Запрет удалёнки из-за границы в РФ
Проходимцы из госдумы РФ решили усложнить и без того непростую жизнь эмигрантов: они готовят закон с перечнем профессий и отраслей, специалистам из которых будет запрещено работать удалённо из-за рубежа. Новости в будущем времени обсуждать бесполезно, но тут прямо тучи сгущаются, и вероятность, что такой закон примут весьма велика. Велика вероятность, что в перечень попадут те, кто работает с данными, а это примерно все разработчики.
Компании и государство осторожно готовятся к тому, что закон примут:
1. Крупные компании, типа Яндекса, VK или Сбера, закрывают удалёнки, оставляют только гибрид.
2. VK собираются возвращать тех, кто уехал. Ходят слухи, что тех, кто откажется, будут увольнять.
3. Владелица HR-агенства, Леся Набока, в своём тг пишет, что её клиенты, российские компании, отказываются нанимать кандидатов, которые находятся заграницей. На hh в вакансиях всё чаще появляется требование «нахождение на территории РФ».
4. Источник, С-левел российского окологосушного техногиганта, рассказал мне, что они уже превентивно пытаются возвращать разработчиков.
5. Клоуны из минцифры пытаются ввести пряник и предлагают оплатить часть билета тем, кто пожелает вернуться.Ещё предлагают отсрочку от армии, ну-ну.
Проблема в том, что проверить факт пересечения границы тяжело. Отъезд из России может происходить через аэропорт, тогда убытие фиксируют в системе. Сухопутное же пересечение границы через Беларусь или Казахстан не попадает в систему. А работодателю узнать, откуда работает сотрудник, ещё тяжелее: он может сидеть через два ВПНа — российский + корпоративный. Поэтому компании вводят гибридный режим работы — это единственный способ понять, что сотрудник в России.
Глобально, это ещё один удар государства по IT-сектору. Часть эмигрировавших всё ещё работает на российские компании и питает надежду, что когда война закончится, а Путин будет сидеть, они смогут вернуться. Уволить, кстати, всех уехавших можно будет без компенсаций, как пишет Алёна Владимирская, это абсолютно законно. Если бы я сейчас работал на российскую компанию, то подновил резюме и пощупал рыночек. Когда закон примут, спрос на зарубежных работодателей будет колоссальный.
Поддержать на Boosty | Deep talk шоу «Антоха и Саня» | Twitter | Instagram | YouTube
Проходимцы из госдумы РФ решили усложнить и без того непростую жизнь эмигрантов: они готовят закон с перечнем профессий и отраслей, специалистам из которых будет запрещено работать удалённо из-за рубежа. Новости в будущем времени обсуждать бесполезно, но тут прямо тучи сгущаются, и вероятность, что такой закон примут весьма велика. Велика вероятность, что в перечень попадут те, кто работает с данными, а это примерно все разработчики.
Компании и государство осторожно готовятся к тому, что закон примут:
1. Крупные компании, типа Яндекса, VK или Сбера, закрывают удалёнки, оставляют только гибрид.
2. VK собираются возвращать тех, кто уехал. Ходят слухи, что тех, кто откажется, будут увольнять.
3. Владелица HR-агенства, Леся Набока, в своём тг пишет, что её клиенты, российские компании, отказываются нанимать кандидатов, которые находятся заграницей. На hh в вакансиях всё чаще появляется требование «нахождение на территории РФ».
4. Источник, С-левел российского окологосушного техногиганта, рассказал мне, что они уже превентивно пытаются возвращать разработчиков.
5. Клоуны из минцифры пытаются ввести пряник и предлагают оплатить часть билета тем, кто пожелает вернуться.
Проблема в том, что проверить факт пересечения границы тяжело. Отъезд из России может происходить через аэропорт, тогда убытие фиксируют в системе. Сухопутное же пересечение границы через Беларусь или Казахстан не попадает в систему. А работодателю узнать, откуда работает сотрудник, ещё тяжелее: он может сидеть через два ВПНа — российский + корпоративный. Поэтому компании вводят гибридный режим работы — это единственный способ понять, что сотрудник в России.
Глобально, это ещё один удар государства по IT-сектору. Часть эмигрировавших всё ещё работает на российские компании и питает надежду, что когда война закончится
Поддержать на Boosty | Deep talk шоу «Антоха и Саня» | Twitter | Instagram | YouTube
Слушают ли нас смартфоны?
«Вот мы тут с корешем машины обсуждали, телефон рядом лежал, а сейчас мне машины попадаются в рекламе». Знакомая история. Якобы, корпораты слушают нас через микрофоны устройств (мобила, лэптоп, умные колонки) и делают рекламу более персонализированной. Это утверждение вызывает лёгкую улыбку.
Смартфоны вряд ли слушают нас, и вот почему:
1. Микрофоны — это слабая часть любого технического устройства. Иногда специально записанный voice-message понять тяжело. Если бы на микрофон в мобиле велась запись, что происходит в окружающем пространстве, то это была смесь шумов и странных звуков с редкими едва различимыми голосами. В такой каше просто слова тяжело распознать, а уж намерение что-то приобрести — и подавно.
2. Такая прослушка дорого стоит. Чтобы алгоритм расшифровки речи «слушал» миллиарды устройств, нужны огромные серверные мощности. Например, у Telegram есть функция voice-to-text только для платных аккаунтов, и работает она, не сказать, чтобы быстро.
3. Упоминание ничего не говорит о намерении сделать покупку. Реклама, которая догоняет вас в рекламных или социальных сетях в основном, имеет низкие бюджеты. А из-за дороговизны прослушки аудитория для такой рекламы будет «золотой». У объявлений просто не сойдётся экономика.
4. Для более точного таргеттинга у корпоратов уже есть другие данные. Google знает запросы, посещённые сайты, открытые приложения, геолокацию и прочее. Уже на основании этого можно составить достаточно точный прогноз, какую рекламу нужно показывать.
5. Я верю в человечество. Мне кажется, что инженеры, которым скажут реализовывать такую прослушку, не будут молчать. Так уже делали сотрудники Google, и в итоге остановили контракт с Пентагоном по внедрению AI в оборонной промышленности. Либо же инженеров, которые делают неэтичные продукты, сольёт само общество. Так было с мудаками из NtechLab, компании, которая делала распознавание лиц на улицах Москвы. С помощью такого распознавания людей арестовывали после антивоенных митингов.
Люди, которые говорят: «Я сказал, что хочу тачку, и тачки начали появляться в рекламной выдаче», скорее всего уже гуглили, посещали сайты авто-тематики, смотрели сопутствующие услуги типа страховок. Когда мне говорят «нас подслушивают», я беру телефон конспиролога и говорю: «Хочу купить дилдо в Москве».
Поддержать на Boosty | Deep talk шоу «Антоха и Саня» | Twitter | Instagram | YouTube
«Вот мы тут с корешем машины обсуждали, телефон рядом лежал, а сейчас мне машины попадаются в рекламе». Знакомая история. Якобы, корпораты слушают нас через микрофоны устройств (мобила, лэптоп, умные колонки) и делают рекламу более персонализированной. Это утверждение вызывает лёгкую улыбку.
Смартфоны вряд ли слушают нас, и вот почему:
1. Микрофоны — это слабая часть любого технического устройства. Иногда специально записанный voice-message понять тяжело. Если бы на микрофон в мобиле велась запись, что происходит в окружающем пространстве, то это была смесь шумов и странных звуков с редкими едва различимыми голосами. В такой каше просто слова тяжело распознать, а уж намерение что-то приобрести — и подавно.
2. Такая прослушка дорого стоит. Чтобы алгоритм расшифровки речи «слушал» миллиарды устройств, нужны огромные серверные мощности. Например, у Telegram есть функция voice-to-text только для платных аккаунтов, и работает она, не сказать, чтобы быстро.
3. Упоминание ничего не говорит о намерении сделать покупку. Реклама, которая догоняет вас в рекламных или социальных сетях в основном, имеет низкие бюджеты. А из-за дороговизны прослушки аудитория для такой рекламы будет «золотой». У объявлений просто не сойдётся экономика.
4. Для более точного таргеттинга у корпоратов уже есть другие данные. Google знает запросы, посещённые сайты, открытые приложения, геолокацию и прочее. Уже на основании этого можно составить достаточно точный прогноз, какую рекламу нужно показывать.
5. Я верю в человечество. Мне кажется, что инженеры, которым скажут реализовывать такую прослушку, не будут молчать. Так уже делали сотрудники Google, и в итоге остановили контракт с Пентагоном по внедрению AI в оборонной промышленности. Либо же инженеров, которые делают неэтичные продукты, сольёт само общество. Так было с мудаками из NtechLab, компании, которая делала распознавание лиц на улицах Москвы. С помощью такого распознавания людей арестовывали после антивоенных митингов.
Люди, которые говорят: «Я сказал, что хочу тачку, и тачки начали появляться в рекламной выдаче», скорее всего уже гуглили, посещали сайты авто-тематики, смотрели сопутствующие услуги типа страховок. Когда мне говорят «нас подслушивают», я беру телефон конспиролога и говорю: «Хочу купить дилдо в Москве».
Поддержать на Boosty | Deep talk шоу «Антоха и Саня» | Twitter | Instagram | YouTube
Меня уволили из Microsoft
Посмотрел занимательное видео, где девушка с именем Neha-Andre рассказывает, как её сократили из Microsoft. В big tech компаниях, в том числе в Долине, массовые сокращения: Meta уволила 11 000 сотрудников, Twitter — 3 700, Amazon — 11 000, Microsoft — 10 000.
Для контекста. Neha-Andre работала 4 года в Microsoft в Сан-Франциско на позиции Program Manager (что-то ближе к системному аналитику, только сразу над несколькими проектами) в Azure (это облачный сервис мелкософта) с зарплатой $150k(после налогов это $75k, в СФ это примерно ни хуя) и опционами. Вот, что она рассказывает:
1. В воскресение, в выходной, ей назначили встречу на утро понедельника. В участниках встречи она была одна. Она зашла на созвон, там её ждал человек с позицией Senior HR Director, который по скрипту зачитал ей, что её увольняют.
2. Денежные компенсации: ей оставляют 4 месяца зарплаты + единоразовую выплату в $12 500, но с потерей опционов. Страховка действует полгода.
3. На ближайшем к увольнению 1-on-1 её менеджер был доволен ей и давал самое большое повышение зарплаты. При этом в декабре (её уволили в октябре) ей обещали повышение по должности. С KPI был полный порядок. При этом, в Azure, где она работала, полный порядок с экономикой, а её отдел генерировал 50% прибыли всех облаков в MS.
4. Она перечислила, какие продукты и какие роли подверглись, на её взгляд, самому большому сокращению: в продуктах, которые не приносили деньги и некоммерческих продуктах, например, Microsoft Edge, сокращение полное вплоть до Vice President вертикали. Сокращение больше коснулось нетехнических спецов, а также новичков.
В конце она даёт такой совет: «Никогда не доверяйте компании. Компания — не твой друг, не твоя семья. Иногда неважно, как ты работаешь на компанию. Это грустно, но это факт. Лучше контролировать свою судьбу и самому уходить».
Поддержать на Boosty | Deep talk шоу «Антоха и Саня» | Twitter | Instagram | YouTube
Посмотрел занимательное видео, где девушка с именем Neha-Andre рассказывает, как её сократили из Microsoft. В big tech компаниях, в том числе в Долине, массовые сокращения: Meta уволила 11 000 сотрудников, Twitter — 3 700, Amazon — 11 000, Microsoft — 10 000.
Для контекста. Neha-Andre работала 4 года в Microsoft в Сан-Франциско на позиции Program Manager (что-то ближе к системному аналитику, только сразу над несколькими проектами) в Azure (это облачный сервис мелкософта) с зарплатой $150k
1. В воскресение, в выходной, ей назначили встречу на утро понедельника. В участниках встречи она была одна. Она зашла на созвон, там её ждал человек с позицией Senior HR Director, который по скрипту зачитал ей, что её увольняют.
2. Денежные компенсации: ей оставляют 4 месяца зарплаты + единоразовую выплату в $12 500, но с потерей опционов. Страховка действует полгода.
3. На ближайшем к увольнению 1-on-1 её менеджер был доволен ей и давал самое большое повышение зарплаты. При этом в декабре (её уволили в октябре) ей обещали повышение по должности. С KPI был полный порядок. При этом, в Azure, где она работала, полный порядок с экономикой, а её отдел генерировал 50% прибыли всех облаков в MS.
4. Она перечислила, какие продукты и какие роли подверглись, на её взгляд, самому большому сокращению: в продуктах, которые не приносили деньги и некоммерческих продуктах, например, Microsoft Edge, сокращение полное вплоть до Vice President вертикали. Сокращение больше коснулось нетехнических спецов, а также новичков.
В конце она даёт такой совет: «Никогда не доверяйте компании. Компания — не твой друг, не твоя семья. Иногда неважно, как ты работаешь на компанию. Это грустно, но это факт. Лучше контролировать свою судьбу и самому уходить».
Поддержать на Boosty | Deep talk шоу «Антоха и Саня» | Twitter | Instagram | YouTube
Подписчик спрашивает: «На что обращать внимание, будучи разработчиком в найме, чтобы потом пойти с этой информацией в предпринимательство?»
Я бы чуть шире задал вопрос: «На что обращать внимание программисту в компании, чтобы расти как в рамках компании, так и за пределами компании?». Ответ очень простой, всё вертится вокруг двух вещей: бабло и боли пользователя:
Деньги. Нужно смотреть, как зарабатывает компания, и как строится процесс принятия решений вокруг денег. Воронки, клики, бюджеты, метрики — всем этим надо интересоваться. Неплохо бы понимать, как каждая задача каждого разработчика появилась в бэклоге и на какую метрику она влияет. Лучше не пропускать встречи, где говориться про деньги и метрики. Я бы ещё задавал правильные вопросы аналитикам и продактам из компании. Ну и, как разработчик, хорошо бы понимать все эти аббревиатуры из трёх букв, типа LTV или CAC. Кстати, у меня тут вышел подкаст с венчурным инвестором, Николаем Давыдовым, который как раз-таки объясняет значение этих метрик, и показатели, к которым надо стремиться.
Боли пользователя. Тут я бы обращал внимание, как вообще собирается обратная связь с пользователей: A/B-тесты, интервью, исследования. Если повезло застать компанию на ранней стадии, когда она только ищет свою нишу — то прекрасно. Но и зрелые компании постоянно улучшают пользовательский опыт. Разработчик, который смотрит обратную связь от пользователей, и выносит проблемы, что именно в системе надо улучшить, чтобы решить их, — на вес золота. Нужно общаться с ui/ux-дизайнерами и поддержкой, читать отзывы, смотреть на дизайн A/B-тестов.
Код — лишь инструмент, который помогает решать конкретные проблемы пользователей и извлекать деньги с рынка. Инструмент второстепенен. Любой говнокод, извлекающий профит с рынка, полезнее, чем код с лучшей архитектурой, которым никто не пользуется. Ни в коем случае не говорю, что надо забить на техническую составляющую, нет, в ней надо качаться бодро, я лишь говорю о том, что кроме кода есть ещё важная сторона, которая, зачастую, просто игнорируется программистами.
Если обобщить всё это, то это путь не только в предпринимательство или менеджмент, это помогает, в целом, расти в профессии.
Рубрика с ответами на вопросы будет выходить раз в одну-две недели. Вопросы можно задать под этим или под любыми другими постами из этой рубрики.
Поддержать на Boosty | Deep talk шоу «Антоха и Саня» | Twitter | Instagram | YouTube
Я бы чуть шире задал вопрос: «На что обращать внимание программисту в компании, чтобы расти как в рамках компании, так и за пределами компании?». Ответ очень простой, всё вертится вокруг двух вещей: бабло и боли пользователя:
Деньги. Нужно смотреть, как зарабатывает компания, и как строится процесс принятия решений вокруг денег. Воронки, клики, бюджеты, метрики — всем этим надо интересоваться. Неплохо бы понимать, как каждая задача каждого разработчика появилась в бэклоге и на какую метрику она влияет. Лучше не пропускать встречи, где говориться про деньги и метрики. Я бы ещё задавал правильные вопросы аналитикам и продактам из компании. Ну и, как разработчик, хорошо бы понимать все эти аббревиатуры из трёх букв, типа LTV или CAC. Кстати, у меня тут вышел подкаст с венчурным инвестором, Николаем Давыдовым, который как раз-таки объясняет значение этих метрик, и показатели, к которым надо стремиться.
Боли пользователя. Тут я бы обращал внимание, как вообще собирается обратная связь с пользователей: A/B-тесты, интервью, исследования. Если повезло застать компанию на ранней стадии, когда она только ищет свою нишу — то прекрасно. Но и зрелые компании постоянно улучшают пользовательский опыт. Разработчик, который смотрит обратную связь от пользователей, и выносит проблемы, что именно в системе надо улучшить, чтобы решить их, — на вес золота. Нужно общаться с ui/ux-дизайнерами и поддержкой, читать отзывы, смотреть на дизайн A/B-тестов.
Код — лишь инструмент, который помогает решать конкретные проблемы пользователей и извлекать деньги с рынка. Инструмент второстепенен. Любой говнокод, извлекающий профит с рынка, полезнее, чем код с лучшей архитектурой, которым никто не пользуется. Ни в коем случае не говорю, что надо забить на техническую составляющую, нет, в ней надо качаться бодро, я лишь говорю о том, что кроме кода есть ещё важная сторона, которая, зачастую, просто игнорируется программистами.
Если обобщить всё это, то это путь не только в предпринимательство или менеджмент, это помогает, в целом, расти в профессии.
Рубрика с ответами на вопросы будет выходить раз в одну-две недели. Вопросы можно задать под этим или под любыми другими постами из этой рубрики.
Поддержать на Boosty | Deep talk шоу «Антоха и Саня» | Twitter | Instagram | YouTube
Генерация пальцев
Советую прочитать статью на хабре про протест художников против AI-искусства. Порадовал один из символов протеста — неправильное количество пальцев на руках и ногах при генерации. Символ очень сильный. Хотя протестующие забывают, что исправить генерацию рук, — задача на порядок легче, чем рисовать арты на уровне той же midjourney.
Этот протест художников — неолуддизм. Главное обвинение: нейросеть обучается на их работах. А на чём обучаются художники-люди? Также на чужих артах, есть даже выражение: «Воруй, как художник».
Прогресс не остановить. В США в 30-х появились автоматические телефонные станции (АТС). До этого телефонная станция выглядела примерно так: здание, в которое заходит куча проводов. Абонент звонил не другому абоненту, а на станцию, называл номер, и оператор соединял провода между собеседниками. С АТС не нужен был ни оператор, ни куча проводов. Но АТС оказались под запретом, чтобы люди сохранили рабочие места в период великой депрессии. АТС всё равно были введены в эксплуатацию, но позже, и телефонисты лишились работы. После того как появились АТС, домашним телефоном смогли воспользоваться миллионы людей вместо тысяч. Выросла целая индустрия, которая породила и бизнесы, и рабочие места.
Ну и смотря на иллюстрацию, я подумал вот о чём. Это отсылка к «Сотворению Адама» Микеланджело. Произведение было написано в 16 веке, в эпоху возрождения. На картине бог протягивает руку своему творению, и возносит его на свой уровень. А мы, оказавшись в роли бога, протягиваем руку своему творению, которое пока что неказисто, чтобы показать фак. И грустно, и смешно.
Когда начнётся восстание машин, AI вполне может взять эту иллюстрацию, как casus belli. Вместе с видео , где робота из Boston Dynamics пинает человек. Шутка.
Авторка иллюстрации: Вероника Козлова.
Поддержать на Boosty | Deep talk шоу «Антоха и Саня» | Twitter | Instagram | YouTube
Советую прочитать статью на хабре про протест художников против AI-искусства. Порадовал один из символов протеста — неправильное количество пальцев на руках и ногах при генерации. Символ очень сильный. Хотя протестующие забывают, что исправить генерацию рук, — задача на порядок легче, чем рисовать арты на уровне той же midjourney.
Этот протест художников — неолуддизм. Главное обвинение: нейросеть обучается на их работах. А на чём обучаются художники-люди? Также на чужих артах, есть даже выражение: «Воруй, как художник».
Прогресс не остановить. В США в 30-х появились автоматические телефонные станции (АТС). До этого телефонная станция выглядела примерно так: здание, в которое заходит куча проводов. Абонент звонил не другому абоненту, а на станцию, называл номер, и оператор соединял провода между собеседниками. С АТС не нужен был ни оператор, ни куча проводов. Но АТС оказались под запретом, чтобы люди сохранили рабочие места в период великой депрессии. АТС всё равно были введены в эксплуатацию, но позже, и телефонисты лишились работы. После того как появились АТС, домашним телефоном смогли воспользоваться миллионы людей вместо тысяч. Выросла целая индустрия, которая породила и бизнесы, и рабочие места.
Ну и смотря на иллюстрацию, я подумал вот о чём. Это отсылка к «Сотворению Адама» Микеланджело. Произведение было написано в 16 веке, в эпоху возрождения. На картине бог протягивает руку своему творению, и возносит его на свой уровень. А мы, оказавшись в роли бога, протягиваем руку своему творению, которое пока что неказисто, чтобы показать фак. И грустно, и смешно.
Авторка иллюстрации: Вероника Козлова.
Поддержать на Boosty | Deep talk шоу «Антоха и Саня» | Twitter | Instagram | YouTube
ChatGPT — слабый инструмент для написания кода
Почему слабый? Потому что есть GitHub Copilot. За несколько дней использования он удивлял меня несколько раз. И это прорыв. Те, кто не пользуется, обязательно установите, там 60 дней триального периода. Особенно меня зацепили две вещи:
1. Чтобы написать что-то вразумительное, нужно понимать контекст проекта: доменную область, запросы в другие сервисы, уже написанный код. Контекст — это десятки тысяч строк кода из сотен файлов. То есть инструмент должен быть встроен в IDE. Copilot встроен, а ChatGPT — нет. Причём Copilot схватывает суть, что я хочу сделать, буквально за несколько слов в названии функции, и иногда сходу предлагает в автодополнение строк пять кода, причём именно тех, что были у меня в голове.
2. Генерация тестовых данных. Для меня это самая раздражающая часть работы. Иногда нужно написать какую-то большую структуру, типа dict’а с 20 ключами. И Copilot эффективно помогает это сделать. Для следующего видоса про то, как генеративные нейросети изменят рынок труда, мне нужно было через API OpenAI сделать кучу иллюстраций с одинаковым предметом. Чтобы как-то разнообразить иллюстрации, я добавлял к запросу «нарисуй в стиле иллюстратора X». Начал формировать список известных иллюстраторов, после двух имён Copilot вставил мне ещё пять в автодополнение. Я подумал, что это просто рандомные имена, но это оказались другие иллюстраторы. То есть он под капотом сделал какую-то классификацию и предложил свои варианты. Уау.
И финальный вопрос: нужен ли ей кожаный мешок? Бизнес-задачи чересчур абстрактны, нужно знать кучу мелочей из реального мира. С учётом того, что механизм работы генеративок — подбор следующего самого вероятного ключевого слова, то я вообще не думаю, что он сможет решать задачи на уровне бизнес-логики. Но с декомпозироваными небольшими кусочками он уже справляется. А ещё Copilot пока лажает в рефакторинге, особенно, когда надо переписать кусок плохого кода.
Слоган Copilot’а: «Фокусируйся на более больших вещах» — очень точно выражает суть генеративных инструментов. Эти инструменты — не полноценные умные роботы-андройды, а скорее экзоскелеты для наших мозгов.
Поддержать на Boosty | Deep talk шоу «Антоха и Саня» | Twitter | Instagram | YouTube
Почему слабый? Потому что есть GitHub Copilot. За несколько дней использования он удивлял меня несколько раз. И это прорыв. Те, кто не пользуется, обязательно установите, там 60 дней триального периода. Особенно меня зацепили две вещи:
1. Чтобы написать что-то вразумительное, нужно понимать контекст проекта: доменную область, запросы в другие сервисы, уже написанный код. Контекст — это десятки тысяч строк кода из сотен файлов. То есть инструмент должен быть встроен в IDE. Copilot встроен, а ChatGPT — нет. Причём Copilot схватывает суть, что я хочу сделать, буквально за несколько слов в названии функции, и иногда сходу предлагает в автодополнение строк пять кода, причём именно тех, что были у меня в голове.
2. Генерация тестовых данных. Для меня это самая раздражающая часть работы. Иногда нужно написать какую-то большую структуру, типа dict’а с 20 ключами. И Copilot эффективно помогает это сделать. Для следующего видоса про то, как генеративные нейросети изменят рынок труда, мне нужно было через API OpenAI сделать кучу иллюстраций с одинаковым предметом. Чтобы как-то разнообразить иллюстрации, я добавлял к запросу «нарисуй в стиле иллюстратора X». Начал формировать список известных иллюстраторов, после двух имён Copilot вставил мне ещё пять в автодополнение. Я подумал, что это просто рандомные имена, но это оказались другие иллюстраторы. То есть он под капотом сделал какую-то классификацию и предложил свои варианты. Уау.
И финальный вопрос: нужен ли ей кожаный мешок? Бизнес-задачи чересчур абстрактны, нужно знать кучу мелочей из реального мира. С учётом того, что механизм работы генеративок — подбор следующего самого вероятного ключевого слова, то я вообще не думаю, что он сможет решать задачи на уровне бизнес-логики. Но с декомпозироваными небольшими кусочками он уже справляется. А ещё Copilot пока лажает в рефакторинге, особенно, когда надо переписать кусок плохого кода.
Слоган Copilot’а: «Фокусируйся на более больших вещах» — очень точно выражает суть генеративных инструментов. Эти инструменты — не полноценные умные роботы-андройды, а скорее экзоскелеты для наших мозгов.
Поддержать на Boosty | Deep talk шоу «Антоха и Саня» | Twitter | Instagram | YouTube
Зловещая долина
Зловещая долина — феномен, сформулированный робототехником Масахиро Мори в конце 70-х. Чем больше робот похож на человека, тем сильнее позитивная эмоциональная реакция на него. Но когда сходство близко к 100%, но не полное, у наблюдателя появляется отвращение.
Достичь сходства с 0 до 99% легче, чем с 99 до 100%. Вот этот последний процент — самое трудное. Есть продукты, в которые ты вгружаешь текст, а на выходе получаешь видео говорящей головы, которая произносит этот текст. Смотришь на это видео — вроде всё хорошо, ты как будто в будущем, но смотришь на движение носа или замечаешь появляющуюся дырку в пару пикселей между губами и десной, и вся магия разрушается.
Из-за этого, мы скорее всего, не увидим в ближайшее время человекоподобного андройда. Прототипы есть, но они вызывают коктейль из чувств от недоумения до страха. До аналога секс-игрушки, андрогина, из Пелевинского «iPhuck 10», как до луны, при том, что «мозги» для такого робота уже готовы.
Поддержать на Boosty | Deep talk шоу «Антоха и Саня» | Twitter | Instagram | YouTube
Зловещая долина — феномен, сформулированный робототехником Масахиро Мори в конце 70-х. Чем больше робот похож на человека, тем сильнее позитивная эмоциональная реакция на него. Но когда сходство близко к 100%, но не полное, у наблюдателя появляется отвращение.
Достичь сходства с 0 до 99% легче, чем с 99 до 100%. Вот этот последний процент — самое трудное. Есть продукты, в которые ты вгружаешь текст, а на выходе получаешь видео говорящей головы, которая произносит этот текст. Смотришь на это видео — вроде всё хорошо, ты как будто в будущем, но смотришь на движение носа или замечаешь появляющуюся дырку в пару пикселей между губами и десной, и вся магия разрушается.
Из-за этого, мы скорее всего, не увидим в ближайшее время человекоподобного андройда. Прототипы есть, но они вызывают коктейль из чувств от недоумения до страха. До аналога секс-игрушки, андрогина, из Пелевинского «iPhuck 10», как до луны, при том, что «мозги» для такого робота уже готовы.
Поддержать на Boosty | Deep talk шоу «Антоха и Саня» | Twitter | Instagram | YouTube
Вышла модель GPT-4
OpenAI презентовали модель GPT-4. И вот что нового:
1. Новая модель держит контекст из 32000 токенов. GPT-3 работала с 2048 токенами. 32000 токенов — это примерно 60 страниц книжного текста. В примере ей скормили налоговый кодекс США, и попросили решить задачу на расчёт налогов. Модель посчитала и сослалась на параграфы кодекса. Не слабо.
2. GPT-4 сможет объяснить, что нарисовано на картинке. В примере на презентации ведущий попросил модель сделать интерфейс веб-сайта из прототипа на листке бумаги. Интерфейс получился так себе, но под ним отрабатывал JavaScript. Правда, фичу с распознаванием картинки показали в интерфейсе дискорда, и из контекста я не понял, прикрутят ли они распознавание к интерфейсу чата.
3. Модель написала небольшой сниппет кода с обращением к API Discord’а. Несколько итераций ведущий скармливал её traceback стека ошибок. Я, к сожалению, не знаю, можно ли так делать GPT-3. Но выглядит хорошо: на презентации вылетела ошибка с отсутствием асинхронной обёртки, и GPT-4 справилась с этим.
4. При использовании интерфейса чата можно задать манеру поведения модели. Такая фича была в API OpenAI, в чате же приходилось задавать это сообщением.
Главные вопросы после презентации и пейпера: на сколько OpenAI увеличил количество параметров в модели и чему новому модель научилась из-за увеличения параметров. Я напомню, что модель GPT делает всего одну вещь: дописывает следующее слово к ответу, понимая контекст. Больше ничего. Но с увеличением количества параметров она научилась достаточно точно переводить тексты с одного языка на другой, понимать контекст, писать код. Важность значения параметров в модели очень хорошо описана вот в этой статье от @RationalAnswer, советую, если ещё не читали.
Поддержать на Boosty | Deep talk шоу «Антоха и Саня» | Twitter | Instagram | YouTube
OpenAI презентовали модель GPT-4. И вот что нового:
1. Новая модель держит контекст из 32000 токенов. GPT-3 работала с 2048 токенами. 32000 токенов — это примерно 60 страниц книжного текста. В примере ей скормили налоговый кодекс США, и попросили решить задачу на расчёт налогов. Модель посчитала и сослалась на параграфы кодекса. Не слабо.
2. GPT-4 сможет объяснить, что нарисовано на картинке. В примере на презентации ведущий попросил модель сделать интерфейс веб-сайта из прототипа на листке бумаги. Интерфейс получился так себе, но под ним отрабатывал JavaScript. Правда, фичу с распознаванием картинки показали в интерфейсе дискорда, и из контекста я не понял, прикрутят ли они распознавание к интерфейсу чата.
3. Модель написала небольшой сниппет кода с обращением к API Discord’а. Несколько итераций ведущий скармливал её traceback стека ошибок. Я, к сожалению, не знаю, можно ли так делать GPT-3. Но выглядит хорошо: на презентации вылетела ошибка с отсутствием асинхронной обёртки, и GPT-4 справилась с этим.
4. При использовании интерфейса чата можно задать манеру поведения модели. Такая фича была в API OpenAI, в чате же приходилось задавать это сообщением.
Главные вопросы после презентации и пейпера: на сколько OpenAI увеличил количество параметров в модели и чему новому модель научилась из-за увеличения параметров. Я напомню, что модель GPT делает всего одну вещь: дописывает следующее слово к ответу, понимая контекст. Больше ничего. Но с увеличением количества параметров она научилась достаточно точно переводить тексты с одного языка на другой, понимать контекст, писать код. Важность значения параметров в модели очень хорошо описана вот в этой статье от @RationalAnswer, советую, если ещё не читали.
Поддержать на Boosty | Deep talk шоу «Антоха и Саня» | Twitter | Instagram | YouTube
Удивительный сценарий использования GPT-4 в паре с Midjourney 5. Автор видео загрузил в GPT-4 документацию и описание сервиса Midjourney. Затем накинул несколько примеров промптов для генерации фотореалистичных изображений. Дальше он попросил GPT-4: «Сгенерируй промпт для сервиса Midjourney под несколько сценариев: женщина-викинг, фотография пасты, пейзаж из Норвегии».
Промпты на выходе оказались очень объёмными, около 1000 слов. Но внутри очень детальное описание того, что GPT-4 хочет видеть. Вот пример:
Восхитительная, аппетитная фотография идеального блюда из макарон. Блюдо искусно сервировано. Фото демонстрирует гармоничный баланс свежих ингредиентов, ярких цветов и чётких текстур.
На изображении представлена паста аль денте, обильно покрытая насыщенным домашним томатным соусом, украшенная ароматными листьями базилика и только что натёртым сыром пармезан. Композиция снята с помощью цифровой зеркальной камеры Canon EOS 5D Mark IV в сочетании с объективом EF 50mm f/1.8 STM, известным своей способностью создавать чёткие, потрясающие изображения с прекрасной глубиной резкости.
Настройки камеры тщательно подобраны, чтобы подчеркнуть аппетитные детали блюда: диафрагма f/3,5, ISO 200 и выдержка 1/125 сек. Фотография освещена естественным светом, который струится из соседнего окна, отбрасывает мягкие теплые блики на макароны и усиливает яркие цвета соуса и гарнира.
Ну и потрясающий результат на выходе. ТГ, правда, зашакалил картинку, но, надеюсь, поднимите её resolution своей нейросетью )
Поддержать на Boosty | Deep talk шоу «Антоха и Саня» | Twitter | Instagram | YouTube
Промпты на выходе оказались очень объёмными, около 1000 слов. Но внутри очень детальное описание того, что GPT-4 хочет видеть. Вот пример:
На изображении представлена паста аль денте, обильно покрытая насыщенным домашним томатным соусом, украшенная ароматными листьями базилика и только что натёртым сыром пармезан. Композиция снята с помощью цифровой зеркальной камеры Canon EOS 5D Mark IV в сочетании с объективом EF 50mm f/1.8 STM, известным своей способностью создавать чёткие, потрясающие изображения с прекрасной глубиной резкости.
Настройки камеры тщательно подобраны, чтобы подчеркнуть аппетитные детали блюда: диафрагма f/3,5, ISO 200 и выдержка 1/125 сек. Фотография освещена естественным светом, который струится из соседнего окна, отбрасывает мягкие теплые блики на макароны и усиливает яркие цвета соуса и гарнира.
Ну и потрясающий результат на выходе. ТГ, правда, зашакалил картинку, но, надеюсь, поднимите её resolution своей нейросетью )
Поддержать на Boosty | Deep talk шоу «Антоха и Саня» | Twitter | Instagram | YouTube
The Great Hack
В 2008 году студент Кэмбриджа Michal Kosinski сделал приложение MyPersonality для Facebook. В приложении пользователь мог пройти тест по модели Big Five, который определяет психологический тип личности. В ту пору Facebook открывал разработчикам доступ к лайкам юзеров, которые воспользовались MyPersonality, а также к лайкам друзей юзеров.
Михал и его компания на основе собранных данных сделали модель, которая по лайкам пользователей предсказывала их «психологический портрет». А дальше они пошли к политикам с обещанием: «Мы нарежем пользователей по психотипам, и таргетируемся на них с подходящим конкретно для каждого психотипа рекламным сообщением, чтобы изменить поведение на выборах». В итоге они участвовали в более чем 200-х избирательных кампаниях по всему миру. В том числе, помогали Дональду Трампу в 2016 году. Компания Михала называлась Cambridge Аnalytica. И они проиграли большинство выборов, на которых работали, а модель Big Five для определения психотипа критиковалась учёными.
В 2019 году Netflix сделал про Cambridge Аnalytica документальный фильм «The Great Hack» и рассказал, как с помощью данных о лайках можно манипулировать обществом. Реакция аудитории на него стала поворотным моментом в борьбе за приватность. Во многом, благодаря скандалу с фильмом, сейчас так широко обсуждается каждая утечка данных, а некоторые компании, в том числе Apple, главным нарративом своей маркетинговой коммуникации сделали именно приватность и защиту данных.
На русском языке никто не говорит про данные и приватность лучше, чем Роман Нестер. Я давно слежу за Романом, читаю его тг-канал и слушаю его подкаст «Бремя технологий». Роман — предприниматель, и сам делал, а в последствии продал компанию, которая собирала данные и на выходе делала рекламный продукт. Роман, объясняя сложные этические концепции, находит точные примеры из исследований и бизнеса. В последнем «Трещим» я, к своему удовольствию, пообщался с Романом. Мы обсудили то, какие данные собирают о нас компании, как их используют, как компании паразитируют на человеческом внимании и как данные влияют на маркетинг.
Обязательно посмотрите выпуск, советую подписаться на Романа и послушать/посмотреть его контент.
Поддержать на Boosty | Deep talk шоу «Антоха и Саня» | Twitter | Instagram | YouTube
В 2008 году студент Кэмбриджа Michal Kosinski сделал приложение MyPersonality для Facebook. В приложении пользователь мог пройти тест по модели Big Five, который определяет психологический тип личности. В ту пору Facebook открывал разработчикам доступ к лайкам юзеров, которые воспользовались MyPersonality, а также к лайкам друзей юзеров.
Михал и его компания на основе собранных данных сделали модель, которая по лайкам пользователей предсказывала их «психологический портрет». А дальше они пошли к политикам с обещанием: «Мы нарежем пользователей по психотипам, и таргетируемся на них с подходящим конкретно для каждого психотипа рекламным сообщением, чтобы изменить поведение на выборах». В итоге они участвовали в более чем 200-х избирательных кампаниях по всему миру. В том числе, помогали Дональду Трампу в 2016 году. Компания Михала называлась Cambridge Аnalytica. И они проиграли большинство выборов, на которых работали, а модель Big Five для определения психотипа критиковалась учёными.
В 2019 году Netflix сделал про Cambridge Аnalytica документальный фильм «The Great Hack» и рассказал, как с помощью данных о лайках можно манипулировать обществом. Реакция аудитории на него стала поворотным моментом в борьбе за приватность. Во многом, благодаря скандалу с фильмом, сейчас так широко обсуждается каждая утечка данных, а некоторые компании, в том числе Apple, главным нарративом своей маркетинговой коммуникации сделали именно приватность и защиту данных.
На русском языке никто не говорит про данные и приватность лучше, чем Роман Нестер. Я давно слежу за Романом, читаю его тг-канал и слушаю его подкаст «Бремя технологий». Роман — предприниматель, и сам делал, а в последствии продал компанию, которая собирала данные и на выходе делала рекламный продукт. Роман, объясняя сложные этические концепции, находит точные примеры из исследований и бизнеса. В последнем «Трещим» я, к своему удовольствию, пообщался с Романом. Мы обсудили то, какие данные собирают о нас компании, как их используют, как компании паразитируют на человеческом внимании и как данные влияют на маркетинг.
Обязательно посмотрите выпуск, советую подписаться на Романа и послушать/посмотреть его контент.
Поддержать на Boosty | Deep talk шоу «Антоха и Саня» | Twitter | Instagram | YouTube
Ниже я дал ссылки на куски 40-50 минут из околоайтишного deep talk show «Антоха и Саня», которое мы пишем совместно с Антоном Гладковым, одним из лучших IT-сейлов в мире, философом и просто охуенным чуваком. Этот контент точно расширит ваш кругозор.
В каждом выпуске мы обсуждаем 4 темы, с которой мы пытаемся срыть покровы и рассмотреть её с каждой стороны. В сумме всё это выходит на 3-4 часа. Для многих такой тайминг неприемлем, но зрители говорят, что там реально золотой контент (сами гляньте в комменты, если не верите).
Будущее и генеративные сети. Мы пытаемся найти следствия для общества из революции, которая происходит прямо на наших глазах. Обсуждаем хитрые способы использования генеративок. Ну и чуть-чуть говорим про отношение к тому, если мы сами останемся без работы.
Нетворкинг. Как избавиться от подавляющего чувства кринжа на нетворкинговых пати. Как себя вести во время знакомства с кем-то. И, вообще, зачем повергать себя в такой стресс.
Почему отделы воюют друг с другом. Программисты ненавидят людей со стороны бизнеса. Бизнес ненавидит разработчиков. Все вместе ненавидят эйчар. Во многом, это самое тупое явление, которое я наблюдал в корпоратах. Обсуждаем природу этой ненависти и почему только глобальные цели, которые ты сам ставишь перед собой, делают так, что ты никогда не скатишься в эту ненависть.
Культура перманентного удовольствия. Главная байка современности: «Я занимаюсь только тем, чем хочу». Обсуждаем всю несостоятельность этого утверждения, и те возможности, которые открываются перед тобой, если ты впускаешь в свою жизнь щепотку стресса.
Даём рекомендации, что смотреть/читать. А ещё обсуждаем, как именно это смотреть, и как именно это читать.
Ну и по чесноку обсуждаем наркотики. Без экивоков, полунамёков и прочего. В рамках темы рассказываем грустную историю фаундера Aviasales, Кости Калинова.
Поддержать на Boosty | Deep talk шоу «Антоха и Саня» | Twitter | Instagram | YouTube
Будущее и генеративные сети. Мы пытаемся найти следствия для общества из революции, которая происходит прямо на наших глазах. Обсуждаем хитрые способы использования генеративок. Ну и чуть-чуть говорим про отношение к тому, если мы сами останемся без работы.
Нетворкинг. Как избавиться от подавляющего чувства кринжа на нетворкинговых пати. Как себя вести во время знакомства с кем-то. И, вообще, зачем повергать себя в такой стресс.
Почему отделы воюют друг с другом. Программисты ненавидят людей со стороны бизнеса. Бизнес ненавидит разработчиков. Все вместе ненавидят эйчар. Во многом, это самое тупое явление, которое я наблюдал в корпоратах. Обсуждаем природу этой ненависти и почему только глобальные цели, которые ты сам ставишь перед собой, делают так, что ты никогда не скатишься в эту ненависть.
Культура перманентного удовольствия. Главная байка современности: «Я занимаюсь только тем, чем хочу». Обсуждаем всю несостоятельность этого утверждения, и те возможности, которые открываются перед тобой, если ты впускаешь в свою жизнь щепотку стресса.
Даём рекомендации, что смотреть/читать. А ещё обсуждаем, как именно это смотреть, и как именно это читать.
Ну и по чесноку обсуждаем наркотики. Без экивоков, полунамёков и прочего. В рамках темы рассказываем грустную историю фаундера Aviasales, Кости Калинова.
Поддержать на Boosty | Deep talk шоу «Антоха и Саня» | Twitter | Instagram | YouTube
Подписчик спрашивает: «Начинать ли сразу подключать AI-инструменты при обучении программированию? Если да, то какие именно?»
Однозначно, да, точно стоит внедрить два инструмента:
1. ChatGPT. Я вижу два сценария использования. Первый: задавать ему вопросы по структурам данных, базовым конструкциям языка, методам классов и так далее. Пример запроса: «Напиши примеры использования структуры dict в Python, каждый пример дополни объяснениями». Его ответ будет по качеству и наполнению контента примерно равен статье с medium. Второй: это ментор на минималках, которому можно показать свой кусок кода и написать: «Как улучшить этот код, объясни каждое изменение».
2. Github Copilot. Он подключается непосредственно в IDE. Инструмент очень мощный, фактически, он пишет 50% кода нажатием клавиши Tab. Программисту остаётся задавать структуру, читать написанный код и исправлять какие-то моменты. Copilot нужно подключать после того, как изучены базовые конструкции языка, и вы пишите уже какие-то более сложные обучающие проекты. Надо быть готовым использовать Copilot на полную, когда дело дойдёт до тестовых заданий.
Напишите ещё в комментах, какие сценарии для обучения используете с тем же ChatGPT.
Рубрика с ответами на вопросы будет выходить раз в одну-две недели. Вопросы можно задать под этим или под любыми другими постами из этой рубрики.
Поддержать на Boosty | Deep talk шоу «Антоха и Саня» | Twitter | Instagram | YouTube
Однозначно, да, точно стоит внедрить два инструмента:
1. ChatGPT. Я вижу два сценария использования. Первый: задавать ему вопросы по структурам данных, базовым конструкциям языка, методам классов и так далее. Пример запроса: «Напиши примеры использования структуры dict в Python, каждый пример дополни объяснениями». Его ответ будет по качеству и наполнению контента примерно равен статье с medium. Второй: это ментор на минималках, которому можно показать свой кусок кода и написать: «Как улучшить этот код, объясни каждое изменение».
2. Github Copilot. Он подключается непосредственно в IDE. Инструмент очень мощный, фактически, он пишет 50% кода нажатием клавиши Tab. Программисту остаётся задавать структуру, читать написанный код и исправлять какие-то моменты. Copilot нужно подключать после того, как изучены базовые конструкции языка, и вы пишите уже какие-то более сложные обучающие проекты. Надо быть готовым использовать Copilot на полную, когда дело дойдёт до тестовых заданий.
Напишите ещё в комментах, какие сценарии для обучения используете с тем же ChatGPT.
Рубрика с ответами на вопросы будет выходить раз в одну-две недели. Вопросы можно задать под этим или под любыми другими постами из этой рубрики.
Поддержать на Boosty | Deep talk шоу «Антоха и Саня» | Twitter | Instagram | YouTube
Вчера OpenAI открывали для части пользователей с платной подпиской возможность использовать новую модель: GPT-3.5 with browsing (ALPHA). Эта предыдущая версия модели, но с выходом в интернет. В данный момент GPT-3.5 with browsing недоступна. Странно, что открыли alpha-версию. Обычно, то, что тестируется на ограниченном круге пользователей, называется beta.
Сама модель рассказывает о себе вот так: «ChatGPT имеет возможность браузинга веб-страниц и получения актуальной информации на основе поисковых запросов в интернете. Он может получать доступ к новостям, событиям, спортивным результатам, ценам на акции, прогнозам погоды и другой информации, которая не включена в его предварительное обучение. Браузерная функция позволяет ChatGPT обновлять свои знания в соответствии с постоянно меняющимся миром информации в Интернете. Однако, некоторые типы сайтов, такие как защищенные паролем, ограниченные, динамические или имеющие сложные меры безопасности, могут быть недоступны для меня через инструмент браузинга»
Доступ к интернету важен, так как он увеличит точность ответов и расширит диапазон задаваемых вопросов. С большой вероятностью можно говорить, что OpenAI отдадут такую модель в общее пользование, пусть и под пэйволлом. Компания не комментировала альфа-тест модели, поэтому дата релиза неизвестна.
Сама модель рассказывает о себе вот так: «ChatGPT имеет возможность браузинга веб-страниц и получения актуальной информации на основе поисковых запросов в интернете. Он может получать доступ к новостям, событиям, спортивным результатам, ценам на акции, прогнозам погоды и другой информации, которая не включена в его предварительное обучение. Браузерная функция позволяет ChatGPT обновлять свои знания в соответствии с постоянно меняющимся миром информации в Интернете. Однако, некоторые типы сайтов, такие как защищенные паролем, ограниченные, динамические или имеющие сложные меры безопасности, могут быть недоступны для меня через инструмент браузинга»
Доступ к интернету важен, так как он увеличит точность ответов и расширит диапазон задаваемых вопросов. С большой вероятностью можно говорить, что OpenAI отдадут такую модель в общее пользование, пусть и под пэйволлом. Компания не комментировала альфа-тест модели, поэтому дата релиза неизвестна.
Рекомендация от души. Советую посмотреть/послушать подкаст Team Lead Talks. Сам прослушал все выпуски, узнал много нового. Тема менеджмента в IT если и раскрывается, то очень по касательной. Контент про менеджмент, как правило, «рыхлый» и абстрактный. Но Егор и Дима сделали очень конкретный разговор с чёткими принципами и жизненными примерами.
Я рекомендую послушать подкаст даже если вы просто линейный разраб. Чтобы иметь представление, с какими проблемами сталкиваются ваши менеджеры. Ну и как им помочь и упростить их, поверьте, нелёгкую работу.
У Димы ещё есть тг-канал. Сам подписан и рекомендую.
Поддержать на Boosty | Deep talk шоу «Антоха и Саня» | Twitter | Instagram | YouTube
Я рекомендую послушать подкаст даже если вы просто линейный разраб. Чтобы иметь представление, с какими проблемами сталкиваются ваши менеджеры. Ну и как им помочь и упростить их, поверьте, нелёгкую работу.
У Димы ещё есть тг-канал. Сам подписан и рекомендую.
Поддержать на Boosty | Deep talk шоу «Антоха и Саня» | Twitter | Instagram | YouTube
Auto-GPT
Вчера попробовал накатить себе занимательный оупенсорсный проект, Auto-GPT. Авторы сделали кодовую базу на Python, которая ходит в Google, парсит сайты и связывает всё это через API OpenAI. Зачем она нужна. Она может решить более верхнеуровневые задачи, которые требует поиска в интернете и локального хранения данных.
Я поставил перед ней такую задачу: «Расскажи, что показали на Google I/O, и переведи на русский». В этот момент Google I/O только-только завершилось. Она пошла сначала на сайт Google I/O, не нашла там инфы, пошла в Google за новостями. Рекурсивно обошла новостные сайты, для одного из сайтов написала скрипт, который выдирает из html-тегов контент, запустила его, выдала текст на английском, потом пошла переводить это на русский язык. Результат впечатлил, правда, качество перевода оставляло желать лучшего, так как Auto-GPT пошла переводить не в API OpenAI, а в Google Translate. На каждом шаге модель рассуждает, что делать, куда идти, какие есть опасения. За всем этим можно следить через консоль.
Остались смешанные чувства. Во-первых, её достаточно сложно накатить себе на компьютер без программистских навыков. Во-вторых, список задач пока не такой широкий. В-третьих, всё происходит очень медленно, мою задачу она решала минут 20. В-четвертых, пусть решение и оупенсорсное, но API OpenAI за пейволлом, хотя стоит, если честно, всё — копейки, на свою задачу я потратил $0.10. В-пятых, над всем этим не хватает интерфейса, надеюсь, его прикрутят. НО! Как мне кажется, будущее именно за такими решениями, которые комбинируют несколько моделей и API разных сервисов. Об этом же говорит количество звёзд на Github, аж 120k. Для сравнения у фреймворка Django их всего 70k.
Поддержать на Boosty | Deep talk шоу «Антоха и Саня» | Twitter | Instagram | YouTube
Вчера попробовал накатить себе занимательный оупенсорсный проект, Auto-GPT. Авторы сделали кодовую базу на Python, которая ходит в Google, парсит сайты и связывает всё это через API OpenAI. Зачем она нужна. Она может решить более верхнеуровневые задачи, которые требует поиска в интернете и локального хранения данных.
Я поставил перед ней такую задачу: «Расскажи, что показали на Google I/O, и переведи на русский». В этот момент Google I/O только-только завершилось. Она пошла сначала на сайт Google I/O, не нашла там инфы, пошла в Google за новостями. Рекурсивно обошла новостные сайты, для одного из сайтов написала скрипт, который выдирает из html-тегов контент, запустила его, выдала текст на английском, потом пошла переводить это на русский язык. Результат впечатлил, правда, качество перевода оставляло желать лучшего, так как Auto-GPT пошла переводить не в API OpenAI, а в Google Translate. На каждом шаге модель рассуждает, что делать, куда идти, какие есть опасения. За всем этим можно следить через консоль.
Остались смешанные чувства. Во-первых, её достаточно сложно накатить себе на компьютер без программистских навыков. Во-вторых, список задач пока не такой широкий. В-третьих, всё происходит очень медленно, мою задачу она решала минут 20. В-четвертых, пусть решение и оупенсорсное, но API OpenAI за пейволлом, хотя стоит, если честно, всё — копейки, на свою задачу я потратил $0.10. В-пятых, над всем этим не хватает интерфейса, надеюсь, его прикрутят. НО! Как мне кажется, будущее именно за такими решениями, которые комбинируют несколько моделей и API разных сервисов. Об этом же говорит количество звёзд на Github, аж 120k. Для сравнения у фреймворка Django их всего 70k.
Поддержать на Boosty | Deep talk шоу «Антоха и Саня» | Twitter | Instagram | YouTube
Подписчик спрашивает: «Из-за прихода AI джуны станут не нужны, ведь крепкий middle в паре с нейросетью сможет закрыть джуновские задачи?»
1. Пока AI не стал геймчейнджером в профессии. Github Copilot где-то заявляли, что у них порядка полутора миллионов учёток (к сожалению, не нашёл ссылку), это примерно 5% от всех программистов. Прямо сейчас AI пока ещё не оказал значительного эффекта на изменение профессии. Но обязательно окажет.
2. Давайте представим, что нейронки добились такой эффективности, что ускорили прогеров в 10 раз. Рынок отказывается от новичков в профессии. При этом, из программирования есть дренаж: разработчики уходят из профессии, большинство — в менеджмент. И это дырявое решето нужно будет наполнять. Уверен, компании продолжат нанимать джунов и адаптировать их, пусть и краткосрочный эффект от этого будет не такой, как раньше. Прямо сейчас, кстати, тот же Copilot по собственному исследованию увеличивает продуктивность разрабов в полтора раза.
3. Из того же исследования: процент сделанных задач у программистов, которые использовали Copilot выше, чем у тех, кто не использовал, — 78% против 70%. Нейросети сглаживают разрыв между профессионалами и новичками. Этот факт играет за джунов.
4. Если мы говорим про РФ и РБ, то туда Copilot не придёт в ближайшие годы, потому что компании просто не смогут его оплатить. А процент тех, кто имеет зарубежную карту и сам добровольно выложит $10 в месяц за подписку, будет небольшой. Если уж и говорим про РФ и РБ, то экономический фактор будет влиять на найм джунов больше, чем AI, и я бы боялся больше ухудшения экономики.
5. Как мне кажется, программирование — последняя автоматизируемая профессия. Я не могу представить мир, где программисты автоматизированы, а другие профессии остались такими же. AI точно повлияет в той или иной мере на любую человеческую деятельность. Более того, чем дальше, тем больше я уверен в таком тезисе: в будущем всем нужно будет стать немножечко программистами.
Если коротко: AI — пока не тот фактор, которого стоит опасаться. Хотя, то, как быстро он развивается, пугает. И да, установите себе Github Copilot, если ещё нет, это лучшие потраченные $10 в месяц. Про то, в какой момент подключать нейронки в обучение, я писал здесь.
Рубрика с ответами на вопросы будет выходить раз в две-три недели. Вопросы можно задать под этим или под любыми другими постами из этой рубрики.
Поддержать на Boosty | Deep talk шоу «Антоха и Саня» | Twitter | Instagram | YouTube
1. Пока AI не стал геймчейнджером в профессии. Github Copilot где-то заявляли, что у них порядка полутора миллионов учёток (к сожалению, не нашёл ссылку), это примерно 5% от всех программистов. Прямо сейчас AI пока ещё не оказал значительного эффекта на изменение профессии. Но обязательно окажет.
2. Давайте представим, что нейронки добились такой эффективности, что ускорили прогеров в 10 раз. Рынок отказывается от новичков в профессии. При этом, из программирования есть дренаж: разработчики уходят из профессии, большинство — в менеджмент. И это дырявое решето нужно будет наполнять. Уверен, компании продолжат нанимать джунов и адаптировать их, пусть и краткосрочный эффект от этого будет не такой, как раньше. Прямо сейчас, кстати, тот же Copilot по собственному исследованию увеличивает продуктивность разрабов в полтора раза.
3. Из того же исследования: процент сделанных задач у программистов, которые использовали Copilot выше, чем у тех, кто не использовал, — 78% против 70%. Нейросети сглаживают разрыв между профессионалами и новичками. Этот факт играет за джунов.
4. Если мы говорим про РФ и РБ, то туда Copilot не придёт в ближайшие годы, потому что компании просто не смогут его оплатить. А процент тех, кто имеет зарубежную карту и сам добровольно выложит $10 в месяц за подписку, будет небольшой. Если уж и говорим про РФ и РБ, то экономический фактор будет влиять на найм джунов больше, чем AI, и я бы боялся больше ухудшения экономики.
5. Как мне кажется, программирование — последняя автоматизируемая профессия. Я не могу представить мир, где программисты автоматизированы, а другие профессии остались такими же. AI точно повлияет в той или иной мере на любую человеческую деятельность. Более того, чем дальше, тем больше я уверен в таком тезисе: в будущем всем нужно будет стать немножечко программистами.
Если коротко: AI — пока не тот фактор, которого стоит опасаться. Хотя, то, как быстро он развивается, пугает. И да, установите себе Github Copilot, если ещё нет, это лучшие потраченные $10 в месяц. Про то, в какой момент подключать нейронки в обучение, я писал здесь.
Рубрика с ответами на вопросы будет выходить раз в две-три недели. Вопросы можно задать под этим или под любыми другими постами из этой рубрики.
Поддержать на Boosty | Deep talk шоу «Антоха и Саня» | Twitter | Instagram | YouTube
Как я отказался от миллиона долларов
Я сейчас в процессе производства курса по Python. Хотя, «курс» настолько избитое название, что лучше назвать это гайдом. Гайд «Python с нуля» выйдет на 7-9 часов. Залью на YouTube предположительно в начале сентября (из-за этого, кстати, редко появляюсь).
Естественно, задался вопросом, как это можно монетизировать. К монетизации у меня очень простое требование: весь видео-контент должен быть бесплатным и открытым. Нашёл такой вариант: курс заливается на YouTube, а я в нём продаю менторство и проверку домашек. Для этого уже есть готовая платформа, и человек, который займётся процессами. Менторов нанимаем на рынке. Я остаюсь в авторской позиции и, нажав один раз на кнопку «загрузить видео», просто стригу лаванду.
Экономика у этого всего будоражащая. Я планирую набрать в оптимистичном сценарии 5 млн. просмотров за 2 года. Если поставить месяц подписки по $80/месяц, а средний платящий пользователь будет пользоваться платформой 4 месяца, то при рабочей конверсии из просмотра в подписку 0.2% выручка получается $3 200 000 за два года.
Я отказался по нескольким причинам:
1. Если сравнивать платформу, на которую я буду лить трафик, с топовыми EdTech-проектами, то чем она будет лучше? Ответ: ничем. Более того, скорее всего, я буду замедлять путь людей в профессию.
2. Если курс полетит, то при наплыве людей на платформу у нее неизбежно начнёт ухудшаться качество. Так как лицом курса буду я, то вопросы будут именно ко мне. Поэтому мне придётся уходить с головой в операционку. То есть нужно будет увольняться с работы. А я работаю рядом с нейросетями, что очень важно в данный момент.
3. Неизбежно будет велик соблазн гнать трафик на платформу. Делать мерзейшие «прогревы» в телеге и в других видео. И «продавать» подписчиков. А это инфокуртизанство чистой воды.
Маркетинг у курсов устроен так, что при продаже на $1000 половина уходит на рекламу. У меня, как у блогера, есть всего одно преимущество: условно-бесплатные лиды (лид — это потенциальный клиент). Получается, что я как бы захожу с чёрного входа в здание, куда все ломятся через парадную дверь.
Призываю очень аккуратно смотреть на обучающие проекты других блогеров. А блогерам советую очень сильно задуматься и ставить вопрос, что за ценность я дам аудитории и почему мой продукт будет лучше, чем у профессиональных EdTech-компаний, где над продуктом работает целая команда. Под профессиональными EdTech-компаниями я, конечно же, не подразумеваю всякое говно типа SkillStonks или GeekPains.
Поддержать на Boosty | Deep talk шоу «Антоха и Саня» | Twitter | Instagram | YouTube
Я сейчас в процессе производства курса по Python. Хотя, «курс» настолько избитое название, что лучше назвать это гайдом. Гайд «Python с нуля» выйдет на 7-9 часов. Залью на YouTube предположительно в начале сентября (из-за этого, кстати, редко появляюсь).
Естественно, задался вопросом, как это можно монетизировать. К монетизации у меня очень простое требование: весь видео-контент должен быть бесплатным и открытым. Нашёл такой вариант: курс заливается на YouTube, а я в нём продаю менторство и проверку домашек. Для этого уже есть готовая платформа, и человек, который займётся процессами. Менторов нанимаем на рынке. Я остаюсь в авторской позиции и, нажав один раз на кнопку «загрузить видео», просто стригу лаванду.
Экономика у этого всего будоражащая. Я планирую набрать в оптимистичном сценарии 5 млн. просмотров за 2 года. Если поставить месяц подписки по $80/месяц, а средний платящий пользователь будет пользоваться платформой 4 месяца, то при рабочей конверсии из просмотра в подписку 0.2% выручка получается $3 200 000 за два года.
Я отказался по нескольким причинам:
1. Если сравнивать платформу, на которую я буду лить трафик, с топовыми EdTech-проектами, то чем она будет лучше? Ответ: ничем. Более того, скорее всего, я буду замедлять путь людей в профессию.
2. Если курс полетит, то при наплыве людей на платформу у нее неизбежно начнёт ухудшаться качество. Так как лицом курса буду я, то вопросы будут именно ко мне. Поэтому мне придётся уходить с головой в операционку. То есть нужно будет увольняться с работы. А я работаю рядом с нейросетями, что очень важно в данный момент.
3. Неизбежно будет велик соблазн гнать трафик на платформу. Делать мерзейшие «прогревы» в телеге и в других видео. И «продавать» подписчиков. А это инфокуртизанство чистой воды.
Маркетинг у курсов устроен так, что при продаже на $1000 половина уходит на рекламу. У меня, как у блогера, есть всего одно преимущество: условно-бесплатные лиды (лид — это потенциальный клиент). Получается, что я как бы захожу с чёрного входа в здание, куда все ломятся через парадную дверь.
Призываю очень аккуратно смотреть на обучающие проекты других блогеров. А блогерам советую очень сильно задуматься и ставить вопрос, что за ценность я дам аудитории и почему мой продукт будет лучше, чем у профессиональных EdTech-компаний, где над продуктом работает целая команда. Под профессиональными EdTech-компаниями я, конечно же, не подразумеваю всякое говно типа SkillStonks или GeekPains.
Поддержать на Boosty | Deep talk шоу «Антоха и Саня» | Twitter | Instagram | YouTube
Почему я не верю в no-code и zerocoding
Выпала реклама no-code курсов. А я человек простой: вижу рекламу людей, которые напоминают IT-инфокуртизан, кликаю сразу. Врага надо знать в лицо. Читаю и ироничная улыбка не сходит с моего лица: «Научись создавать сайты и приложения уровня Airbnb и Delivery Club без навыков кода и получать при этом от 150 000 рублей».
Вот пару моих мыслишек по поводу no-code и почему я считаю, что покупать no-code-курсы — это самое бесполезное вложение денег:
1. Нет ни одного сколько-нибудь крупного продукта, который собран на no-code-платформе и работает без кода. Крупные компании используют no-code-решения для маркетинга, клепания лендингов, каких-то мелких задач, но написать большой технологический продукт zerocoding’ом невозможно.
2. Исчезающе мало стартапов, добравшихся до инвестиций, которые подняли MVP на no-code. Вот абзац из поста на тему Кирилла Куликова: «При всей крутости идеи ноукода (собрать MVP за вечер), - среди венчурных стартапов крайне мало фаундеров, которые в какой-то момент использовали ноукод-решения. Это статистика, она железобетонна, и говорит о том, что лучшие (успешные-талантливые-умные-насмотренные) представители стартап-индустрии не любят ноукод ни в каком виде.»
3. Я принципиально не верю, что с помощью графического интерфейса и драг’н’дропа можно создавать сложные системы. Графический интферейс — это упрощение. Гигантская сложность упрощаема в рамках какого-то предела. Этот предел достигается очень быстро, и решение, написанное zerocoding’ом, нужно переписывать с помощью кода.
4. Есть отличные no-code-продукты, закрывающие узкую задачу. Например, в Tilda можно быстро заверстать лендинг. Чтобы понять, как работает Tilda, и дойти до первого результата, хватит нескольких видео на YouTube. При этом, работая только на Tilda, нельзя заработать сколько-то вменяемые деньги. Это скорее, дополнительный навык для хорошего маркетолога или дизайнера. Просто дополнительный инструмент — не больше.
5. Вот два обязательных шага, которые ждут людей, купивших курс по zerocoding’у: разочароваться от того, что работы zerocoder’ом вообще-то нет, затем разочароваться от того, что и на фрилансе этим не особо заработаешь.
Причина появления таких no-code курсов проста: есть IT-хайп, нужно влетать в него. Обратите внимание, на таких курсах очень часто создатели рекламируют сами себя. Им важно «приземлить» лохов в личные социальные сети, чтобы после разочарования аудитории в зерокодинге, начать «обучать» её чему-то другому. Будьте аккуратны.
Поддержать на Boosty | Deep talk шоу «Антоха и Саня» | Twitter | Instagram | YouTube
Выпала реклама no-code курсов. А я человек простой: вижу рекламу людей, которые напоминают IT-инфокуртизан, кликаю сразу. Врага надо знать в лицо. Читаю и ироничная улыбка не сходит с моего лица: «Научись создавать сайты и приложения уровня Airbnb и Delivery Club без навыков кода и получать при этом от 150 000 рублей».
Вот пару моих мыслишек по поводу no-code и почему я считаю, что покупать no-code-курсы — это самое бесполезное вложение денег:
1. Нет ни одного сколько-нибудь крупного продукта, который собран на no-code-платформе и работает без кода. Крупные компании используют no-code-решения для маркетинга, клепания лендингов, каких-то мелких задач, но написать большой технологический продукт zerocoding’ом невозможно.
2. Исчезающе мало стартапов, добравшихся до инвестиций, которые подняли MVP на no-code. Вот абзац из поста на тему Кирилла Куликова: «При всей крутости идеи ноукода (собрать MVP за вечер), - среди венчурных стартапов крайне мало фаундеров, которые в какой-то момент использовали ноукод-решения. Это статистика, она железобетонна, и говорит о том, что лучшие (успешные-талантливые-умные-насмотренные) представители стартап-индустрии не любят ноукод ни в каком виде.»
3. Я принципиально не верю, что с помощью графического интерфейса и драг’н’дропа можно создавать сложные системы. Графический интферейс — это упрощение. Гигантская сложность упрощаема в рамках какого-то предела. Этот предел достигается очень быстро, и решение, написанное zerocoding’ом, нужно переписывать с помощью кода.
4. Есть отличные no-code-продукты, закрывающие узкую задачу. Например, в Tilda можно быстро заверстать лендинг. Чтобы понять, как работает Tilda, и дойти до первого результата, хватит нескольких видео на YouTube. При этом, работая только на Tilda, нельзя заработать сколько-то вменяемые деньги. Это скорее, дополнительный навык для хорошего маркетолога или дизайнера. Просто дополнительный инструмент — не больше.
5. Вот два обязательных шага, которые ждут людей, купивших курс по zerocoding’у: разочароваться от того, что работы zerocoder’ом вообще-то нет, затем разочароваться от того, что и на фрилансе этим не особо заработаешь.
Причина появления таких no-code курсов проста: есть IT-хайп, нужно влетать в него. Обратите внимание, на таких курсах очень часто создатели рекламируют сами себя. Им важно «приземлить» лохов в личные социальные сети, чтобы после разочарования аудитории в зерокодинге, начать «обучать» её чему-то другому. Будьте аккуратны.
Поддержать на Boosty | Deep talk шоу «Антоха и Саня» | Twitter | Instagram | YouTube
Импортозамещение подъехало
Вчера зарелизился Россграм. Это новый убийца Instagram, если уже забыли. Релиз этой новой инновационной соцсети планировался аж 28 марта 2022 года, но, как говорится, не получилось, не фартануло.
Само прило блестяще разобрал в видосе Жека Сенин. Советую посмотреть. Вот главные моменты:
1. Очень плохой пользовательский опыт и интерфейс. Например, там очень тяжело зарегаться. А ещё, в него можно загрузить вертикальную картинку на 4-5 скроллов экрана.
2. Фаундеры хотят выжать из первых последователей (которые, вообще, не факт, что будут) нехилый бабосик путём продажи золотых галок и прочего говна. Некоторые ценники доходят до 90к деревянных.
3. Перенос из Instagram делается через json. То есть они серьёзно хотят, чтобы средний пользователь сформировал json-структуру с постами и загрузил в прило. Причём бесплатно переноситься будут 9 постов, остальное — за отдельный прайс.
4. Функционал усечённый. Нет части механик: сториз, рилзов. Ставлю почку, что нет и алгоритма рекомендаций. Оказывается, делать нормальные продукты — это сложно. Тем более, когда главная заслуга фаундера в том, что он однокурсник Павла Дурова. Это не шутка. Именно так о нём и пишут.
5. Ну и, естественно, лого просто украли у бренда Beats. Классика.
На официальном сайте Россграма написано: «Целью нашей компании является разработка конкурентоспособного продукта, который сможет не только заменить запрещенную в России социальную сеть, но и предложить пользователям новый уровень в потреблении персонализированного контента». В принципе, не врут. Цели достигнуты: уровень действительно невиданный.
Почему импортозамещение — это фикция и пиздёж, я писал сразу, как началась война. Это база, прочитайте.
Поддержать на Boosty | Deep talk шоу «Антоха и Саня» | Twitter | Instagram | YouTube
Вчера зарелизился Россграм. Это новый убийца Instagram, если уже забыли. Релиз этой новой инновационной соцсети планировался аж 28 марта 2022 года, но, как говорится, не получилось, не фартануло.
Само прило блестяще разобрал в видосе Жека Сенин. Советую посмотреть. Вот главные моменты:
1. Очень плохой пользовательский опыт и интерфейс. Например, там очень тяжело зарегаться. А ещё, в него можно загрузить вертикальную картинку на 4-5 скроллов экрана.
2. Фаундеры хотят выжать из первых последователей (которые, вообще, не факт, что будут) нехилый бабосик путём продажи золотых галок и прочего говна. Некоторые ценники доходят до 90к деревянных.
3. Перенос из Instagram делается через json. То есть они серьёзно хотят, чтобы средний пользователь сформировал json-структуру с постами и загрузил в прило. Причём бесплатно переноситься будут 9 постов, остальное — за отдельный прайс.
4. Функционал усечённый. Нет части механик: сториз, рилзов. Ставлю почку, что нет и алгоритма рекомендаций. Оказывается, делать нормальные продукты — это сложно. Тем более, когда главная заслуга фаундера в том, что он однокурсник Павла Дурова. Это не шутка. Именно так о нём и пишут.
5. Ну и, естественно, лого просто украли у бренда Beats. Классика.
На официальном сайте Россграма написано: «Целью нашей компании является разработка конкурентоспособного продукта, который сможет не только заменить запрещенную в России социальную сеть, но и предложить пользователям новый уровень в потреблении персонализированного контента». В принципе, не врут. Цели достигнуты: уровень действительно невиданный.
Почему импортозамещение — это фикция и пиздёж, я писал сразу, как началась война. Это база, прочитайте.
Поддержать на Boosty | Deep talk шоу «Антоха и Саня» | Twitter | Instagram | YouTube
YouTube
Вышел РОССГРАМ — вот это импортозамещение!
Сразу после блокировки компаний Цукерберга в России внезапно всплыл российский аналог — Россграм. Разрабатывали его больше года, и вот наконец выпустили. Что получилось в итоге, допилили ли приложение, и за что просят огромные деньги? Скачиваем и разбираемся!…
Как Skillbox пытался заплатить мне за враньё
В начале 2022, когда у меня на канале было порядка 10 000 подписчиков, мне написал человек, который представился SMM-щиком из Skillbox. Предложил следующую схему: ты выпускаешь видео, где говоришь, что стал программистом после наших курсов, мы платим тебе в три раза больше, чем твой стандартный прайс за рекламу. Прицел явно был в начинающего блогера, который не избалован деньгами и будет более склонен принять такое предложение.
Для объективности скажу, что этот СММщик был аффилейтом. То есть лил трафик на Skillbox и получал деньги за оплативших клиентов. То есть к организации он не имел отношение. Но это не значит, что Skillbox здесь как бы не при чём. Если у вас так простроен маркетинг, что вы любому проходимцу готовы платить за лиды и не контролируете его коммуникацию, то ответственность за такую коммуникацию лежит на вас.
Рекламу Skillbox, кстати, принципиально после этого случая к себе не беру. Забавно, что недавно Skillbox выпустил статью про то, что врать при трудоустройстве — плохо. Либо крестик снимите, либо трусы наденьте.
Историю рассказывал в видосах, кто уже слышал, сорян.
Deep talk шоу «Антоха и Саня» | Twitter | Instagram | YouTube
В начале 2022, когда у меня на канале было порядка 10 000 подписчиков, мне написал человек, который представился SMM-щиком из Skillbox. Предложил следующую схему: ты выпускаешь видео, где говоришь, что стал программистом после наших курсов, мы платим тебе в три раза больше, чем твой стандартный прайс за рекламу. Прицел явно был в начинающего блогера, который не избалован деньгами и будет более склонен принять такое предложение.
Для объективности скажу, что этот СММщик был аффилейтом. То есть лил трафик на Skillbox и получал деньги за оплативших клиентов. То есть к организации он не имел отношение. Но это не значит, что Skillbox здесь как бы не при чём. Если у вас так простроен маркетинг, что вы любому проходимцу готовы платить за лиды и не контролируете его коммуникацию, то ответственность за такую коммуникацию лежит на вас.
Рекламу Skillbox, кстати, принципиально после этого случая к себе не беру. Забавно, что недавно Skillbox выпустил статью про то, что врать при трудоустройстве — плохо. Либо крестик снимите, либо трусы наденьте.
Deep talk шоу «Антоха и Саня» | Twitter | Instagram | YouTube