Сорян за нейронки. Повторюсь рисовать не умею, а мне было интересно вывезет ли он комикс. На мой взгляд средненько.
Обещаю больше так спамить не буду 😂
Просто эксперимент. Пусть и так себе результат

Товарищ в комментариях предложил проверить распознает ли нейронка по комиксу что за механизм инфобеза тут представлен.
Я проверил и получил так:
GPT 6 Astra - распознала и переполнение буфера и канарейку ~3мин
Kimi 3 Max - распознала переполнение буфера но канарейку нет (тоже порядка 3х минут)
Grok Expert - не распознал там ничего) про бизнес процессы начал затирать)
* поправка Grok - в новом контексте распознал переполнение и ROP - но очень пространные рассуждения без конкретики, в отличие от других проверенных моеделей.
Промпт был такой: Привет! вот тебе комикс - какой механизм в рамках инфобеза тут описывается?
Поделитесь результатами других нейронок у кого что есть

Всем привет!

Появилась запись нашей первой встречи по проекту quanta:
https://youtu.be/CyUW6jH8X1Y
https://vkvideo.ru/video-215805549_456239091
https://rutube.ru/video/4de7d64f2f616f474e84f470f9e8e753/

Осталось пару дней на ваши замечания по документу и проекты и я его утверждаю и уже скоро делаю первый комит.

БАКАЛАВРЫ! Сегодня занятия не будет. Я не успеваю. Задания на lms я добавил новых и интересных, прошу сосредоточиться на них.

Всем привет!

Я пару дней назад, в силу логистических обстоятельств, вынужден был провести целый день в школе, в которой учится дочка.
Я конечно просто взял ноутбук с собой (даже два) и просто работал - то что так можно делать - это несомненные плюсы нашей профессии.

Однако там случилось интересное событие: директор школы (прекрасный человек) пригласил в школу Кима Коршунова - это блоггер с каналом на 4млн подписчиков, и его пригласили для общения с учениками 8 и 9 классов. Я просто сидел и работал в библиотеке и краем уха услышал что он рассказывал. Сам я его канал 808media не смотрел раньше, а беглый просмотр вчера вечером меня лично не зацепил. Однако говорил он с ребятами об очень важных вещах и поднимал очень серьезные темы. Я практически во всем с ним согласен. И очень классно что он нашел время, а школа возможность, организовать такое мероприятие. Крайне полезно.
Как вы понимаете, я не просто так начал писать этот текст, и не для того чтобы похвастаться, что я видел блоггера настоящего! 🤣

Я услышал кое что от него, воспользовался возможностью и вписаться в разговор с ним и ребятами, чтобы вставить свои 5 копеек. Тема я считаю крайне важная особенно в нашей с вами специальности и особенно с учетом современных реалий и я хочу по этому поводу теперь далее высказаться.
Тему которую он поднял, это профессии которым следует учиться, какие будут востребованы в будущем, а какие нет, и что изменил пресловутый ИИ. Я не буду подробно описывать что он говорил, а просто расскажу свое мнение.

Возможно кому-то не понравится то что я напишу далее, но это именно мое мнение и мой канал, так что терпите 😂
👇👇👇

Друзья, я думаю все уже заметили, что мы живем в эпоху перемен. Мир очень сильно меняется во всех отношениях и я считаю, что как прежде уже не будет. Держаться за старые правила или ждать что все вернется как было - неверная стратегия. Не вернется - мир будет новым. И надо найти место в этом новом мире. То есть надо участвовать в конкурентной борьбе. Конкуренция была всегда и менялись только ее формы. Задача любого именно играть в эту конкуренцию и выигрывать - и это реально. Да для этого надо прикладывать усилия и очень много работать. Но лично мне моя работа очень нравится - как поется в одной песне: "есть такая неприятность, я ведь код писать люблю!".
Теперь к этому - у нас тут на дворе еще и смена технологического уклада - ИИ появился и все поменял. Я часто слышу, что теперь не нужны программисты, художники, музыканты, редактора, и далее по списку. С одной стороны да - ИИ действительно может в эти профессии (объективная реальность), и да большая часть представителей этих профессий будет не нужна на рынке труда - они не выиграют конкуренцию у ИИ. Это правда. Но не вся.

Профессии останутся: и программисты, и художники, и музыканты, и редактора, и далее по списку. НО останутся лучшие, а ИИ станет для них просто очередным инструментом в их работе. Они будут делать больше, реализовывать более сложные проекты и платить им будут тоже больше. Сейчас как раз я вижу лаг в папу лет, где еще рынок не перестроился и все кто умный ловкий умелый - могут воспользоваться ситуацией и заработать много денег.

Приведу такой пример: вот как мы уже выяснили - я рисовать не умею. Однако есть прекрасные иллюстраторы и художники, которые умеют. Раньше ("когда wav файл открывал..." - шутка для тех кто в теме), я например, заказывал на день рожденье близких у разных иллюстраторов работы - на авито куча предложений. А теперь есть ИИ - и я могу играть в DnD и иметь перед глазами картинку своего персонажа, хотя раньше не мог - заказывать иллюстрацию у художника просто для игры в DnD это по мне перебор (классные дайсы - это другое). Но для близких я так же буду искать иллюстраторов профессиональных и заказывать у них - это же подарок близким. При этом мне без разницы как именно иллюстратор выполнил работу - использовал ии или нет - мне нужен результат и его вкус и талант - если иллюстратор классный, то даже с ии он сделает работу качественно и в своем стиле (что мне и надо), просто сделает он это быстрее или масштабнее. Это означает, что те кто и раньше делал работу не качественно, не талантливо, халявил, но какие-то деньги получал - такие работники на рынке будут не нужны, а профессионалы и талантливые люди будут делать все еще круче и больше чем раньше, и работу не потеряют. Конечно появятся те кто просто будут генерять все подряд на халяву и просить за это деньги (этого уже навалом), но рынок быстро уберет таких с рынка и равняться на них не стоит. Это сугубо мое видение (не инвестиционная рекоммендация).
А что же в программировании? Тут все так же - те кто глубоко понимают как все работает, кто готов учиться - в профессии останутся, а работа станет интереснее.

👇👇👇

Мы вступаем в мир, в котором просто выучиться на кого-то, получить профессию и считать что этого хватит чтобы прожить всю жизнь - мало. Нужно все время учиться и совершенствоваться (особенно в такой быстро меняющейся отрасли как IT) и быть готовым поменять специализацию в любой момент. Быть готовым потратить несколько месяцев (а то и лет) жизни чтобы освоить новую область, потому что она стала актуальной, а та что была раньше - уже не обеспечивает нас конкурентным преимуществом. Это нормально. Конечно, я не призываю к тому чтобы менять все каждые пару лет - такие работники чаще всего ненадежны и слабо знают тему. Но быть готовым учиться новому - это правильно. Фундаментальные знания никуда не делись - все еще надо шарить в математике, аналитике, регистрах и ассемблере, принципах управления сложностью, итд. И тот опыт который вы получаете работая над чем угодно - это ваш актив. Правила игры остались прежними, но конкуренция усилилась - ИИ дал высокую планку отсечки для входа в специальность. Это порождает следующую проблему - постепенно пропадут джуны - и это проблема. Как стать профи, если нет возможности поработать джуном? Мое мнение: появится аналог ординатуры в области IT. Медицинские специальности переживали эту проблему уже раньше и эта отрасль стала очень походить на нашу с вами. Надо не только лет 5 отучиться в институте и делать все лабы, надо еще пару лет на нижних должностях (если разрешат) поработать с мастерами своего дела. Как я понимаю у врачей сейчас так - у нас будет скоро так же. Однако я убежден, что и сейчас если вы с первых курсов начали работать и получать практический опыт, не ленитесь учиться и узнавать новое, работаете честно и пытаетесь разобраться что как устроено - у вас все отлично и все получится. Я таким сотрудникам всегда рад (правда за последние 4 года нанял только одного, но он молодец), и готов таким людям помогать пройти этот не простой путь быстрее и легче, готов делиться опытом и помогать всячески. И я думаю все современные IT компании будут действовать так же - инвестировать свои силы и опыт в новых сотрудников - ростить кадры себе. И этим надо пользоваться.

Таким образом - да, товарищ блоггер прав - количество рабочих мест в специальностях сократится - халявы не будет - останутся только лучшие. Впрочем жесткая конкуренция была всегда: один из авторов ядра Windows Darryl Havens (Даррил Хэвенс), рассказывал, что когда они писали ядро они работали по 100 часов в неделю и они очевидно выиграли конкуренцию.

Подытожим:
1. Мир изменился и за старый уклад держаться нет смысла.
2. Надо как и раньше выигрывать конкуренцию.
3. Надо уметь пользоваться инструментами (в том числе ИИ) и достигать с их помощью больше.
4. Надо все время учиться и осваивать новые области.
5. Надо не бояться сменить направление деятельности, потому что мир может не раз еще поменяться.
6. Как и раньше надо формировать социальный капитал.
7. Как и раньше надо честно работать и заниматься саморазвитием.
8. Надо стать незаменимым профессионалом.

Закончу словами моего учителя программирования в школе:
"Мы не ищем легких путей!".

Все будет хорошо! Долой уныние!

Хорошего вам дня и отличного настроения!

Открываешь чужой код первый раз....
может действительно 3....

На инфографике вы, дорогие коллеги, можете увидеть наше светлое будущее. График составлен (через Off The Charts от The Economist) на базе скандального свежего китайского исследования 27 000 школьников (7-12 класс) — «The Generative AI Learning Penalty: Evidence from Chinese Secondary Education».

Суть исследования: школьники, которые не использовали ИИ, составили контрольную группу, а китайские исследователи наблюдали за результатами тех, кто ИИ начал использовать в процессе обучения. Результат: школьники, которые использовали ИИ, стали выполнять домашние задания заметно быстрее (на 30%) и получать за него гораздо более высокие оценки (на 18%), но их результаты на вступительных экзаменах стали заметно хуже (минус 18-24%). Об этом написали ведущие СМИ планеты. Но вашего покорного слугу в этих результатах заинтересовал не этот (кмк, абсолютно самоочевидный чисто из базовых знаний о человеческой психике и природе) вывод, а заинтересовал противоположный («правый») хвост распределения результатов.

Посмотрите: у «пользователей ИИ» количество тех, кто справился с экзаменами очень-очень сильно лучше среднего, не увеличилось, а если брать только «лучше среднего» (без самых топовых результатов), то уменьшилось. Любимый многими тезис о том, что «дурак с ИИ потупеет, но зато умный поумнеет вообще невероятным образом», оказался экспериментально опровергнут на огромной выборке очень мотивированных (это же Китай!) умников (это же Китай!) с хорошей генетикой (это же Китай!) и с максимальным социокультурным давлением в плане достижения высоких академических результатов.

Получается, что ИИ, помимо массового отупения (т.е. любую работу в будущем будут делать быстрее, но хуже), может дать «самым умным» некоторое количество «объёма» (больше продакшена на единицу времени), но не больше качества — но даже это в самом лучшем и топовом случае. Человечество ближайшего будущего будет намного тупее, а потом (ещё и в силу демографических проблем) — намного малочисленнее. Это плохая новость. Хорошая новость — редко в человеческой истории социальные лифты для умных/волевых работали так хорошо — перед нами вероятный цифровой эквивалент Великой Чумы, только вместо того, чтобы выкосить четверть-треть населения, она сделает им перманентный «штраф к когниции» за привычку к ИИ.

Кстати, абсолютно уверен, что в реальности результаты будут хуже, чем в китайском исследовании: вне КНР культура самопринуждения намного менее развитая, плюс это всё-таки были китайские дети 7-12 класса, а что будет с поколениями, которые с ИИ-шками всё решают ещё до обучения чтению и письму (голосом) — страшно себе представить.

P.S.: Ваш покорный слуга продолжает экспериментировать с «должностными инструкциями» для типовых (которые обычно поручаются интернам) задач, используя self-hosted модели ИИ (сейчас на моём Nvidia Spark работают или турбированный и децензурированный Qwen 3.8, или перепиленная Thomson Reuters версия Qwen 3.6 или Gemma 4), заодно сравнивая результаты (у меня есть базовый «бенчмарк-стек» разных аналитических задач) с перформансом топовых западных моделей. Чем дальше, тем сильнее убеждаюсь в том, что «должностная инструкция» (не промпт, именно инструкция — «как сделать, что учитывать, на что обращать внимание») легко и с большим запасом перекрывает (т.е. не компенсирует, а «догнать и перегнать и обогнать на круг») разницу между китайскими «open weight» и американскими фронтир-моделями (для аналитических задач из реального мира, это не про кодинг). При этом пока их работа не дотягивает даже до уровня умного (пускай умно-ленивого) интерна, т.е. сделано старательно, но тупо. Стохастические попугаи думать не умеют, но их можно использовать (при нужной тренировке) как аналог поисковика.
ИИ — это не «цифровой бог», это аналог станка Гутенберга. На длинной дистанции важна не эффективность ротационной машины, расход чернил или красота офсетной печати, а смысл самого текста. Со смыслом у человечества будут сложности. Как с генерацией, так и с восприятием.