Господа!
За последний месяц было море новостей про конские зарплаты и бонусы при наборе в Superintelligence team в [запрещенной компании]. $100 миллионов бонусов в год, $200 миллионов за 2 года и даже $1 миллиард за 4 года ("One received an offer for more than $1 billion" (с) Wired). А ведь совсем недавно OpenAI пришлось раздавать бонусы на $2 миллиона и пакеты на $20 лямов, чтобы удержать от ухода к Суцкеверу, а тут новая напасть. 😲😁
Причина роста зарплат — бурный рост доходов. OpenAI вышла на ARR 12 ярдов в июне. Чтобы понять масштаб — столько было у всего Яндекса в прошлом году (по текущему курсу рубля 😉))). При этом у Яндекса условно 30 тысяч сотрудников, а у OpenAI 3 тысячи, т.е. OpenAI может платить существенно больше на брата (хотя они до сих пор убыточны и как не в себя вкладывают в компьют). Яндекс вырос на 37% в прошлом году 👍, но у Open AI рост в 3+ раза за последний год и 4 раза за прошлый. 😲 Другие темпы. 🤯💪
Meta* явно пробовала своими силами топовые результаты затащить, успехи были, но недостаточные (провал Llama 4). Отсюда решение потратить 2+ миллиарда долларов напереманивание бонусы исследователей и на создание Superintelligence team.
Еще со времен своего Карена Симоняна я с интересом отслеживаю траектории "мультимиллионеров от ресеча" из наших палестин.
Какие в целом мысли при вдумчивом изучении списка 44 сотрудников Superintelligence team (картинка выше):
Вывод 1: Система образования Китая рулит!
50+% — китайцы. Причина — мощная реформа образования 30 лет назад, которая дала стране много инженеров и ученых сейчас.
Вывод 2: PhD рулит! На 30 (тридцать!) Research Scientist без степени 1 (один)!
Кстати, русский)))
Вывод 3: Однако ВМК и Мехмат МГУ рулят!
Посмотрим подробнее их траекторию:
* Александр Колесников — в 2012 году закончил специалитет ВМК (ММП). С середины 4 курса работал в Яндексе (отработал 2 года 9 месяцев). Через год после окончания университета поступил в аспирантуру в Австрии, которую закончил через 5 лет.
Вообще, как я вижу, это основная ловушка сегодня. Переход из Яндекс в аспирантуру (даже европейскую), это ВСЕГДА жесткий даунгрейд по деньгам. Причем НА ГОДЫ. Это супер сложно в молодом возрасте, особенно когда однокурсники и бывшие коллеги постят фоточки из серии "как я с заей сгонял на Мальдивы на выходные"... А ты фигачишь статьи...
Впрочем, профиль в сколаре показывает, что Александр в аспирантуре времени не терял, а уже на первом году аспы затащил ECCV (A*) первым автором. Оч круто! И дальше еще А* одна за другой!
Наилучшая статья по цитированиям (почти 70к) у него в соавторстве с Александром Досовицким (кстати, также бывший аспирант мехмата МГУ) через 2 года после окончания аспирантуры в 2020 во время работы в Google Brain — о том, как успешно применять трансформеры для картинок. Статья ввела Vision Transformer (ViT), заменивший сверточные сетки и ставший стандартом. Дальше был OpenAI, а сейчас Meta. Всего я насчитал 16 А*, и, похоже, это не все (часть архивных не матчил).
* Антон Бахтин — закончил мехмат годом ранее в 2011. В 2012 поступил в ШАД и пошел в Яндекс. Через 3 года смог пройти собес в Google (Bay Area). Через 2 года — в Facebook*, через 5 лет в Anthropic, еще через 2 в Superintelligence team. По статьям у него не так густо (хотя 4 NeurIPS, 3 ICLR, одна ICML + еще есть). Короче, с А* сильно выше среднего.
Какие мысли:
* Глубокое образование рулит. Во всех смыслах.
* Я думаю, что много мехмата по той же причине, по которой А* статьи за пределами нашей лаборатории в МГУ только на мехмате и физфаке. На ВМК атмосфера "кто не работает, тот лох". И толпалеммингов уносит даже многих талантливых людей в прод. При том, что ролять все больше начинает ресеч.
Что Александр Колесников ВМК — супер (в таблице ошибка, поправил после коммента)
* У Яндекса неплохая система отбора лучших. Главное вовремя уйти 😉
* Максимальной ценности для индустрии наиболее дорогие кадры достигают через 10-15 лет после окончания университета (через 3-10 лет после окончания аспы).
А сколько будешь получать через 10 лет после окончания университета ты [%%USERNAME%%]? 😉
За последний месяц было море новостей про конские зарплаты и бонусы при наборе в Superintelligence team в [запрещенной компании]. $100 миллионов бонусов в год, $200 миллионов за 2 года и даже $1 миллиард за 4 года ("One received an offer for more than $1 billion" (с) Wired). А ведь совсем недавно OpenAI пришлось раздавать бонусы на $2 миллиона и пакеты на $20 лямов, чтобы удержать от ухода к Суцкеверу, а тут новая напасть. 😲😁
Причина роста зарплат — бурный рост доходов. OpenAI вышла на ARR 12 ярдов в июне. Чтобы понять масштаб — столько было у всего Яндекса в прошлом году (по текущему курсу рубля 😉))). При этом у Яндекса условно 30 тысяч сотрудников, а у OpenAI 3 тысячи, т.е. OpenAI может платить существенно больше на брата (хотя они до сих пор убыточны и как не в себя вкладывают в компьют). Яндекс вырос на 37% в прошлом году 👍, но у Open AI рост в 3+ раза за последний год и 4 раза за прошлый. 😲 Другие темпы. 🤯
Meta* явно пробовала своими силами топовые результаты затащить, успехи были, но недостаточные (провал Llama 4). Отсюда решение потратить 2+ миллиарда долларов на
Еще со времен своего Карена Симоняна я с интересом отслеживаю траектории "мультимиллионеров от ресеча" из наших палестин.
Какие в целом мысли при вдумчивом изучении списка 44 сотрудников Superintelligence team (картинка выше):
Вывод 1: Система образования Китая рулит!
50+% — китайцы. Причина — мощная реформа образования 30 лет назад, которая дала стране много инженеров и ученых сейчас.
Вывод 2: PhD рулит! На 30 (тридцать!) Research Scientist без степени 1 (один)!
Кстати, русский)))
Вывод 3: Однако ВМК и Мехмат МГУ рулят!
Посмотрим подробнее их траекторию:
* Александр Колесников — в 2012 году закончил специалитет ВМК (ММП). С середины 4 курса работал в Яндексе (отработал 2 года 9 месяцев). Через год после окончания университета поступил в аспирантуру в Австрии, которую закончил через 5 лет.
Вообще, как я вижу, это основная ловушка сегодня. Переход из Яндекс в аспирантуру (даже европейскую), это ВСЕГДА жесткий даунгрейд по деньгам. Причем НА ГОДЫ. Это супер сложно в молодом возрасте, особенно когда однокурсники и бывшие коллеги постят фоточки из серии "как я с заей сгонял на Мальдивы на выходные"... А ты фигачишь статьи...
Впрочем, профиль в сколаре показывает, что Александр в аспирантуре времени не терял, а уже на первом году аспы затащил ECCV (A*) первым автором. Оч круто! И дальше еще А* одна за другой!
Наилучшая статья по цитированиям (почти 70к) у него в соавторстве с Александром Досовицким (кстати, также бывший аспирант мехмата МГУ) через 2 года после окончания аспирантуры в 2020 во время работы в Google Brain — о том, как успешно применять трансформеры для картинок. Статья ввела Vision Transformer (ViT), заменивший сверточные сетки и ставший стандартом. Дальше был OpenAI, а сейчас Meta. Всего я насчитал 16 А*, и, похоже, это не все (часть архивных не матчил).
* Антон Бахтин — закончил мехмат годом ранее в 2011. В 2012 поступил в ШАД и пошел в Яндекс. Через 3 года смог пройти собес в Google (Bay Area). Через 2 года — в Facebook*, через 5 лет в Anthropic, еще через 2 в Superintelligence team. По статьям у него не так густо (хотя 4 NeurIPS, 3 ICLR, одна ICML + еще есть). Короче, с А* сильно выше среднего.
Какие мысли:
* Глубокое образование рулит. Во всех смыслах.
* Я думаю, что много мехмата по той же причине, по которой А* статьи за пределами нашей лаборатории в МГУ только на мехмате и физфаке. На ВМК атмосфера "кто не работает, тот лох". И толпа
Что Александр Колесников ВМК — супер (в таблице ошибка, поправил после коммента)
* У Яндекса неплохая система отбора лучших. Главное вовремя уйти 😉
* Максимальной ценности для индустрии наиболее дорогие кадры достигают через 10-15 лет после окончания университета (через 3-10 лет после окончания аспы).
А сколько будешь получать через 10 лет после окончания университета ты [%%USERNAME%%]? 😉
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤16🤔2😁1🤩1
Господа!
Пока, как говорят, весь интернет обсуждает очередной оффер на 1.5 миллиарда долларов в описанную вчера Superintelligence team с двумя сотрудниками, закончившими МГУ, я к вам с нашими превосходными новостями!
Какой вывод из вчерашней заметки делает курильщик? Они оба начинали в Яндекс.😉
Какой вывод делает здоровый человек? У них обоих заметно больше среднего А*!🙂
Короче! У нас на днях на ACMMM 2025 (Core А*) зашло 3 статьи!!! ГУЛЯЕМ! 😁
💃 💃 💃 💃 💃 💃 💃 💃 💃 💃 💃 💃 💃 💃 💃 💃 💃
🥳 🥳 🥳 🥳 🥳 🥳 🥳 🥳 🥳 🥳 🥳 🥳 🥳 🥳 🥳 🥳 🥳
💃 💃 💃 💃 💃 💃 💃 💃 💃 💃 💃 💃 💃 💃 💃 💃 💃
Из забавного:
* У Александра Колесникова, про которого писал вчера, первая А* первым автором была на 1 курсе аспирантуры, но с годом задержки из-за работы в Яндекс. У нас среди трех свежих А* у двух статей первые авторы — аспиранты первого года. Причем без года задержки, а сразу после окончания факультета (уже обгоняем))) 😉
* Также у Александра Гущина это уже вторая А* первым автором на 1 курсе аспирантуры, первая была недавно на ICML (еще обгоняем)))💪 😉
* А у третьей статьи первым автором опять третьекурсник! 😲😲😲 Второй раз в этом году и другой) (еще сильнее обгоняем)))! 😉 (Интересно, где был бы Александр Колесников, если бы на 3-м курсе начал писать на А*))) И тоже, очевидно, фокус бы не удался без старших товарищей в соавторах, но тем не менее! Человек реально вложился.
И, повторюсь, Яндекс ведет список первых авторов А* не просто так, а поскольку это сегодня (с оговорками) способность обогнать китайцев в ресече. Что крайне ценно! 👍
Ну и важно, конечно, не просто А* делать. Плохих А*, увы, хватает (внимательный читатель мой текст про это читал). Важно уметь строить топовый алгоритм, а для этого строить качественный датасет + уметь измерять (ох, как много читерства в измерениях))) 😁
В общем у нас уже 6 А* в этом году! 🍾🏆🎉
Здесь должно было быть, а чем ты ... на 3 курсе, ну вы поняли! 😁
Настя Анциферова как-то на NeurIPS разговорилась с другой девушкой, которая оказалась из Камеруна. Та рассказала, что в их лаборатории правило, что у каждого аспиранта должно быть не менее 3 статей на А* конференциях к защите! Хорошая лаборатория. 😉 Поэтому наша задача теперь — догнать и перегнать Камерун. 😂
А вообще было бы здорово еще парочку другую "мультимиллионеров от ресеч" породить (двое сотрудников Google Deepmind у нас в лаборатории уже было). 😁
Работаем! 😁
#pro_conferences
Пока, как говорят, весь интернет обсуждает очередной оффер на 1.5 миллиарда долларов в описанную вчера Superintelligence team с двумя сотрудниками, закончившими МГУ, я к вам с нашими превосходными новостями!
Какой вывод из вчерашней заметки делает курильщик? Они оба начинали в Яндекс.
Какой вывод делает здоровый человек? У них обоих заметно больше среднего А*!
Короче! У нас на днях на ACMMM 2025 (Core А*) зашло 3 статьи!!! ГУЛЯЕМ! 😁
Из забавного:
* У Александра Колесникова, про которого писал вчера, первая А* первым автором была на 1 курсе аспирантуры, но с годом задержки из-за работы в Яндекс. У нас среди трех свежих А* у двух статей первые авторы — аспиранты первого года. Причем без года задержки, а сразу после окончания факультета (уже обгоняем))) 😉
* Также у Александра Гущина это уже вторая А* первым автором на 1 курсе аспирантуры, первая была недавно на ICML (еще обгоняем)))
* А у третьей статьи первым автором опять третьекурсник! 😲😲😲 Второй раз в этом году и другой) (еще сильнее обгоняем)))! 😉 (Интересно, где был бы Александр Колесников, если бы на 3-м курсе начал писать на А*))) И тоже, очевидно, фокус бы не удался без старших товарищей в соавторах, но тем не менее! Человек реально вложился.
И, повторюсь, Яндекс ведет список первых авторов А* не просто так, а поскольку это сегодня (с оговорками) способность обогнать китайцев в ресече. Что крайне ценно! 👍
Ну и важно, конечно, не просто А* делать. Плохих А*, увы, хватает (внимательный читатель мой текст про это читал). Важно уметь строить топовый алгоритм, а для этого строить качественный датасет + уметь измерять (ох, как много читерства в измерениях))) 😁
В общем у нас уже 6 А* в этом году! 🍾🏆🎉
Здесь должно было быть, а чем ты ... на 3 курсе, ну вы поняли! 😁
Настя Анциферова как-то на NeurIPS разговорилась с другой девушкой, которая оказалась из Камеруна. Та рассказала, что в их лаборатории правило, что у каждого аспиранта должно быть не менее 3 статей на А* конференциях к защите! Хорошая лаборатория. 😉 Поэтому наша задача теперь — догнать и перегнать Камерун. 😂
А вообще было бы здорово еще парочку другую "мультимиллионеров от ресеч" породить (двое сотрудников Google Deepmind у нас в лаборатории уже было). 😁
Работаем! 😁
#pro_conferences
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍21🔥6❤2🎉1👌1
Господа!
Поговорим сегодня об очень интересной теме. О потолках. 😉
1. Во-первых, прочитал тут на днях мысли о современных школьниках от составительницы модной олимпиады Deep Learning School:
По школьникам хорошо видно, как они заучивают какие-то (простые) пути получения решений и не готовы идти глубже. Более того, налегают на программирование в ущерб математике ("Ну ее, эту вашу матешу, дайте мне нейронок"))) И это с большой вероятностью создает "потолок" в карьере. И я, наблюдая траектории студентов, с этим полностью согласен! 👍
2. Во-вторых, Павел Дуров тут 3 недели назад писал:
Это пост целиком. 3 миллиона просмотров и 35 тысяч рублей звездочками 😉
Заметьте, он даже не для DL (где действительно для чтения свежих статей без математики никуда), он просто для управления и стартаперства рекомендует! 😲🙂
3. В-третьих, за последнее время было довольно много статей о том, как обучение математике и программированию улучшает качество ответов моделей (например, тык, тык, тык и тык). Т.е. вы обучаете модель доказывать теоремы и лучше писать замшелые пошаговые алгоритмы, а она начинает лучше отвечать по самому широкому кругу вопросов. Странно. Какая тут может быть связь? 😂🤣😂
4. В-четвертых, замечу, что 2 из 3 топовых товарищей из этого поста с мехмата. Настоящие индейцы, (которые с 1 курса работают и с математикой не дружат) должны дружно возопить "Это совпадение!". Это четвертое наблюдение, дорогие друзья. Как говорил чукча из бородатого анекдота: "Один раз — случайность, два — совпадение, а три — тенденция, однако!" 😂
Ну и до кучи тут на днях в российской телеге активно обсуждали статью "Working with AI: Measuring the Occupational Implications of Generative AI", где товарищи из Microsoft проанализировали 200 тысяч диалогов пользователей с Microsoft Bing Copilot и сопоставили их с O*NET (Occupational Information Network) — официальной базой данных профессий США, где отражены решаемые в профессии задачи и требуемый опыт.
Был построен AI applicability score, учитывающий:
* частоту отдельных IWA (Intermediate Work Activities) в разговорах
* успешность решения задач
* насколько задача покрыта в диалоге
* и насколько важен этот IWA для конкретной профессии.
Понятно, что пока в этих измерениях есть натяжки (да и 200 тысяч диалогов не так много), но оч интересно + условно через год будут оч интересны тенденции.
Про сами профессии писать не буду, их уже обсудили. Замечу только, что список профессий с низким AI applicability score на мой вкус сильно изменится лет через 5, поскольку в массовой робототехнике очевидно зреет GPT-момент (сорян, официанты!)))
А обращу внимание на график, который мы с коллегой обсудили почти месяц назад, и про который особо не писали. Он в заголовке: AI applicability score в зависимости от уровня образования.
На нем наиболее заменимы... ну или в более мягких выражениях статьи "подвергнутся наибольшей трансформации" профессии, для которых хватает диплома бакалавра. Какая неожиданность! 😁
Ирония в том, что я наблюдаю кучу молодых программистов с неплохими входными данными, у которых диплом магистра хуже диплома бакалавра. Писать некогда было! Работа! 🤷♂️😉
Очевидно, что это тоже потолок, пробить который с падающей нейропластичностью смогут не только лишь все. Получается два потолка — связанный с выбором предметов и с глубиной их прокачки. ☝️
Всем успешного пробивания потолков! 😁
Ведь у вас-то точно все будет по-другому! 😉 Ибо praemonitus, praemunitus 😁
#neuroplasticity
Поговорим сегодня об очень интересной теме. О потолках. 😉
1. Во-первых, прочитал тут на днях мысли о современных школьниках от составительницы модной олимпиады Deep Learning School:
Вспомним еще тут, что большинство из них не очень хороши в математике, и если они не будут уделять достаточно времени математике в универе, то создадут себе "потолок" в карьере. Все же, чтобы быть супер хорошим AI-разработчтков (даже инженером, не обязательно рисерчером), нужно очень хорошо разбираться в математике.
По школьникам хорошо видно, как они заучивают какие-то (простые) пути получения решений и не готовы идти глубже. Более того, налегают на программирование в ущерб математике ("Ну ее, эту вашу матешу, дайте мне нейронок"))) И это с большой вероятностью создает "потолок" в карьере. И я, наблюдая траектории студентов, с этим полностью согласен! 👍
2. Во-вторых, Павел Дуров тут 3 недели назад писал:
Если вы студент и выбираете, на чем сосредоточиться, выберите МАТЕМАТИКУ. Она научит вас неуклонно полагаться на собственный мозг, мыслить логически, разбирать задачи и решать их шаг за шагом в правильном порядке. Это основной навык, который вам понадобится для создания компаний и управления проектами
Это пост целиком. 3 миллиона просмотров и 35 тысяч рублей звездочками 😉
Заметьте, он даже не для DL (где действительно для чтения свежих статей без математики никуда), он просто для управления и стартаперства рекомендует! 😲
3. В-третьих, за последнее время было довольно много статей о том, как обучение математике и программированию улучшает качество ответов моделей (например, тык, тык, тык и тык). Т.е. вы обучаете модель доказывать теоремы и лучше писать замшелые пошаговые алгоритмы, а она начинает лучше отвечать по самому широкому кругу вопросов. Странно. Какая тут может быть связь? 😂🤣😂
4. В-четвертых, замечу, что 2 из 3 топовых товарищей из этого поста с мехмата. Настоящие индейцы, (которые с 1 курса работают и с математикой не дружат) должны дружно возопить "Это совпадение!". Это четвертое наблюдение, дорогие друзья. Как говорил чукча из бородатого анекдота: "Один раз — случайность, два — совпадение, а три — тенденция, однако!" 😂
Ну и до кучи тут на днях в российской телеге активно обсуждали статью "Working with AI: Measuring the Occupational Implications of Generative AI", где товарищи из Microsoft проанализировали 200 тысяч диалогов пользователей с Microsoft Bing Copilot и сопоставили их с O*NET (Occupational Information Network) — официальной базой данных профессий США, где отражены решаемые в профессии задачи и требуемый опыт.
Был построен AI applicability score, учитывающий:
* частоту отдельных IWA (Intermediate Work Activities) в разговорах
* успешность решения задач
* насколько задача покрыта в диалоге
* и насколько важен этот IWA для конкретной профессии.
Понятно, что пока в этих измерениях есть натяжки (да и 200 тысяч диалогов не так много), но оч интересно + условно через год будут оч интересны тенденции.
Про сами профессии писать не буду, их уже обсудили. Замечу только, что список профессий с низким AI applicability score на мой вкус сильно изменится лет через 5, поскольку в массовой робототехнике очевидно зреет GPT-момент (сорян, официанты!)))
А обращу внимание на график, который мы с коллегой обсудили почти месяц назад, и про который особо не писали. Он в заголовке: AI applicability score в зависимости от уровня образования.
На нем наиболее заменимы... ну или в более мягких выражениях статьи "подвергнутся наибольшей трансформации" профессии, для которых хватает диплома бакалавра. Какая неожиданность! 😁
Ирония в том, что я наблюдаю кучу молодых программистов с неплохими входными данными, у которых диплом магистра хуже диплома бакалавра. Писать некогда было! Работа! 🤷♂️😉
Очевидно, что это тоже потолок, пробить который с падающей нейропластичностью смогут не только лишь все. Получается два потолка — связанный с выбором предметов и с глубиной их прокачки. ☝️
Всем успешного пробивания потолков! 😁
Ведь у вас-то точно все будет по-другому! 😉 Ибо praemonitus, praemunitus 😁
#neuroplasticity
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤5👍3
Господа!
Пара слов о "пузыре ИИ".
Одним из ключевых признаков пузыря на фондовом рынке являет рост стоимости компании без соответствующего роста их выручки.
Выше приведен в общем-то уже устаревший график — еще в июне OpenAI перевалили за 12 миллиардов, что равно доходам Яндекса, для понимания масштабов бедствия. 😲
Интересная свежая статистика вышла у Techcrunch позавчера. Мобильное приложение OpenAI заработало 2 ярда долларов с момента выхода 2 с хвостиком года назад. При этом на январь-июль этого года 1,35 миллиарда или почти в 7 раз больше, чем за январь-июль прошлого года. Рост доходов в 7 раз год-к-году, это прям праздник!💪 🏆💪
При этом основной заработок им дает собственно чатбот (в основном сайт, и немного приложение). На чатбот приходится 73% дохода, и 27% на API. Для сравнения у Антропика 15% чатбот и 85% API (и мы даже знаем, кто его вызывает — к вопросу об LLM в программировании))). 😉
Заметим, что пузыри опасны для инвесторов тем, что могут лопаться настолько быстро, что дают большой чистый убыток (сложно зафиксировать потери). При этом история знает огромное количество случаев, когда либо сдувания не происходило вообще (т.е. компания увеличивала доход настолько, что переставала быть переоцененной), либо сдувание происходило плавно. Желающие могут погуглить про нагнетание темы про пузырь бигтехов примерно 10 лет назад. Бигтехи так и остались в топе самых дорогих компаний мира. 🤷♂️😉
Развивая тему пузырей заметим, что существует мнение о пузыре зарплат программистов 😁 Неделю назад в NYT вышла статья о проблемах на рынке труда IT в США.
Тезисно:
* В 2024 году в Computer Science закончили университет в 2+ раза больше студентов, чем в 2014 (ибо в 2014 таких студентов разбирали, как горячие пирожки) 😲
* Среди выпускников в возрасте от 22 до 27 лет по информатике безработица 6,1%, а компьютерной инженерии 7,5%. При средней по США около 4%. По иронии безработица среди недавних выпускников по биологии и истории искусства составляет всего 3%.Надо было идти в биологи! 😉
* Авторы статьи связываю ситуацию с последними увольнениями в Amazon, Intel, Meta* и Microsoft (все ссылки кликаются!), которые происходят из-за массового внедрения ИИ ассистентов. 😲
* Пишут про рекламные щиты CodeRabbit в центре Сан-Франциско, которые обещают отлаживать код (не писать, а дебажить!) быстрее людей (привет SWE-bench, о котором я много писал, и который, кто пропустил, про исправление багов)!💪
В общем довольно сложно в такой ситуации кричать про то, что ИИ не работает. Похоже, он работает, причем самым неприятным для многих программистов образом 😉
Понятно, что точка зрения "ИИ работает плохо, просто при увольнении сегодня в силу хайпа выгодно все на него свалить" тоже имеет право на существование 😉 Ок, поживем, увидим!
А тем временем индекс-hh для IT в России за год плавно переместился со значений "умеренный уровень конкуренции за рабочие места" через "высокий" к "крайне высокий" (последние 3 месяца).😖 Количество вакансий в июле снизилось на 33% год-к-году, а количество резюме в IT выросло на 28%. 😲😖 Сильнее из всех отраслей упали только автомобильный бизнес и HR (хм, а не было ли в последнем влияния проклятого неработающего ИИ?...😉)). 🤷♂️
При этом ко мне продолжают обращаться компании, желающие закрыть топовые ресеч позиции за очень неплохие деньги (заметно выше средней зарплаты программиста). Но психология устроена так, что для большинства студентов синица в руках (работа здесь и сейчас) намного привлекательнее журавля. А большой жаренный петух тем временем продолжает свой плавный рост. 🤷♂️😉
С интересом наблюдаем ситуацию! 😲
В общем — под убаюкивающие разговоры про пузырь ИИ всем успешного преодоления последствий его роста!😉
#winter_is_coming
#speed_of_progress
Пара слов о "пузыре ИИ".
Одним из ключевых признаков пузыря на фондовом рынке являет рост стоимости компании без соответствующего роста их выручки.
Выше приведен в общем-то уже устаревший график — еще в июне OpenAI перевалили за 12 миллиардов, что равно доходам Яндекса, для понимания масштабов бедствия. 😲
Интересная свежая статистика вышла у Techcrunch позавчера. Мобильное приложение OpenAI заработало 2 ярда долларов с момента выхода 2 с хвостиком года назад. При этом на январь-июль этого года 1,35 миллиарда или почти в 7 раз больше, чем за январь-июль прошлого года. Рост доходов в 7 раз год-к-году, это прям праздник!
При этом основной заработок им дает собственно чатбот (в основном сайт, и немного приложение). На чатбот приходится 73% дохода, и 27% на API. Для сравнения у Антропика 15% чатбот и 85% API (и мы даже знаем, кто его вызывает — к вопросу об LLM в программировании))). 😉
Заметим, что пузыри опасны для инвесторов тем, что могут лопаться настолько быстро, что дают большой чистый убыток (сложно зафиксировать потери). При этом история знает огромное количество случаев, когда либо сдувания не происходило вообще (т.е. компания увеличивала доход настолько, что переставала быть переоцененной), либо сдувание происходило плавно. Желающие могут погуглить про нагнетание темы про пузырь бигтехов примерно 10 лет назад. Бигтехи так и остались в топе самых дорогих компаний мира. 🤷♂️😉
Развивая тему пузырей заметим, что существует мнение о пузыре зарплат программистов 😁 Неделю назад в NYT вышла статья о проблемах на рынке труда IT в США.
Тезисно:
* В 2024 году в Computer Science закончили университет в 2+ раза больше студентов, чем в 2014 (ибо в 2014 таких студентов разбирали, как горячие пирожки) 😲
* Среди выпускников в возрасте от 22 до 27 лет по информатике безработица 6,1%, а компьютерной инженерии 7,5%. При средней по США около 4%. По иронии безработица среди недавних выпускников по биологии и истории искусства составляет всего 3%.
* Авторы статьи связываю ситуацию с последними увольнениями в Amazon, Intel, Meta* и Microsoft (все ссылки кликаются!), которые происходят из-за массового внедрения ИИ ассистентов. 😲
* Пишут про рекламные щиты CodeRabbit в центре Сан-Франциско, которые обещают отлаживать код (не писать, а дебажить!) быстрее людей (привет SWE-bench, о котором я много писал, и который, кто пропустил, про исправление багов)!
«Печальная вещь сегодня, особенно для недавних выпускников колледжей, заключается в том, что те должности, которые скорее всего будут автоматизированы, - это позиции начального уровня, которые они будут искать»
В общем довольно сложно в такой ситуации кричать про то, что ИИ не работает. Похоже, он работает, причем самым неприятным для многих программистов образом 😉
Понятно, что точка зрения "ИИ работает плохо, просто при увольнении сегодня в силу хайпа выгодно все на него свалить" тоже имеет право на существование 😉 Ок, поживем, увидим!
А тем временем индекс-hh для IT в России за год плавно переместился со значений "умеренный уровень конкуренции за рабочие места" через "высокий" к "крайне высокий" (последние 3 месяца).
При этом ко мне продолжают обращаться компании, желающие закрыть топовые ресеч позиции за очень неплохие деньги (заметно выше средней зарплаты программиста). Но психология устроена так, что для большинства студентов синица в руках (работа здесь и сейчас) намного привлекательнее журавля. А большой жаренный петух тем временем продолжает свой плавный рост. 🤷♂️😉
С интересом наблюдаем ситуацию! 😲
В общем — под убаюкивающие разговоры про пузырь ИИ всем успешного преодоления последствий его роста!
#winter_is_coming
#speed_of_progress
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤4🤔4👍1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Господа!
Самый популярный пост последнего времени на этом канале — про молодого человека, учащегося на программиста, который в конце июня искренне не смог ответить на простой вопрос "Какие предметы вы сдавали в этом семестре?". К концу июня они уже выветрились без следа, ну сдавал и сдавал 😂
Явление бесследной сдачи курсов по моим наблюдениям все более массовое. Тезисно причины:
1. Прогресс фармакологии. Сдача на спидах/фене/ноотропах (горячо осуждаю)🤦♂️
2. Прогресс радиотехники. Микронаушники для экзаменов 🤷♂️
3. Прогресс нейросетей. Автоматические домашки (и дипломы, кстати) 🤷♂️
4. Нет времени учиться. На работе дедлайны! 😉
5. Нет смысла учиться. Уже работает, нужна только корочка!🤦♂️
6. Нет времени учить. Нет смысла тратить время на преподавание из-за конской разницы зарплат в универах и компаниях. В худшем случае преподают из-за реферал бонусов, которые кратно превышают зарплату и уводят из университета оставшихся лучших. 🤷♂️
7. Сказываются родители. Общающиеся с учебной частью и преподавателями в стиле шедевра "Альтернативная математика"👍
8. Сказывается СВО. Всех вылетевших студентов забирают на СВО, а там всех убивают. Поэтому требовательный преподаватель — циничный убийца. 🙈
Мой добрый коллега Антон Конушин у себя в канале продолжил список:
9. Сказывается Ковид и его последствие - удалёнка и гибрид. Сильно упала посещаемость лекций. Сильно выросла возможность подрабатывать удаленно.
10. Медиа для дофаминовой зависимости. Клиповое мышление, потеря навыков концентрации, падение навыков чтения в принципе и длинных текстов в особенности. Трудности с восприятием занятий (это целую пару сидеть!)
Также в бурном обсуждении к первому посту (самом большом пока на этом скромном канале))) были добавлены:
11. Сказывается большая ориентация на чил и расслабон. Реально чувствуется разница в общем настрое студентов.
12. Сказывается подушевое финансирование. У университетов большие проблемы с зарплатами, а если бюджетника отчисляют — финансирование теряется. Если платника — тем более. Отчислять крайне невыгодно! 🤷♂️😉
Все это в сумме уже вызвало серьезное снижение и уровня подготовки студентов и планки требований к ним. В чате канала пишут:
Ностальгия! 😁
А тем временем микронаушники продолжают ставить рекорды!
РИА Новости недавно сообщили, что с мая до середины июля только на двух маркетплейсках было куплено микронаушников на 158 миллионов рублей (по средней цене 3,3 тысячи - это чуть меньше 50 тысяч). А всего с начала этого года (условно за полгода) их куплено более 110 тысяч.
При этом очевидно есть продажи и в специализированных магазинах, и сдача в аренду, и "взять у друга". И старые не сразу умирают. Т.е. примерно в 300-500 тысяч количество действующих микронаушников можно оценить. 😲
В чате преподавателей Вышки обсуждение:
Возможность посадить с другой стороны микронаушника почти бесплатного голосового GPT с правильным промптом — сносящий крышу ИИ-прогресс! 🤯😉 И ИИ помощники станут лучше! 😉
Короче! Доля молодых программистов, для которых образование прошло мимо, будет расти! И это отличная новость для тех, кто реально учится! 👍😁
А я, глядя на рано ушедших падаванами в прод (и дальше по классике: на выходные — Мальдивы, на майские — Дубай, на январские Тай))), вспоминаю 200-летнюю басню Крылова "Стрекоза и муравей". Аналогичные сюжеты есть и у Эзопа (~2600 лет назад). Психология людей на редкость стационарна 😉
Держите басню в современном ИИзложении (модный молодежный вариант))) Ролик стянул тут)
Вангую:❄️ ❄️ ❄️ #winter_is_coming! ❄️ ❄️ ❄️
Praemonitus, praemunitus 😁
Самый популярный пост последнего времени на этом канале — про молодого человека, учащегося на программиста, который в конце июня искренне не смог ответить на простой вопрос "Какие предметы вы сдавали в этом семестре?". К концу июня они уже выветрились без следа, ну сдавал и сдавал 😂
Явление бесследной сдачи курсов по моим наблюдениям все более массовое. Тезисно причины:
1. Прогресс фармакологии. Сдача на спидах/фене/ноотропах (горячо осуждаю)
2. Прогресс радиотехники. Микронаушники для экзаменов 🤷♂️
3. Прогресс нейросетей. Автоматические домашки (и дипломы, кстати) 🤷♂️
4. Нет времени учиться. На работе дедлайны! 😉
5. Нет смысла учиться. Уже работает, нужна только корочка!
6. Нет времени учить. Нет смысла тратить время на преподавание из-за конской разницы зарплат в универах и компаниях. В худшем случае преподают из-за реферал бонусов, которые кратно превышают зарплату и уводят из университета оставшихся лучших. 🤷♂️
7. Сказываются родители. Общающиеся с учебной частью и преподавателями в стиле шедевра "Альтернативная математика"
8. Сказывается СВО. Всех вылетевших студентов забирают на СВО, а там всех убивают. Поэтому требовательный преподаватель — циничный убийца. 🙈
Мой добрый коллега Антон Конушин у себя в канале продолжил список:
9. Сказывается Ковид и его последствие - удалёнка и гибрид. Сильно упала посещаемость лекций. Сильно выросла возможность подрабатывать удаленно.
10. Медиа для дофаминовой зависимости. Клиповое мышление, потеря навыков концентрации, падение навыков чтения в принципе и длинных текстов в особенности. Трудности с восприятием занятий (это целую пару сидеть!)
Также в бурном обсуждении к первому посту (самом большом пока на этом скромном канале))) были добавлены:
11. Сказывается большая ориентация на чил и расслабон. Реально чувствуется разница в общем настрое студентов.
12. Сказывается подушевое финансирование. У университетов большие проблемы с зарплатами, а если бюджетника отчисляют — финансирование теряется. Если платника — тем более. Отчислять крайне невыгодно! 🤷♂️😉
Все это в сумме уже вызвало серьезное снижение и уровня подготовки студентов и планки требований к ним. В чате канала пишут:
Я помню, у нас были экзамены (разумеется не все) на 17 человек, которые начинались в 9 утра и шли до закрытия корпуса (в районе 22:00), т.е., грубо говоря, минут по 30-40 на человека )
Но это были идейные преподаватели старой закалки и система была немного другая...
Ностальгия! 😁
А тем временем микронаушники продолжают ставить рекорды!
РИА Новости недавно сообщили, что с мая до середины июля только на двух маркетплейсках было куплено микронаушников на 158 миллионов рублей (по средней цене 3,3 тысячи - это чуть меньше 50 тысяч). А всего с начала этого года (условно за полгода) их куплено более 110 тысяч.
При этом очевидно есть продажи и в специализированных магазинах, и сдача в аренду, и "взять у друга". И старые не сразу умирают. Т.е. примерно в 300-500 тысяч количество действующих микронаушников можно оценить. 😲
В чате преподавателей Вышки обсуждение:
В этом году уже было не только много попыток сдать ДЗ, сгенерированное ИИ, но и сильный рост количеств людей с наушниками (раньше нужен был человек на другой стороне, а теперь его искать не нужно). Правда часто решения только на первый взгляд выглядели решениями.
Возможность посадить с другой стороны микронаушника почти бесплатного голосового GPT с правильным промптом — сносящий крышу ИИ-прогресс! 🤯😉 И ИИ помощники станут лучше! 😉
Короче! Доля молодых программистов, для которых образование прошло мимо, будет расти! И это отличная новость для тех, кто реально учится! 👍😁
А я, глядя на рано ушедших падаванами в прод (и дальше по классике: на выходные — Мальдивы, на майские — Дубай, на январские Тай))), вспоминаю 200-летнюю басню Крылова "Стрекоза и муравей". Аналогичные сюжеты есть и у Эзопа (~2600 лет назад). Психология людей на редкость стационарна 😉
Держите басню в современном ИИзложении (модный молодежный вариант))) Ролик стянул тут)
Вангую:
Praemonitus, praemunitus 😁
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍11❤2🔥1
Господа!
Тут оказывается на 1 месте в топе недели Хабра сейчас висит статья "Про IT в 2025 году", о том, что происходит на рынке труда в IT с точки зрения матерого техдира. И там (внезапно!) многое перекликается с моими последними двумя постами.
Какие моменты отметил бы:
1. Человек тоже пишет про пузырь зарплат и огромное количество недоучек, которые рванули в IT за деньгами:
Добавлю к этому, что ковид сильнее открыл рынок других стран. Огромное количество компаний наладили удаленную работу и много реально крутых людей сменили наши компании на иностранные (иногда со сменой ПМЖ, иногда нет). Когда сильные специалисты начали приносить офферы иностранных компаний, им вынуждены были поднять зарплаты.
2. Про ожидания людей хорошо:)
А еще в тексте много про вранье в резюме (которое стало массовым), и у линейных сотрудников, и у топов. Что критически снизило доверие к резюме (пострадают все).
3. И категорически приветствую мысль:
Напомню ключевые идеи прошлого и позапрошлого поста:
* Есть мнение про пузырь зарплат в IT, которые уже начал сдувать проклятый ИИ. В частности в США сильно упал спрос на специалистов начального уровня (безработица среди них уже в 1.5-1.8 раз больше средней по США).
* В России за год уровень конкуренции за рабочие места в IT вырос с "умереного" до крайне "высокого", количество вакансий на треть сократилось, а количество резюме на треть выросло.
* Приведены 12 причин, по которой уровень подготовки программистов упал (причем повсеместно).
*❄️ #winter_is_coming ❄️
Выводы лемминга:🧠
* Нужно как можно скорее устроиться в компанию, чтобы выполнять low-level работу которую будут массово автоматизировать, чтобы опыт, вот! 😉
* Нужно сдавать экзамены с микронаушником, причем сильнее всего забивать на самые сложные предметы (в первую очередь на сложную математику, используемую в современных статьях). 😉
Ровно эта стратегия позволит вам освоить ценную для компаний работу, которую сможет делать не так много людей. Точно-точно! 😂
Sapienti sat! 😉
Тут оказывается на 1 месте в топе недели Хабра сейчас висит статья "Про IT в 2025 году", о том, что происходит на рынке труда в IT с точки зрения матерого техдира. И там (внезапно!) многое перекликается с моими последними двумя постами.
Какие моменты отметил бы:
1. Человек тоже пишет про пузырь зарплат и огромное количество недоучек, которые рванули в IT за деньгами:
Массово они решили стать айтишниками когда зарплаты улетели в космос. А почему они улетели в космос?
Благодаря нескольким чудесным компаниям, которые начали пылесосить рынок, давая ребятам x*3 или x*5 к их текущей зарплате.
Только вот официальная история умалчивает, что их потом весьма стремительно отправляли обратно на рынок труда, когда выяснялось, что они не соответствуют. Почему так? Потому что компаниям было дешевле (да, это кому-то может показаться парадоксальным) всех спылесосить, платить огромную зарплату до окончания испытательного срока или до первого performance review, а потом оставить действительно крутых… Проще, чем тратить 3-5 месяцев на поиск того самого кандидата.
На этой же волне появилось бесчисленное количество курсов, которые обещали сделать из тебя за 3 месяца крутейшего айтишника и потом трудоустроить. И оно даже прокатывало на первых порах. Уровень доверия в компаниях был сильно выше. Но вот только на дистанции выяснилось (внезапно), что невозможно за 3 месяца (и даже за год-два-три) сделать крутейшего айтишника. Неплохого да, крутейшего нет.
Ну а дальше совсем просто. Ребята, которых отправили на рынок труда, шли в другие компании, с устойчивой позицией в том, что они мега-крутые спецы. Ну а так как ТАМ они получали вагон денег, то в новой компании они на меньшее были не согласны. Дальнейшее раздутие зарплат было делом техники и времени.
Добавлю к этому, что ковид сильнее открыл рынок других стран. Огромное количество компаний наладили удаленную работу и много реально крутых людей сменили наши компании на иностранные (иногда со сменой ПМЖ, иногда нет). Когда сильные специалисты начали приносить офферы иностранных компаний, им вынуждены были поднять зарплаты.
2. Про ожидания людей хорошо:)
Есть большое количество новоиспечённых ИТ разработчиков/аналитиков/тестировщиков/продактов (дополните список), с весьма скромным опытом (и нередко сомнительным качеством работы), которые готовы работать только 2-3 часа в день, принимать ванну из смузи, играть в плойку, на которых категорически нельзя повышать голос, которые требуют себе огромную зарплату, которые чтобы прийти на офлайн интервью просят прислать за ними вертолёт, и которые начинают собеседование со слов: «я УЖЕ 1,5 года пишу, я мидл ёпта».
А еще в тексте много про вранье в резюме (которое стало массовым), и у линейных сотрудников, и у топов. Что критически снизило доверие к резюме (пострадают все).
3. И категорически приветствую мысль:
Забегая вперёд тут хочется вставить мудрость, которой с вами поделится любой консультант по финансам и личному бренду — чем больше людей умеет/может делать твою работу, тем ниже она оплачивается.
Напомню ключевые идеи прошлого и позапрошлого поста:
* Есть мнение про пузырь зарплат в IT, которые уже начал сдувать проклятый ИИ. В частности в США сильно упал спрос на специалистов начального уровня (безработица среди них уже в 1.5-1.8 раз больше средней по США).
* В России за год уровень конкуренции за рабочие места в IT вырос с "умереного" до крайне "высокого", количество вакансий на треть сократилось, а количество резюме на треть выросло.
* Приведены 12 причин, по которой уровень подготовки программистов упал (причем повсеместно).
*
Выводы лемминга:
* Нужно как можно скорее устроиться в компанию, чтобы выполнять low-level работу которую будут массово автоматизировать, чтобы опыт, вот! 😉
* Нужно сдавать экзамены с микронаушником, причем сильнее всего забивать на самые сложные предметы (в первую очередь на сложную математику, используемую в современных статьях). 😉
Ровно эта стратегия позволит вам освоить ценную для компаний работу, которую сможет делать не так много людей. Точно-точно! 😂
Sapienti sat! 😉
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍13❤4👎2😁1
Господа!
Есть такой известный образ "канарейка в угольной шахте". На заре технической революции, когда размер угольных шахт резко вырос, а датчики метана (выделяемого угольными пластами) были очень дороги, в шахтах начали использовать канареек. Канарейки намного чувствительнее к концентрации метана, чем человек. И пока канарейки пели — можно было работать. Как только переставали — надо было срочно делать ноги и ждать, пока штрек проветрится.
На днях Стенфорд выпустил интересную статью "Canaries in the Coal Mine? Six Facts about the Recent Employment Effects of Artificial Intelligence". Они договорились с крупнейшим поставщиком бухгалтерского сервиса в США компанией ADP (начисляет зарплату 25 миллионам работников в США) о предоставлении анонимизированных данных о профессии сотрудников, их возрасте и размере зарплаты в областях, "потенциально подверженных влиянию генеративного ИИ". 🤔
ADP в основном работает с компаниями малого и среднего размера (50-200 сотрудников), но в числе их клиентов есть и крупные, например Amazon (где оч много программистов) и T-mobile.
Короче, первый факт из шести, который они констатируют:
График выше. Интересно, что падение у программистов — самое большое среди кучи профессий, которые они проанализировали (до 20%). Еще раз — это headcount. Поголовье. В переводе на русский язык меньшее количество сотрудников в возрастной группе 26-30, чем 22-25 через 3 года означает, что в среднем больше увольняли, чем нанимали.🤔 ❄️ #winter_is_coming ❄️ Любопытно, что синьоров больше нанимали, чем увольняли. Причем заметно! (возможно, сокращенных большими компаниями) 😉
Также довольно сильно пострадал Customer Service — примерно минус 10% (но меньше, чем 20% у программистов). Меньше стали брать молодых Marketing & Sales Managers. Ожидаемо.✍️
Ну и в качестве альтернативы они показывают, что количество Stock Clerks выросло, а молодых Health Aides стали набирать почти на 20% больше, чем в 2022 году!И это они еще не посчитали курьеров! 😉
Из хороших новостей — зарплаты остались примерно на том же уровне — у молодых Marketing & Sales Managers на ~5% упали, а у молодых Software Developers даже на 5-7% выросли.✍️
Остальные пять фактов, кому интересно, в исходной статье.
Для тех, ктопочувствовал себя канарейкой категорически со статьей не согласен или имеет вопросы, можно послезавтра поучаствовать по зум в семинаре Stanford Digital Economy Lab по этой теме:
https://digitaleconomy.stanford.edu/event/bharat-chandar-canaries-in-the-coal-mine-six-facts-about-the-recent-employment-effects-of-artificial-intelligence/
September 29, 2025
12p – 1p Pacific Time
Everybody welcome! 😉
22:00 по Москве — вполне 👍
И тут меня недавно звали опять перед школьниками выступать. Очень ярко было видно, как из одного и того же факта разными людьми делаются диаметрально противоположные выводы. Например, из того, что LLM могут ответить на любой вопрос кто-то делает вывод, что учить вообще ничего не надо (а смысл??? ведь всегда можно спросить! 🤦♂️😂). А кто-то (таких немного, но к таким меня и зовут) наоборот, что будут востребованы те, кто учит. 😉
Замечу, что даже учиться в потоке со всеми сегодня стало сложнее, а уж учиться потом и самостоятельно сложнее многократно (вижу это очень наглядно по success rate приходящих к нам прокачиваться олдов).
Также замечу, что примерно через 3 года "придут за мидлами" (и я писал почему). А через 5-7 лет за синьорами, но сильно не за всеми. Если будут экономические потрясения, то все сдвинется на более ранний срок.
Сейчас как раз идут экзамены в программе AI Masters (куда я вас звал поступать месяц назад), конкурс в которой в этом году вырос в 1.5 раза по сравнению с прошлым годом. При том, что рекламы практически не было (она принципиально не покупалась вообще!)✍️
Всем конкурентоспособности! 😉
Sapienti sat! 😁
#neuroplasticity
#нейропластичность
Есть такой известный образ "канарейка в угольной шахте". На заре технической революции, когда размер угольных шахт резко вырос, а датчики метана (выделяемого угольными пластами) были очень дороги, в шахтах начали использовать канареек. Канарейки намного чувствительнее к концентрации метана, чем человек. И пока канарейки пели — можно было работать. Как только переставали — надо было срочно делать ноги и ждать, пока штрек проветрится.
На днях Стенфорд выпустил интересную статью "Canaries in the Coal Mine? Six Facts about the Recent Employment Effects of Artificial Intelligence". Они договорились с крупнейшим поставщиком бухгалтерского сервиса в США компанией ADP (начисляет зарплату 25 миллионам работников в США) о предоставлении анонимизированных данных о профессии сотрудников, их возрасте и размере зарплаты в областях, "потенциально подверженных влиянию генеративного ИИ". 🤔
ADP в основном работает с компаниями малого и среднего размера (50-200 сотрудников), но в числе их клиентов есть и крупные, например Amazon (где оч много программистов) и T-mobile.
Короче, первый факт из шести, который они констатируют:
Занятость молодых специалистов в профессиях, связанных с искусственным интеллектом, снизилась.
График выше. Интересно, что падение у программистов — самое большое среди кучи профессий, которые они проанализировали (до 20%). Еще раз — это headcount. Поголовье. В переводе на русский язык меньшее количество сотрудников в возрастной группе 26-30, чем 22-25 через 3 года означает, что в среднем больше увольняли, чем нанимали.
Также довольно сильно пострадал Customer Service — примерно минус 10% (но меньше, чем 20% у программистов). Меньше стали брать молодых Marketing & Sales Managers. Ожидаемо.
Ну и в качестве альтернативы они показывают, что количество Stock Clerks выросло, а молодых Health Aides стали набирать почти на 20% больше, чем в 2022 году!
Из хороших новостей — зарплаты остались примерно на том же уровне — у молодых Marketing & Sales Managers на ~5% упали, а у молодых Software Developers даже на 5-7% выросли.
Остальные пять фактов, кому интересно, в исходной статье.
Для тех, кто
https://digitaleconomy.stanford.edu/event/bharat-chandar-canaries-in-the-coal-mine-six-facts-about-the-recent-employment-effects-of-artificial-intelligence/
September 29, 2025
12p – 1p Pacific Time
Everybody welcome! 😉
22:00 по Москве — вполне 👍
И тут меня недавно звали опять перед школьниками выступать. Очень ярко было видно, как из одного и того же факта разными людьми делаются диаметрально противоположные выводы. Например, из того, что LLM могут ответить на любой вопрос кто-то делает вывод, что учить вообще ничего не надо (а смысл??? ведь всегда можно спросить! 🤦♂️😂). А кто-то (таких немного, но к таким меня и зовут) наоборот, что будут востребованы те, кто учит. 😉
Замечу, что даже учиться в потоке со всеми сегодня стало сложнее, а уж учиться потом и самостоятельно сложнее многократно (вижу это очень наглядно по success rate приходящих к нам прокачиваться олдов).
Также замечу, что примерно через 3 года "придут за мидлами" (и я писал почему). А через 5-7 лет за синьорами, но сильно не за всеми. Если будут экономические потрясения, то все сдвинется на более ранний срок.
Сейчас как раз идут экзамены в программе AI Masters (куда я вас звал поступать месяц назад), конкурс в которой в этом году вырос в 1.5 раза по сравнению с прошлым годом. При том, что рекламы практически не было (она принципиально не покупалась вообще!)
Всем конкурентоспособности! 😉
Sapienti sat! 😁
#neuroplasticity
#нейропластичность
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍5❤1🔥1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Господа!
We are hiring! ) Мы начинаем наш традиционный основной спецкурс (теперь уже один из семи), откуда набираем к себе! 🎯
Какие изменения:
* С этого года мы набираем не только со 2 курса в бакалавриат, но и с 4 в магистратуру.
Как вы помните, у нас 2 человека в этом году на 3 курсе первыми авторами затащили ИИ А*, и к тому идет, что в аспирантуру будем брать только авторов А*))) Но чтобы дать шанс — расширяем возможности присоединиться к нам. 😁👍
* У нас недавно начат очень прикольный проект по оценке детекторов дипфейков. Тема крайне сложная, но скоро безмерно актуальная. Ее сложность, помимо алгоритмической, в количестве (и качестве) работающих в области команд. Попробуем побороться с ними для начала в размере и аккуратности датасета (и не только))). А поскольку этот проект прямо сейчас расширяется — надеюсь, успеем сделать по теме задание в спецкурс. Расскажем, как маркируются GenAI картинки и как стираются эти вотермарки (важнейшая составляющая задачи детекции). 😁
Кто помнит, в конце прошлого года мы взяли 5 место (из 72 команд)🥳 в челлендже в рамках NeurIPS 2024 "Erasing the Invisible: A Stress-test challenge for Image Watermarking", посвященного стиранию вотермарков. Причем мы очень неплохо стирали вотермарки, сделанные неизвестным образом (это заметно сложнее). 💪
Развиваем тему!🙂
* Мы планируем больше набирать с осени, чем весной, чтобы раньше подключать людей в проекты и пробовать на реальных задачах. Поэтому попасть к нам с осеннего семестра шансов будет больше. ☝️
👨🏻🏫 Где: ВМК МГУ, аудитория 612
⌚️ Когда: по средам в 14:35
📆 Первая лекция: 17 сентября
Пересылайте младшим товарищам и присоединяйтесь сами (чат курса @vgcourse2025)!💪 💪 😉
Какие изменения:
* С этого года мы набираем не только со 2 курса в бакалавриат, но и с 4 в магистратуру.
Как вы помните, у нас 2 человека в этом году на 3 курсе первыми авторами затащили ИИ А*, и к тому идет, что в аспирантуру будем брать только авторов А*))) Но чтобы дать шанс — расширяем возможности присоединиться к нам. 😁👍
* У нас недавно начат очень прикольный проект по оценке детекторов дипфейков. Тема крайне сложная, но скоро безмерно актуальная. Ее сложность, помимо алгоритмической, в количестве (и качестве) работающих в области команд. Попробуем побороться с ними для начала в размере и аккуратности датасета (и не только))). А поскольку этот проект прямо сейчас расширяется — надеюсь, успеем сделать по теме задание в спецкурс. Расскажем, как маркируются GenAI картинки и как стираются эти вотермарки (важнейшая составляющая задачи детекции). 😁
Кто помнит, в конце прошлого года мы взяли 5 место (из 72 команд)
Развиваем тему!
* Мы планируем больше набирать с осени, чем весной, чтобы раньше подключать людей в проекты и пробовать на реальных задачах. Поэтому попасть к нам с осеннего семестра шансов будет больше. ☝️
👨🏻🏫 Где: ВМК МГУ, аудитория 612
⌚️ Когда: по средам в 14:35
📆 Первая лекция: 17 сентября
Пересылайте младшим товарищам и присоединяйтесь сами (чат курса @vgcourse2025)!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥17❤7
Господа!
Из недавней переписки с очень хорошим человеком:
😂🤣😂 Я посмеялся, конечно!
Дорогие друзья! Я трачу драгоценное время лекций на рассказы про glassdoor.com/Salaries со скриншотами (статья про них, альтернативы) не для того, чтобы вы на собеседованиях демонстрировали IQ 55, ссылаясь на меня! 🤦♂️😁😁😁
Ключевое: не вы должны ПРОСИТЬ много, а вам должны ПЛАТИТЬ много. Разница в трех буквах, но она принципиальна! 😉 Существует рынок. На рынке есть зарплаты. Важно их очень хорошо представлять и иметь внешнее подтверждение, что вы тянете позицию, на которую претендуете. Явное четкое подтверждение тут, когда вас ПРИГЛАШАЮТ на позицию с хорошими деньгами.🙂
Ирония судьбы, которую я наблюдаю много лет: компании готовы очень много платить за топовых специалистов (для которых нужна прокачка от аспиранта и выше) и подолгу их ищут, но огромное количество молодых людей с хорошими данными банально не доучиваются до этого уровня (особенно в последнее время), а уходят работать раньше. Собственно, это не парадокс, а прямая причинно-следственная связь. Ровно потому, что долго прокачиваться очень сложно (и морально, и физически, и физиологически), большинство рано уходит фигачить прод и не доходит до топового уровня. 🤷♂️
А индустрия сходит с ума:
* £700k pay packets for top AI workers in Europe 😜
* Meta offering $10m a year-plus for scarce AI talent 😲
* И вообще: A.I. Researchers Are Negotiating $250 Million Pay Packages. Just Like N.B.A. Stars😨
Пакеты в 250 миллионов последнего времени, это, конечно, круто. Раньше было меньше. Для желающих рекомендую: AI Specialist Salaries in 2024–2025: A Comprehensive Report, там много интересных чиселок.✍️
С другой стороны я тут много писал про увольнения (подробно в мае, и более кратко в августе со ссылкой на чудную статистику хедхантера роста числа резюме и уменьшения числа вакансий в IT в России).
Дочки Сбера довольно много уволили (в том числе) айтишников и программистов этой зимой. Тут сорока принесла, что это не случайность, а целенаправленная политика и суммарно планируется увольнять 10-15% сотрудников в год следующие 5 лет (упс). Там 200 тысяч сотрудников и объективно есть куда "худеть", но число резюме на HH, вангую, снова вырастет. 🤷♂️😉
Ну и интересные процессы идут в США (на фото выше):
🔻Человек сфоткал офис xAI с палатками (где народ ночует, чтобы время на дорогу домой не тратить), а другой сотрудник шутит — это не наш офис, у нас палаток больше! 😁
🔻 На графике — заметный рост заказов еды в офисы в этом году по сравнению с прошлым (в первую очередь в связи с переходом офисов на режим 996, с 9 до 21, 6 дней в неделю).
🔻 Ну и женщина на видео возмущается, что реально в калифорнии программистам предлагают 996 и даже 997. Посмотрите!👀 😉
В России такого пока нет. Но❄️ ❄️ #winter_is_coming ❄️ ❄️
Я это пишу не для того, чтобы напугать. И не для того, чтобы спорить! Чем больше людей думают, что это полная фигня, тем лучше! Я в этом крайне заинтересован, поскольку чем больше будет таких людей, тем лучше будут чувствовать себя те, кто пошли ко мне 😉 Моя задача — отобрать тех, кто готов прокачаться на создание топовых алгоритмов, участие в топовых конференциях и дальше работу в топовых компаниях. Тех кого будут переманивать, а не кто будет выпрашиватьне поинтересовавшись рынком. 😂😉
Удержаться на этом треке реально сложно (очень многие сходят). Но победители получают хорошо.💪
Ищу таких. 😁
Из недавней переписки с очень хорошим человеком:
мне на позицию в Дубае писал один парень, я его спросил сколько он просит, на что он ответил: вдохновившись словами Дмитрия Сергеевича Ватолина, прошу ... и запросил в 4-5 раз выше рынка 🗿
сразу раза в два выше местного CEO 😂
😂🤣😂 Я посмеялся, конечно!
Дорогие друзья! Я трачу драгоценное время лекций на рассказы про glassdoor.com/Salaries со скриншотами (статья про них, альтернативы) не для того, чтобы вы на собеседованиях демонстрировали IQ 55, ссылаясь на меня! 🤦♂️😁😁😁
Ключевое: не вы должны ПРОСИТЬ много, а вам должны ПЛАТИТЬ много. Разница в трех буквах, но она принципиальна! 😉 Существует рынок. На рынке есть зарплаты. Важно их очень хорошо представлять и иметь внешнее подтверждение, что вы тянете позицию, на которую претендуете. Явное четкое подтверждение тут, когда вас ПРИГЛАШАЮТ на позицию с хорошими деньгами.
Ирония судьбы, которую я наблюдаю много лет: компании готовы очень много платить за топовых специалистов (для которых нужна прокачка от аспиранта и выше) и подолгу их ищут, но огромное количество молодых людей с хорошими данными банально не доучиваются до этого уровня (особенно в последнее время), а уходят работать раньше. Собственно, это не парадокс, а прямая причинно-следственная связь. Ровно потому, что долго прокачиваться очень сложно (и морально, и физически, и физиологически), большинство рано уходит фигачить прод и не доходит до топового уровня. 🤷♂️
А индустрия сходит с ума:
* £700k pay packets for top AI workers in Europe 😜
* Meta offering $10m a year-plus for scarce AI talent 😲
* И вообще: A.I. Researchers Are Negotiating $250 Million Pay Packages. Just Like N.B.A. Stars
Пакеты в 250 миллионов последнего времени, это, конечно, круто. Раньше было меньше. Для желающих рекомендую: AI Specialist Salaries in 2024–2025: A Comprehensive Report, там много интересных чиселок.
С другой стороны я тут много писал про увольнения (подробно в мае, и более кратко в августе со ссылкой на чудную статистику хедхантера роста числа резюме и уменьшения числа вакансий в IT в России).
Дочки Сбера довольно много уволили (в том числе) айтишников и программистов этой зимой. Тут сорока принесла, что это не случайность, а целенаправленная политика и суммарно планируется увольнять 10-15% сотрудников в год следующие 5 лет (упс). Там 200 тысяч сотрудников и объективно есть куда "худеть", но число резюме на HH, вангую, снова вырастет. 🤷♂️😉
Ну и интересные процессы идут в США (на фото выше):
🔻Человек сфоткал офис xAI с палатками (где народ ночует, чтобы время на дорогу домой не тратить), а другой сотрудник шутит — это не наш офис, у нас палаток больше! 😁
🔻 На графике — заметный рост заказов еды в офисы в этом году по сравнению с прошлым (в первую очередь в связи с переходом офисов на режим 996, с 9 до 21, 6 дней в неделю).
🔻 Ну и женщина на видео возмущается, что реально в калифорнии программистам предлагают 996 и даже 997. Посмотрите!
В России такого пока нет. Но
Я это пишу не для того, чтобы напугать. И не для того, чтобы спорить! Чем больше людей думают, что это полная фигня, тем лучше! Я в этом крайне заинтересован, поскольку чем больше будет таких людей, тем лучше будут чувствовать себя те, кто пошли ко мне 😉 Моя задача — отобрать тех, кто готов прокачаться на создание топовых алгоритмов, участие в топовых конференциях и дальше работу в топовых компаниях. Тех кого будут переманивать, а не кто будет выпрашивать
Удержаться на этом треке реально сложно (очень многие сходят). Но победители получают хорошо.
Ищу таких. 😁
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤14👍1
Господа!
Сегодня стало оооочень модно примерно во всем винитьпроклятую генетику. Лишний вес? Так у родителей же! Слабые результаты? Так в семье ж... 🤔
Некоторое время назад в ТЖ была любопытная статья. Они взяли ~11 тысяч статей Википедии про профессиональных российских спортсменов и посмотрели их дату рождения. Шок-контент: внезапно выяснилось, что родившиеся в январе генетически намного лучше приспособлены к большому спорту, чем родившиеся в декабре! (первый график) 🤣😉
Причем сильнее всего влияние на юношеские сборные, а потом падает (второй график). 🤔
Тема называется "Эффект относительного возраста" и связана с тем, что группы для занятий в спортшколах набираются по годам рождения. И особенно в детском возрасте даже разница в полгода (а тем более почти в год) — это очень существенно.🤾♂️
Любопытно, что в командных видах спорта эффект существенно сильнее. Там вхождение в сборные для январских более чем в 2+ раза вероятнее, чем для декабрьских (нижние графики).🤔
Забавно, что аналогичные исследования есть и на тему питания. Известно, что азиаты (японцы, корейцы, китайцы) более сухощавы, чем европеоиды. Генетически, естественно. Далее была скрупулёзно собрана статистика по весу у азиатских детей, усыновленных на западе. И там абсолютно неожиданно с лишним весом все оказалось почти на уровне местных. Походу Макдональдс и мороженное ведерками на пол-галлона (~1.8 кг, выгодны по цене и очень популярны в США))) напрочь рушат всю генетику... 😉
Берегите свою генетику смолоду, короче! 😂
Теперь к чему это было.
Я довольно регулярно повторяю, что современная наука в ИИ стала (особенно с недавних пор) командным видом спорта. Да, бывают А*, затащенные в одиночку. Но их единицы. А наиболее часто встречаются команды в 5-7 человек.
Связано это с тем, что в последнее время резко выросла скорость устаревания новизны научных результатов. Есть области, где результат устаревает за 3 месяца, есть вообще где за пару-тройку недель. Да, гений-одиночка может (в теории) прочитать море свежих статей, продумать идею, реализовать и проверить ее работоспособность, написать и подать статью, но... По факту сегодня это возможно только в "медленных" областях. А в большинстве областей даже у гения нет никаких шансов в соревновании с командой из 10 средних китайцев, пашущих в режиме 996. 😧
Я, как "тренер", наблюдаю (особенно в последний год) довольно массовое желание "возрастных" товарищей (это которые ближе к 30) вернуться вбольшой спорт науку и прокачаться в написании топовых статей. ✌️
И понятно, откуда оно растет. Тенденции совершенно конкретные: огромное количество рутинных (базовых) задач либо уже автоматизируются, либо будут явно автоматизированы завтра (т.е. высвободится армия делавших их). Это с одной стороны. С другой виден серьезный спрос и повышение зарплат в области исследовательских задач, где людей, очевидно, не хватает. Выбор очевиден. 😉
Вот только #нейропластичность не обманешь. Коллеги из AIRI, у которых было в прошлом году под 100 А* и статистика богата, говорят, что брать людей старше 4-5 лет после окончания университета крайне неэффективно. Они уже "декабрьские". Только разница в том, что тут в большинстве случаев люди сами выбрали уйти в индустрию в свое время. 🤷♂️
Ну и забавно, что с большой вероятностью наиболее "пострадавшими" будет армияперекладывателей джейсончиков Data Scientist-ов, которые со 2 курса ушли в компанию в модную тему, но в реальности в подавляющем большинстве разменяли получение серьезной базы на изучение модных фреймворков и, как следствие, обнаруживают, что они просто не могут читать свежие научные статьи не в пересказе GPT 🤷♂️😉
Ровно отсюда растет популярность ШАД и AI Masters (в последнюю, я писал, в этом году поступало в 1.5 раза больше, чем в прошлом, при полном отсутствии платной рекламы).🙂 👏 🙂 Но вкатиться в более позднем возрасте получится сильно не у всех. Поинтересуйтесь, сколько успешно поступивших заканчивают ШАД. Это суровая статистика, друзья. 😉
Всем конкурентоспособности! Это будет непросто в ближайшие 10 лет!💪 💪 💪 💪 💪
#нейропластичность
#neuroplasticity
Сегодня стало оооочень модно примерно во всем винить
Некоторое время назад в ТЖ была любопытная статья. Они взяли ~11 тысяч статей Википедии про профессиональных российских спортсменов и посмотрели их дату рождения. Шок-контент: внезапно выяснилось, что родившиеся в январе генетически намного лучше приспособлены к большому спорту, чем родившиеся в декабре! (первый график) 🤣😉
Причем сильнее всего влияние на юношеские сборные, а потом падает (второй график). 🤔
Тема называется "Эффект относительного возраста" и связана с тем, что группы для занятий в спортшколах набираются по годам рождения. И особенно в детском возрасте даже разница в полгода (а тем более почти в год) — это очень существенно.
Любопытно, что в командных видах спорта эффект существенно сильнее. Там вхождение в сборные для январских более чем в 2+ раза вероятнее, чем для декабрьских (нижние графики).
Забавно, что аналогичные исследования есть и на тему питания. Известно, что азиаты (японцы, корейцы, китайцы) более сухощавы, чем европеоиды. Генетически, естественно. Далее была скрупулёзно собрана статистика по весу у азиатских детей, усыновленных на западе. И там абсолютно неожиданно с лишним весом все оказалось почти на уровне местных. Походу Макдональдс и мороженное ведерками на пол-галлона (~1.8 кг, выгодны по цене и очень популярны в США))) напрочь рушат всю генетику... 😉
Берегите свою генетику смолоду, короче! 😂
Теперь к чему это было.
Я довольно регулярно повторяю, что современная наука в ИИ стала (особенно с недавних пор) командным видом спорта. Да, бывают А*, затащенные в одиночку. Но их единицы. А наиболее часто встречаются команды в 5-7 человек.
Связано это с тем, что в последнее время резко выросла скорость устаревания новизны научных результатов. Есть области, где результат устаревает за 3 месяца, есть вообще где за пару-тройку недель. Да, гений-одиночка может (в теории) прочитать море свежих статей, продумать идею, реализовать и проверить ее работоспособность, написать и подать статью, но... По факту сегодня это возможно только в "медленных" областях. А в большинстве областей даже у гения нет никаких шансов в соревновании с командой из 10 средних китайцев, пашущих в режиме 996. 😧
Я, как "тренер", наблюдаю (особенно в последний год) довольно массовое желание "возрастных" товарищей (это которые ближе к 30) вернуться в
И понятно, откуда оно растет. Тенденции совершенно конкретные: огромное количество рутинных (базовых) задач либо уже автоматизируются, либо будут явно автоматизированы завтра (т.е. высвободится армия делавших их). Это с одной стороны. С другой виден серьезный спрос и повышение зарплат в области исследовательских задач, где людей, очевидно, не хватает. Выбор очевиден. 😉
Вот только #нейропластичность не обманешь. Коллеги из AIRI, у которых было в прошлом году под 100 А* и статистика богата, говорят, что брать людей старше 4-5 лет после окончания университета крайне неэффективно. Они уже "декабрьские". Только разница в том, что тут в большинстве случаев люди сами выбрали уйти в индустрию в свое время. 🤷♂️
Ну и забавно, что с большой вероятностью наиболее "пострадавшими" будет армия
Ровно отсюда растет популярность ШАД и AI Masters (в последнюю, я писал, в этом году поступало в 1.5 раза больше, чем в прошлом, при полном отсутствии платной рекламы).
Всем конкурентоспособности! Это будет непросто в ближайшие 10 лет!
#нейропластичность
#neuroplasticity
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤10👍3😢3🔥1🤔1
Господа!
Поговорим сегодня о важности фундамента.
Я регулярно толкаю тезисы:
👉 "Фундаментальные знания критичны для будущей работы" (привет, прогресс)
👉 "Глубокие фундаментальные знания затаскивать тем проще, чем раньше" (привет, #нейропластичность)
В плане "для работы" скоро, надеюсь, напишу про свой любимый (и стремительно устаревающий) SWE-bench.
А в плане фундаментальности хороший вопрос задал к прошлом посту уважаемый Василий Латонов:
У меня периодические дискуссии на эту тему с коллегами старшего поколения, с которыми я часто не согласен. В университетах здесь давно недетский кризис о котором сегодня хорошо написал канал "Наука и университеты":
Все эти вывернутые наизнанку KPI, помноженные на смешные по меркам IT зарплаты, плавно превращают университетское образование в тыкву. Как в плане обновления программы, так и в плане требований по ней.
Возвращаясь к исходному вопросу, важно знать КАК МИНИМУМФортран, устройство БЭСМ-6, 😉 матан, линал, тервер, матстат, чмы, теорию оптимизации, ML, DL, CV и далее специализированные топики типа RL, генеративок, диффузионок и т.д. (список не полный)
Хороший критерий — способность самостоятельно (без GPT) читать свежие статьи по теме с топовых конференций типа CVPR, ICML, ICLR, ICCV, ECCV, AAAI etc.
Существует довольно много работающих с младших курсов молодых людей, считающих, что они все им нужное от университета получили, которые этот критерий не проходят. И не считают нужным проходить. И слава богу!
Классика жанра — молодые люди на работе примерно все задачи пытаются решить (а) нейронками, (б) end-2-end 🙈🤷♂️😂. Они же наплатных курсах делали fast-way-to-win задания, где скармливаешь данные и все тут же классно заводится! И теперь твердо намерены на работе этот успех снова и снова повторять! Фигли! 😂 А дальше внезапно выясняется, что данных мало. И в данных есть особенности, которые удобнее захардкодить, чем ловить косяки end-2-end. И вообще классические решения сильно лучше по компьюту. А молодые люди не в теме! Упс! 🤷♂️
Некоторые возражают: так мне на работе инженерия нужна! Ну вообще ей тоже надо учиться, внезапно. Даже чтобы чтобы всего лишь использовать современные технологии.
Мы в мае выпустили сравнение видеохостингов, где констатировали, что YouTube по потоку обгоняет отечественные сервисы до 2 раз при том же качестве. Сейчас делаем сравнение онлайн кинотеатров. Там разница с Netflix достигает примерно 8 раз. Т.е. Netflix нужно в 8 раз (В ВОСЕМЬ РАЗ, Карл!!!) меньший поток, чтобы показать на вашем умном телевизоре картинку такого же качества. И там в основном все упирается в нетривиальную инженерную оптимизацию имеющихся технологий.
Деликатно замечу, что в наших ежегодных сравнениях кодеков компании борются за единицы процентов битрейта при том же качестве и российских компаний там давно нет.Впрочем Роскомнадзор наши компании точно спасет, так что программистам можно сильно не напрягаться, пипл и так схавает.
При этом компании жалуются на недостаток серьезных специалистов. Но никто не готов особо платить за их подготовку (на данный момент), зато готовы много платить хедхантерам, которые из университетов забирают последних из тех, кто этих специалистов готовил.🤯 🤷♂️ Вангую на новом витке спирали разницу на порядок (или больше, где там единицы процентов считают) 😉
Итого: качество образования довольно сильно порушено, но ищущий да обрящет, стучащему да откроется. Как и во все времена, все в ваших руках, дорогие друзья! Синяя таблетка (немного денег сейчас🤑 ), красная таблетка (больше денег потом 🌿 )! Все, как обычно! 😉
Продолжаем поиск тех, кого интересует больше! 😁
#neuroplasticity
Поговорим сегодня о важности фундамента.
Я регулярно толкаю тезисы:
👉 "Фундаментальные знания критичны для будущей работы" (привет, прогресс)
👉 "Глубокие фундаментальные знания затаскивать тем проще, чем раньше" (привет, #нейропластичность)
В плане "для работы" скоро, надеюсь, напишу про свой любимый (и стремительно устаревающий) SWE-bench.
А в плане фундаментальности хороший вопрос задал к прошлом посту уважаемый Василий Латонов:
А что под серьёзной базой понимается а данном случае?
У меня периодические дискуссии на эту тему с коллегами старшего поколения, с которыми я часто не согласен. В университетах здесь давно недетский кризис о котором сегодня хорошо написал канал "Наука и университеты":
Вузовские преподаватели ставят положительные оценки, чтобы не потерять премию по эффективному контракту. Завкафедрами призывают своих педагогов рисовать тройки, чтобы не потерять студентов и сохранить кафедральную учебную нагрузку. Администрации вузов не позволяют отчислять студентов из-за неуспеваемости, чтобы сохранить финансирование – бюджетное и внебюджетное... Всё зашло слишком далеко.
Все эти вывернутые наизнанку KPI, помноженные на смешные по меркам IT зарплаты, плавно превращают университетское образование в тыкву. Как в плане обновления программы, так и в плане требований по ней.
Возвращаясь к исходному вопросу, важно знать КАК МИНИМУМ
Хороший критерий — способность самостоятельно (без GPT) читать свежие статьи по теме с топовых конференций типа CVPR, ICML, ICLR, ICCV, ECCV, AAAI etc.
Существует довольно много работающих с младших курсов молодых людей, считающих, что они все им нужное от университета получили, которые этот критерий не проходят. И не считают нужным проходить. И слава богу!
Классика жанра — молодые люди на работе примерно все задачи пытаются решить (а) нейронками, (б) end-2-end 🙈🤷♂️😂. Они же на
Некоторые возражают: так мне на работе инженерия нужна! Ну вообще ей тоже надо учиться, внезапно. Даже чтобы чтобы всего лишь использовать современные технологии.
Мы в мае выпустили сравнение видеохостингов, где констатировали, что YouTube по потоку обгоняет отечественные сервисы до 2 раз при том же качестве. Сейчас делаем сравнение онлайн кинотеатров. Там разница с Netflix достигает примерно 8 раз. Т.е. Netflix нужно в 8 раз (В ВОСЕМЬ РАЗ, Карл!!!) меньший поток, чтобы показать на вашем умном телевизоре картинку такого же качества. И там в основном все упирается в нетривиальную инженерную оптимизацию имеющихся технологий.
Деликатно замечу, что в наших ежегодных сравнениях кодеков компании борются за единицы процентов битрейта при том же качестве и российских компаний там давно нет.
При этом компании жалуются на недостаток серьезных специалистов. Но никто не готов особо платить за их подготовку (на данный момент), зато готовы много платить хедхантерам, которые из университетов забирают последних из тех, кто этих специалистов готовил.
Итого: качество образования довольно сильно порушено, но ищущий да обрящет, стучащему да откроется. Как и во все времена, все в ваших руках, дорогие друзья! Синяя таблетка (немного денег сейчас
Продолжаем поиск тех, кого интересует больше! 😁
#neuroplasticity
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤27🤔2
Господа!
Из свежих хороший новостей)
Вчера вышел текст с анализом конкурса лучших статей Хабра за несколько лет Можно ли войти в реку Технотекста дважды? А трижды? Анализ победителей Хабра за 7 лет
С чувством глубокого удовлетворения констатирую наличие там двух человек из нашей лаборатории (из 11 двукратных победителей) — вашего покорного слуги и моего студента Алексея Шалпегина. 😁😁😁
Замечу, что Алексей как раз из того звездного набора, про который я люблю рассказывать, когда из 4 набранных людей трое независимо попали в Google (в подразделения Цюрихе, Мюнхене и Лондоне), а Леша остался в Москве и начал писать на Хабр так, что заметно переплюнул меня по среднему количеству хабролайков за статью))) Красавец!!! 👏👏👏👍👍👍😁😁😁
Люблю таких учеников! 😁
Он, кстати, тут периодически в комментариях отмечается😉
Очень надеюсь, дальше у нас еще такие кадры будут! 😁
#Habr
Из свежих хороший новостей)
Вчера вышел текст с анализом конкурса лучших статей Хабра за несколько лет Можно ли войти в реку Технотекста дважды? А трижды? Анализ победителей Хабра за 7 лет
С чувством глубокого удовлетворения констатирую наличие там двух человек из нашей лаборатории (из 11 двукратных победителей) — вашего покорного слуги и моего студента Алексея Шалпегина. 😁😁😁
Замечу, что Алексей как раз из того звездного набора, про который я люблю рассказывать, когда из 4 набранных людей трое независимо попали в Google (в подразделения Цюрихе, Мюнхене и Лондоне), а Леша остался в Москве и начал писать на Хабр так, что заметно переплюнул меня по среднему количеству хабролайков за статью))) Красавец!!! 👏👏👏👍👍👍😁😁😁
Люблю таких учеников! 😁
Он, кстати, тут периодически в комментариях отмечается
Очень надеюсь, дальше у нас еще такие кадры будут! 😁
#Habr
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤22👍2🔥2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Господа!
У нас на этой неделе был аншлаг на второй лекции спецкурса! Мы организовали принос стульев и заставили все проходы, но все равно на многих партах людям пришлось сидеть по трое. 🤷♂️😉 Забавно, что параллельно проходят спецкурсы, на которых жестко отмечают и вот это вот все 😁, а у нас ходят сами и не хватает мест. Парадокс! 😁
К слову о местах. 😉 Конкурс на одно место в видеогруппу получается примерно 10-14 человек на место (в зависимости от того, как считать), походу самый высокий на факультете☺️ (через спецкурс за год проходит примерно половина курса). ✌️
Хорошая новость —вас увидели нас услышали и на следующей неделе у нас будет аудитория побольше! 🙂
Ну и мы будем со своей стороны принимать мерыдля вашего уменьшения, в частности в этом году существенно меняем и усложняем задания. 😉 Предыдущие задания были прекрасны, но, увы, пришла GPT и превратила их в тыкву, в том числе с точки зрения адекватности отбора лучших. Да и в целом я недоволен качеством нашего отбора. Мы даже с текущим, самым дорогим по расходам времени в пересчете на одного набранного студента набором на ВМК, регулярно захватываем не самых сильных товарищей. 🤷♂️😐🤷♂️
Замечу, что такая проблема не только у нас. Летом общался с многоуважаемой Еленой Владимировной Андреевой, завкафедры информатики СУНЦ МГУ и организатором топовой программы подготовки школьников к олимпиадам. У них конкурс еще выше — около 100 человек на место! На программу подается примерно 10000 школьников, а проходит около 100. 😲 Общались мы прямо после окончания смены и Елена Владимировна была в трауре по поводу необходимости как-то менять набор, причем с ходу не слишком понятно как. У них на программу впервые за много лет начали попадать школьники, которые пройдя довольно серьезный конкурспо привычке не хотели учиться и вместо того, чтобы думать самим, скармливали задания GPT и Клоду. При том, что они УЖЕ прошли и там были созданы все условия для того, чтобы научиться таки включать мозг прокачаться. И никаких санкций не было! (уже не выгоняли!) И все равно школьники халявили...
Вообще за последние 2 года нейросети сильно шагнули вперед. Алиса тянет всю школьную домашку, а GPT затаскивает ~100% заданий университетских курсов. С этого года GPT великолепно суфлирует через микронаушник (не нужен напарник для сдачи устных экзаменов). Диплом уже давно пишет. На собесах в компании тоже хорошо помогает (особенно удаленных))). Казало бы — вот она радость наступает (и ничего же не предвещает, ведь так?)))! 😉
Но жизнь ироничная штука! Из вчерашнего обсуждения у нас:
Ускорение в 8-12 раз детектед.
Причем завтра ИИ станет сильнее (напомню, способность выполнять все более сложные в человеко-часах задачи у ИИ удваивается каждые 6-7 месяцев). "Парадокс Джевонса", безусловно, отсрочит эффект, но с такой скорость увеличения эффективности его хватит ненадолго. И нужны останутся только глубоко прокачанные.
В общем единственной альтернативой, на мой вкус, это сознательно становиться январскими. Благо в данном случае ВЫ можете выбирать когда и что качать! И большое количество желающих качать также детектед (видеопруф выше)))! 😁
Подавляющему большинству желающих качать не хватает мотивации. Стараюсь с ней помочь, как могу! 😁 Новые задания будут сложнее! 😉 Надеюсь все уже вовсю готовятся к мини-семинару в ближайшую среду!👩🎓
Продолжаем движение! 😁
У нас на этой неделе был аншлаг на второй лекции спецкурса! Мы организовали принос стульев и заставили все проходы, но все равно на многих партах людям пришлось сидеть по трое. 🤷♂️😉 Забавно, что параллельно проходят спецкурсы, на которых жестко отмечают и вот это вот все 😁, а у нас ходят сами и не хватает мест. Парадокс! 😁
К слову о местах. 😉 Конкурс на одно место в видеогруппу получается примерно 10-14 человек на место (в зависимости от того, как считать), походу самый высокий на факультете
Хорошая новость —
Ну и мы будем со своей стороны принимать меры
Замечу, что такая проблема не только у нас. Летом общался с многоуважаемой Еленой Владимировной Андреевой, завкафедры информатики СУНЦ МГУ и организатором топовой программы подготовки школьников к олимпиадам. У них конкурс еще выше — около 100 человек на место! На программу подается примерно 10000 школьников, а проходит около 100. 😲 Общались мы прямо после окончания смены и Елена Владимировна была в трауре по поводу необходимости как-то менять набор, причем с ходу не слишком понятно как. У них на программу впервые за много лет начали попадать школьники, которые пройдя довольно серьезный конкурс
Вообще за последние 2 года нейросети сильно шагнули вперед. Алиса тянет всю школьную домашку, а GPT затаскивает ~100% заданий университетских курсов. С этого года GPT великолепно суфлирует через микронаушник (не нужен напарник для сдачи устных экзаменов). Диплом уже давно пишет. На собесах в компании тоже хорошо помогает (особенно удаленных))). Казало бы — вот она радость наступает (и ничего же не предвещает, ведь так?)))! 😉
Но жизнь ироничная штука! Из вчерашнего обсуждения у нас:
Cursor вполне тянет задачи мидла при умении им пользоваться. Недавно для одного демо заказчику надо было сделать фронтенд и простой бекенд для одной из задач. Наши разрабы (мидл/синьор) делали бы такое правильно и хорошо явно 2-3 дня и то вдвоём, в то время как 1 человек (синьор, но DS :) сделал с cursor за 4-5 часов.
Когда мы внедряли экспериментально его в одной группе - там все (опытные разрабы) разделились ровно пополам: "ваш ИИ полная ерунда, я с моим опытом на порядок лучше пишу" и "круто, реально ускорение процентов на 20-30 моей работы всего за 20 баксов в месяц". Так что, думайте 😉
Ускорение в 8-12 раз детектед.
Причем завтра ИИ станет сильнее (напомню, способность выполнять все более сложные в человеко-часах задачи у ИИ удваивается каждые 6-7 месяцев). "Парадокс Джевонса", безусловно, отсрочит эффект, но с такой скорость увеличения эффективности его хватит ненадолго. И нужны останутся только глубоко прокачанные.
В общем единственной альтернативой, на мой вкус, это сознательно становиться январскими. Благо в данном случае ВЫ можете выбирать когда и что качать! И большое количество желающих качать также детектед (видеопруф выше)))! 😁
Подавляющему большинству желающих качать не хватает мотивации. Стараюсь с ней помочь, как могу! 😁 Новые задания будут сложнее! 😉 Надеюсь все уже вовсю готовятся к мини-семинару в ближайшую среду!
Продолжаем движение! 😁
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥16❤5🤔1
Господа!
Как вы знаете, я с большим интересом слежу за SWE-bench (тык, тык, тык, тык, тык...), бенчмарком построенном на исправлении GitHub issues (т.е. багрепортов).
Первый график построен нашим студентом специально для вас: распаршен лог лидерборда и построена статистика первых 5 мест с момента старта бенчмарка в октябре 2023 года.
Мысли по поводу:
* График построен 4 дня назад и уже устарел. Свежий Claude Sonnet 4.5, вышедший позавчера, декларирует 77,2% и 82% в прыжке (несколько параллельных попыток).
* За 2 года пройден путь от единиц % закрытых багов до 82%. Напомню, там большая часть issues требуют менее 1 часа работы человека. Фактически сейчас идет борьба за наиболее сложные баги, требующие согласованных правок в нескольких файлах и нескольких часов работы человека.
* Видно, что большинство успешных сабмитов, двигавших топ-5 бенчмарка, кучно пошли в последние полгода. Т.е. конкуренция выросла.
Например, недавняя GPT-5 Codex всего 2 недели побыла лучшей моделью для кодинга и была смещена 3 дня назад Claude Sonnet 4.5! 😲🙂
* Также заметим, что крупные игроки (OpenAI, Google, Microsoft) не спешат регулярно постить новые результаты в SWE-bench (им это не надо), хотя внутри точно тестируют даже более серьезно.
Большой проблемой SWE-bench является контаминация. Бенчмарк построен на открытых данных и это загрязняет результат. Прямое следствие — появление альтернатив, например, SWEE/SWA-bench (релиз 10.03.25), RefactorBench (релиз 10.03.25), SWE-rebench (релиз 14.05.25), российский SWE-MERA (релиз 18.09.25), очень перспективный свежий SWE-Bench Pro (релиз 20.09.25). В общем умирание SWE-bench обещает стать праздником из серии "Король умер, да здравствует король(и)!" (см. таблицу выше)
И в качестве интересного примера приведу опенсорсный Aider — инструмент для кодинга с использованием внешних моделей, созданный Полом Готье (Paul Gauthier — до сих пор львиная доля коммитов в проект). Выше график релизов Aider. Проект долго развивался руками, но с какого-то момента количество и процент AI кода сильно выросли! (запредельно прикольный кейс, когда AI пишет инструмент для удобного использования AI))). 😲😁
Ну и специально для любителей темы "Вайбкодинг — это новый г*внокодинг" деликатно напомню, что 25 апреля Google заявил, что у них 30% нового кода пишет ИИ, а 29 апреля такое же заявление сделал Microsoft. Т.е. Microsoft и Google у нас главные апологеты вайб кодинга, на секундочку. Уверяю вас, качество кода их волнует.
В примере прошлого поста 50% опытных разрабов компании все еще хейтят ИИ в условиях, когда ИХ коллеги демонстрируют ускорение с Курсором в 8-10 раз. Полтора года назад (когда хейтящих LLM в кодинге было 95%) на OpenTalks-2024 я был впечатлен прогнозом специалиста в увольнении 80% программистов через 5 лет и спорил с ним. Но процесс явно идет в этом направлении!
Мне интересно, о чем думают те, кто фигачат прод сегодня? Ведь выживут в первую очередь senior (и то не все), а область сильно поменяется.
Вспоминается народная мудрость полувековой давности: Лошадь в колхозе работала больше всех, но председателем так и не стала. 🐴😉 Она не стала даже трактористом 🚜😉
Сеточки аналогичные GPT-4o с момента ее выхода за полтора года подешевели примерно в 500 раз (!).
На что надеются современные лошади в свете перспективы появления тракторов на 500 лошадиных сил? 🤔 У нашегобедного колхоза никогда не хватит денег на покупку нормальных тракторов? 😂 Прогресса тракторов нет? 😂 На общем собрании лошадей колхоза все единогласно проголосовали, что трактора фигня? 😂🤣😂 Профсоюз лошадей категорически против? 😂🤣😂🤣😂
Да, я в курсе рекламы колхозов:
* Ароматнейший клок сена каждому жеребцу на бэдж бесплатно КАЖДЫЙ ДЕНЬ! 😂
* Кто не в колхозеа учится на тракториста, тот лох! 😉
* Только тот жеребец, который полил потом каждый клочок поля, может стать трактористом!Да-да! 😉
А старые мерины по вечерам в конюшне рассказывают горькую правду, как смердят трактора и воняет бензин!То ли дело ароматный родной навоз 🤫😉
Пишите в комментах, о чем думают жеребцы! Оч интересно! 😉
#SWE_benchmarking #speed_of_progress @vgcourse
Как вы знаете, я с большим интересом слежу за SWE-bench (тык, тык, тык, тык, тык...), бенчмарком построенном на исправлении GitHub issues (т.е. багрепортов).
Первый график построен нашим студентом специально для вас: распаршен лог лидерборда и построена статистика первых 5 мест с момента старта бенчмарка в октябре 2023 года.
Мысли по поводу:
* График построен 4 дня назад и уже устарел. Свежий Claude Sonnet 4.5, вышедший позавчера, декларирует 77,2% и 82% в прыжке (несколько параллельных попыток).
* За 2 года пройден путь от единиц % закрытых багов до 82%. Напомню, там большая часть issues требуют менее 1 часа работы человека. Фактически сейчас идет борьба за наиболее сложные баги, требующие согласованных правок в нескольких файлах и нескольких часов работы человека.
* Видно, что большинство успешных сабмитов, двигавших топ-5 бенчмарка, кучно пошли в последние полгода. Т.е. конкуренция выросла.
Например, недавняя GPT-5 Codex всего 2 недели побыла лучшей моделью для кодинга и была смещена 3 дня назад Claude Sonnet 4.5! 😲
* Также заметим, что крупные игроки (OpenAI, Google, Microsoft) не спешат регулярно постить новые результаты в SWE-bench (им это не надо), хотя внутри точно тестируют даже более серьезно.
Большой проблемой SWE-bench является контаминация. Бенчмарк построен на открытых данных и это загрязняет результат. Прямое следствие — появление альтернатив, например, SWEE/SWA-bench (релиз 10.03.25), RefactorBench (релиз 10.03.25), SWE-rebench (релиз 14.05.25), российский SWE-MERA (релиз 18.09.25), очень перспективный свежий SWE-Bench Pro (релиз 20.09.25). В общем умирание SWE-bench обещает стать праздником из серии "Король умер, да здравствует король(и)!" (см. таблицу выше)
И в качестве интересного примера приведу опенсорсный Aider — инструмент для кодинга с использованием внешних моделей, созданный Полом Готье (Paul Gauthier — до сих пор львиная доля коммитов в проект). Выше график релизов Aider. Проект долго развивался руками, но с какого-то момента количество и процент AI кода сильно выросли! (запредельно прикольный кейс, когда AI пишет инструмент для удобного использования AI))). 😲😁
Ну и специально для любителей темы "Вайбкодинг — это новый г*внокодинг" деликатно напомню, что 25 апреля Google заявил, что у них 30% нового кода пишет ИИ, а 29 апреля такое же заявление сделал Microsoft. Т.е. Microsoft и Google у нас главные апологеты вайб кодинга, на секундочку. Уверяю вас, качество кода их волнует.
В примере прошлого поста 50% опытных разрабов компании все еще хейтят ИИ в условиях, когда ИХ коллеги демонстрируют ускорение с Курсором в 8-10 раз. Полтора года назад (когда хейтящих LLM в кодинге было 95%) на OpenTalks-2024 я был впечатлен прогнозом специалиста в увольнении 80% программистов через 5 лет и спорил с ним. Но процесс явно идет в этом направлении!
Мне интересно, о чем думают те, кто фигачат прод сегодня? Ведь выживут в первую очередь senior (и то не все), а область сильно поменяется.
Вспоминается народная мудрость полувековой давности: Лошадь в колхозе работала больше всех, но председателем так и не стала. 🐴😉 Она не стала даже трактористом 🚜😉
Сеточки аналогичные GPT-4o с момента ее выхода за полтора года подешевели примерно в 500 раз (!).
На что надеются современные лошади в свете перспективы появления тракторов на 500 лошадиных сил? 🤔 У нашего
Да, я в курсе рекламы колхозов:
* Ароматнейший клок сена каждому жеребцу на бэдж бесплатно КАЖДЫЙ ДЕНЬ! 😂
* Кто не в колхозе
* Только тот жеребец, который полил потом каждый клочок поля, может стать трактористом!
А старые мерины по вечерам в конюшне рассказывают горькую правду, как смердят трактора и воняет бензин!
Пишите в комментах, о чем думают жеребцы! Оч интересно! 😉
#SWE_benchmarking #speed_of_progress @vgcourse
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥9❤4🤔1