Сдал соответствующие анализы, оказалась начальная стадия анемии. Не очень приятно, конечно, но я рад, что нет ничего серьезно. Хотя тут уже смотря для кого :)

Буду дальше обследоваться, пить лекарства и верну рабочие состояние.

Изучение

Раньше я был заложником туториалов.
Если кто-то замечает за собой, что смотря обучающие видео, вы выполняете только то, что в нём написано/сказано, возможно вы тоже в заложниках :)

Проблема в том, что, скатывая инфу из видео, в голове ничего не откладывается. По крайней мере так у меня.

Я понял, что лучший способ изучать — изучение параллельно практике. То есть, берется задача, для решения которой, моих знаний не хватает. На основе этой задачи я смотрю туториалы, читаю документации и тд. Теперь же, очередной туториал будет иметь практическое применение, помимо того примера, который приведен в видео. А самое главное, что скорее всего туториала не хватит и придется думать! Это очень важно в изучении чего либо — много думать над тем, что учишь.

Таким образом времени на обучение стал тратить меньше, а усваивать гораздо больше.

Рубрика «взгляд в будущее»

Как вы знаете, в свежей Gemini 1.5 Pro контекстное окно составляет 1 миллион токенов, при этом модель умеет принимать на вход видео. 1 миллион токенов позволяет вместить:
— 1 час видео (1 кадр/с)
— 11 часов аудио
— больше 700 тысяч слов (вся «Война и мир» с запасом)

Пока Google делает внутреннее тестирование контекста в 10 миллионов токенов, первые пользователи получили доступ к базовой версии и экспериментируют. Основная киллер-фича — модель очень хорошо ищет факты во всем промпте. Если спрятать там один кадр или одну фразу в длинном контексте — более чем в 98% случаев модель их находит (лучше GPT-4).

И это позволяет помечтать о невероятных способах использования. Если раньше мы думали «о, ща напишу инструкцию и модель сделает задачу», то вот тут в треде показывают, как девушка загрузила видео с записью экрана работы в браузере, а затем попросила Gemini написать код для автоматизации. Модель почти справилась — потребовались минорные доработки (в духе установки библиотек и изменения пары строк).

Поняли?
1) Записываем экран удалёнщиков в течение полугода
2) Агенты смотрят записи и учатся
3) Агенты пишут код для автоматизации
4) Повторять до тех пор, пока остаются задачи, выполняемые человеком

Представьте что в GPT-6 можно загрузить 500 часов примеров выполнения ваших задач — как думаете, справится с большинством?

Оригинал (с видео)

Что-то мне не по себе…

Валидация

В последнее время, на работе часто приходится писать разного рода валидацию для проверки вводимых данных на сайте.

Сначала меня жутко бесило количество времени, которое уходит, чтоб валидация работала как надо. Но потом я будто распробовал весь процесс.

Когда понял, насколько валидация меняет восприятие, с точки зрения ux, процесс написания стал куда интереснее.

Короче, тема классная :)
Когда большую часть пишешь html/css, такое дает понимание, что ты не просто какой-то там «верстальщик».