Господа, из интересного. Андрей Карпаты (один из самых известных лекторов в ИИ, ранее директор Тесла по ИИ и сотрудник Open AI) написал тут недавно твит, чуть длиннее 144 символов и с 1.5 миллионами просмотров за 3,5 дня 😉, где указал в том числе (перевод гугловый, выделение мое):

На YouTube/TikTok и т. д. есть много видеороликов, которые создают видимость образования

, но если присмотреться, то на самом деле это просто развлечение. Это очень удобно для всех участников: зрителям нравится думать, что они учатся (но на самом деле они просто развлекаются). Людям, создающим этот контент, он также нравится, потому что у развлечения гораздо большая аудитория, известность и доходы. Но что касается обучения, то это ловушка. Этот контент находится на эпсилон расстоянии от просмотра «Девичника». Это похоже на перекус «Садовыми овощными соломками», когда кажется, что вы едите полезные овощи, пока не посмотрите на ингредиенты.

Обучение не должно приносить удовольствие. Это не обязательно должно быть активно или весело, но основным чувством должно быть усилие. Это должно быть не столько похоже на «10-минутную тренировку для всего тела» от местного создателя цифровых медиа, сколько больше похоже на серьезное занятие в тренажерном зале. Вам нужен мысленный эквивалент потоотделения. Дело не в том, что быстрый метод ничего не делает, просто он совершенно неоптимален, если вы действительно хотите учиться.

Я считаю полезным заранее явно заявить о своем намерении как о четкой бинарной переменной в вашем уме. Если вы потребляете контент: вы пытаетесь развлечься или пытаетесь учиться? А если вы создаете контент: вы пытаетесь развлечь или научить? В каждом случае вы пойдете по разному пути. Попытки поиска чего-то промежуточного фактически сводятся к нулю.

Так что для тех, кто действительно хочет учиться. Если вы не пытаетесь изучить что-то узкое и конкретное, закройте эти вкладки быстрыми сообщениями в блоге. Закройте вкладки «Изучите XYZ за 10 минут». Подумайте о альтернативных издержках перекуса и поиска еды - учебников, документов, документов, руководств, длинных форм. Выделите 4-часовое окно. Не просто читайте, делайте заметки, перечитывайте, перефразируйте, обрабатывайте, манипулируйте, учитесь.

А тем, кто действительно пытается обучать, рассмотрите возможность написания/записи длинных форм, предназначенных для того, чтобы кто-то «вспотел», особенно в современную эпоху, когда количество важнее качества. Устройте кому-нибудь настоящую тренировку. Это то, к чему я стремлюсь и в своей образовательной работе. Моя аудитория уменьшится. Тем, кто останется, это может даже не понравиться. Но, по крайней мере, мы чему-то научимся.

Со своей стороны горячо подтверждаю. Уже несколько лет наблюдаю сокращение и процента, и количества людей, готовы идти глубоко. Точнее - на словах их количество даже растет))), а вот на деле... очень часто прокрастинация или желание заработать больше сегодня перевешивает. При том, что завтра у человека не будет хорошей формы идти на самом деле глубоко (на прошлой неделе общался с человеком, защитившим кандидатскую диссертацию в 34 - ему было сложно).

Понятно, что в этом есть плюсы (для тех, кто готов "потеть"), поскольку конкуренция по мере его продвижения заметно сокращается.

Но мы сейчас идем, например, в тот же Иннополис именно за людьми, готовыми идти глубже.

Всем веб-программистам посвящается 😉

Господа!

Тут на Хабре в конце января была публикация Программисты всё вымирают и вымирают, которую неистово залайкали до 9 места в топе года https://habr.com/ru/articles/top/yearly/ (т.е. за год было всего 8 статей, которые залайкали сильнее). А миллионы леммингов не могут ошибаться! 😉

Вчера на лекции спрашивали, какая математика была бы полезна программисту. Мне почему-то кажется математическая логика точно была бы весьма полезна... и не только программисту 😁

Итак, логика автора статьи:

* Когда изобретали Fortran и Cobol, целью было в том числе избавление от программистов. Не получилось! Йеее!💃

* Когда Индия и Китай наладили массовое обучение программированию, нас пугали, что индийские и китайские программисты всех заменят. Не получилось! Йеее! 💃

* Нас пугали, что ИИ и роботы заменят человека. Не получилось! Вах! 💃

Логика автора железна:

я всё это уже видел много раз. И все эти страшилки повторяются в разных вариациях из года в год. .... Тот, кто знает историю, знает и будущее. И, как мне кажется, я историю немного знаю, поэтому сижу ровно и не кашляю.

Что не так в его строгой математической логике? 🤔

Можете написать в комментариях? ❓

Может он полностью прав?! Ведь он железно доказал, что можно сесть на попу ровно-ровно и получить удовольствие? 😁

Подсказки: 😉

* А что если взять другие примеры из той же истории? Их конечно же нет, не правда ли? 😉

* Очень полезно посчитать увеличения числа компьютеров с 60-х (когда их были десятки НА СТРАНУ) и рост числа программируемых девайсов сейчас. Да, холодильники, телевизоры, пылесосы, часы продолжают стремительно умнеть и количество программируемых девайсов на человека растет, но предел насыщения уже просматривается. У финансистов есть шутка "Рынки всегда растут" (с). Да-да!) ВСЕ рынки растут ВЕЧНО, а инструменты программирования НИКОГДА не изменятся 😂🤣😂

Напишите в комментариях свое мнение! )

А вообще шикарная статья!!! Очень полезная! Чем больше будет таких статей, тем меньше будет конкуренции у тех, кто и другие примеры из истории знает!)

Господа!

В институте ИИ МГУ существуют ежегодные отчеты, которые оценивает внешний экспертный совет. Не могу не поделиться свежей новостью - наша лаборатория по итогам оценки ежегодных отчетов второй год подряд была признана лучшей лабораторией института! 💃💃💃💃💃💃💃🎉🎉🎉🎉🎉🎉

* Больше всего, конечно, повлияли А* статьи от группы метрик о которых я тут писал! Они красавцы (и красавицы)))! 💪

* Также круто, что мы довели 10 наших бенчмарков до первых мест на paperwithcode. Лабораторий с таким количеством бенчмарков в топе на PwC в мире немного. Это отличный вклад в мировой бенчмаркинг научных достижений. 🙂

Планы на этот год по статьям у нас очень хорошие! Продолжаем работу в данном направлении! 🥳🥳🥳🏆🏆🏆🥇🥇🥇

Коллеги!

Вспоминая Дженсена Хуанга. Я обещал рассказать про общение на кулуарной OpenTalks.AI, где много внимания было посвящено LLM. Было очень интересно слушать NLP специалистов, которые опять (опять!) недооценили прогресс LLM, "отбирающей рынок" у более "старых" сеток. От чего они грустят 🤷‍♂️ И прогресс не остановится! 🙂

В программировании видятся следующие тренды:

* AI ассистенты начнут годно тестировать и отлаживать код. Для написания тестов их уже используют, но окно контекста, очевидно, пока мало для сложных систем и это сильно сдерживает. Буквально в течении 2-3 лет ситуация сильно поменяется.

* AI ассистенты начнут разбираться в библиотеках и API доступных систем намного лучше кожаных. Текущий Copilot по сути провоцирует "изобретение велосипедов", поскольку в коде бесконечных велосипедов он наиболее эффективен. Переход на следующий уровень в постановке задач и работа на уровне не следующей строчки, а решения (на основе имеющихся с их сравнением) кардинально забустит скорость работы. Можно прогнозировать увеличение популярности open sourсe библиотек, автоматизации багрепортов (и багфиксов) в них. Учитывая, сколько проблем, например, в ffmpeg - это будет революция.

* Программисты превратятся в тимлидов, ставящих задачи AI ассистентам и принимающих результат. Это еще кратно забустит скорость. Компаниям будет выгодно оплачивать AI ассистентов (недешевых!), увольняя программистов.

Самый кардинальный товарищ, толкавший эти идеи, вангует рост производительности в 10 раз, соответственно 3/4 текущих программистов прекратят программировать к 2030. Причем он руководит подразделением, где больше 40 программистов, они за последний год успешно внедрили AutoML (тыщ, тыщ, тыщ) и с его слов получили мощный буст в скорости работы ("вкалывают роботы"🤖).

Я неожиданно оказался в роли скептика 😲😉

Также важна будет тема понимания (сложных алгоритмов), ибо соревнование в знании выиграть будет невозможно.

В любом случае вы предупреждены, а значит готовы к этой революции, правда? 💪

Господа!

У нас настолько много интересного, что не успеваю не только писать сюда, но и высыпаться. Про большую поездку в Китай, в которой мы были на прошлой неделе (вчетвером от лаборатории!), надеюсь, еще напишу.

А вчера мы втроем были в AIRI (исследовательский институт AI, созданный Сбером) с докладом по проблемам JPEG AI (который примут вот-вот) с рассказом об артефактах разных версий драфта JPEG AI и первых результатах взлома, полученных Егором Ковалевым (2 курс!!!) буквально за последний месяц.

Интересно, что темой (тоже недавно) занимается профессор Сколтеха Anh-Huy Phan. Наш доклад был первым и дальше он в начале своего сказал, что ему придется много слайдов пропускать, поскольку мы уже это сказали-показали и мы очень хорошо ушли вперед.

Егор в AIRI также был со своим (звездным) куратором Анастасией Анциферовой (руководящей самой крупной и успешной по публикациям группой в лаборатории). В таком кураторе есть и плюсы, и минусы (в первую очередь занятость Насти, означающая вынужденно большую самостоятельность Егора), но он очень неплохо справляется! 🙂

У них на днях было празднование 3-летия института. У Насти, если приглядеться - прикольная надпись на звездошарике! 😎

Думаю, к концу года будут оч хорошие и интересные результаты - надеюсь, не только доломаем релиз JPEG AI, но и защитим, что намного сложнее 👨‍🎓🤓😉

Продолжаем работу! 😁