умными. Мол, они вот что спроектировали вот чё написали и оттого чувствуют какое-то ментальное ПРЕВОСХОДСТВО, интеллектуальное лидерство.
ЛЛМки всех уравняют, хз. Не будет такого ЭГО у людей. Работа как работа!
Знаете, как с шахматами. Когда-то считалось, вероятно, что приближен к элите если хорошо в шахматы играешь. Ну и сейчас тоже игра интеллектуальная, бесспорно!
Но тот факт что любой современный телефон обыграет даже лучших из лучших всё равно пошатнул эту интеллектуальную пирамиду так сказать🧐
Ну молодец, да, крутой, потратил время и выучил тактики, занимался с детства или вроде того. Круто. Но это какое-то комодити, знаете. Теряется некий уличный статус там и респект.
Написал свою БД? Хорош... Спроектировал отказоустойчивую систему в тыщу RPS? Хорош... На С накатал сверх быструю хэш таблицу которая в каких-то бенчах обгоняет лучшие из кликхауса? Хорош...
Но, тип, это не то чтобы какие-то прямо сверхземные вещи. Интеллект - комодити.
ЛЛМки всех уравняют, хз. Не будет такого ЭГО у людей. Работа как работа!
Знаете, как с шахматами. Когда-то считалось, вероятно, что приближен к элите если хорошо в шахматы играешь. Ну и сейчас тоже игра интеллектуальная, бесспорно!
Но тот факт что любой современный телефон обыграет даже лучших из лучших всё равно пошатнул эту интеллектуальную пирамиду так сказать🧐
Ну молодец, да, крутой, потратил время и выучил тактики, занимался с детства или вроде того. Круто. Но это какое-то комодити, знаете. Теряется некий уличный статус там и респект.
Написал свою БД? Хорош... Спроектировал отказоустойчивую систему в тыщу RPS? Хорош... На С накатал сверх быструю хэш таблицу которая в каких-то бенчах обгоняет лучшие из кликхауса? Хорош...
Но, тип, это не то чтобы какие-то прямо сверхземные вещи. Интеллект - комодити.
1🔥5🤡5💔2
Последние пару дней вижу коупинг: LLM просят представить как очередной способ получать информацию.
Поинт такой: были книги, потом Google, теперь появился более умный справочник с автокомплитом. А вот настоящая разработка — архитектура, ограничения, бюджеты, трейдофы... это вам не на литкоде массивы мёрджить.
Я, конечно, такое мнение не разделяю. LLM-агент может получить задачу, читать документацию и код, пользоваться терминалом, принимать промежуточные решения и сам проверять результат. Справочники так не умеют.
Обладает ли ллм субъектностью? Можно спорить, но тяжело агента назвать «просто инструментом».
С литкодом и олимпиадным программированием уже всё понятно. На финале ICPC 2025 модель OpenAI решила 12 задач из 12, Gemini — 10. Лучшая команда людей (СПбГУ) — 11. Люди проиграли.
Гораздо хайповее — соревнования по тому самому СИСТЕМ ДИЗАЙНУ.
В SysDesign-Bench модели получают требования с ограничениями и должны сами выбрать архитектуру и трейдофы, заметить, что задача невыполнима, или задать уточняющий вопрос. Проверка детерминированная, без LLM-судьи. Итоги июля: claude-fable-5 — 92%, grok-4.5 — 88%, gpt-5.6-sol — 81%. Ключевые архитектурные решения все модели принимают в 96–100% случаев. Сыпятся на другом: любят переусложнять и не всегда спрашивают, когда данных не хватает. Никого не напоминает?))
Похоже ли это на «автодополнение текста»?
В R2ABench моделям дают требования реальных проектов и просят построить архитектуру с нуля. Тут результаты пока хуже: схемы получаются синтаксически корректные и читаемые, но связи между компонентами модели восстанавливают плохо (Edge F1 не выше 0.18) и часто выдумывают лишние. Правда, тестировали там GPT-5 и Sonnet 4.6, то есть прошлое поколение. А больше четверти пропущенных связей, по разбору самих авторов, из требований вообще не выводится.
Итого: выбирать архитектурные решения модели уже умеют, свободно проектировать систему — пока нет. Надолго ли? По данным METR, длина задач, которые агенты доводят до конца, с 2024 года удваивается примерно каждые 3 месяца. Да, меряют на кодинге, но динамику вы поняли.
Если чья-то интеллектуальная работа стоит дорого... чтож...😜 В 27 году подобные бенчи так же будут оценивать и ОПТИМИЗИРОВАТЬ следующим поколением моделей.
Всё будет хорошо!
P.S я не думаю что кикнут ребят которые высоко сидят в айти пирамиде, конеш. В след постах отпишу к чему я
Поинт такой: были книги, потом Google, теперь появился более умный справочник с автокомплитом. А вот настоящая разработка — архитектура, ограничения, бюджеты, трейдофы... это вам не на литкоде массивы мёрджить.
Я, конечно, такое мнение не разделяю. LLM-агент может получить задачу, читать документацию и код, пользоваться терминалом, принимать промежуточные решения и сам проверять результат. Справочники так не умеют.
Обладает ли ллм субъектностью? Можно спорить, но тяжело агента назвать «просто инструментом».
С литкодом и олимпиадным программированием уже всё понятно. На финале ICPC 2025 модель OpenAI решила 12 задач из 12, Gemini — 10. Лучшая команда людей (СПбГУ) — 11. Люди проиграли.
Гораздо хайповее — соревнования по тому самому СИСТЕМ ДИЗАЙНУ.
В SysDesign-Bench модели получают требования с ограничениями и должны сами выбрать архитектуру и трейдофы, заметить, что задача невыполнима, или задать уточняющий вопрос. Проверка детерминированная, без LLM-судьи. Итоги июля: claude-fable-5 — 92%, grok-4.5 — 88%, gpt-5.6-sol — 81%. Ключевые архитектурные решения все модели принимают в 96–100% случаев. Сыпятся на другом: любят переусложнять и не всегда спрашивают, когда данных не хватает. Никого не напоминает?))
Похоже ли это на «автодополнение текста»?
В R2ABench моделям дают требования реальных проектов и просят построить архитектуру с нуля. Тут результаты пока хуже: схемы получаются синтаксически корректные и читаемые, но связи между компонентами модели восстанавливают плохо (Edge F1 не выше 0.18) и часто выдумывают лишние. Правда, тестировали там GPT-5 и Sonnet 4.6, то есть прошлое поколение. А больше четверти пропущенных связей, по разбору самих авторов, из требований вообще не выводится.
Итого: выбирать архитектурные решения модели уже умеют, свободно проектировать систему — пока нет. Надолго ли? По данным METR, длина задач, которые агенты доводят до конца, с 2024 года удваивается примерно каждые 3 месяца. Да, меряют на кодинге, но динамику вы поняли.
Если чья-то интеллектуальная работа стоит дорого... чтож...😜 В 27 году подобные бенчи так же будут оценивать и ОПТИМИЗИРОВАТЬ следующим поколением моделей.
Всё будет хорошо!
P.S я не думаю что кикнут ребят которые высоко сидят в айти пирамиде, конеш. В след постах отпишу к чему я
🤡2