Data Adventures

 c00l0ne, мне из моей волшебной башни иногда сложно понять кто трололо :)

 

SnowBeaver @ 20.08.26  

 c00l0ne, мне из моей волшебной башни иногда сложно понять кто трололо :)

 

 человекоСлоп )

pov "дорога в офис OpenAI "

скоро Astra добавят в codex )

 c00l0ne, дипсик крайне тупой, хз как его позиционируют по каким-то там тестам как почти что конкурента норм моделям

awakening @ 20.08.26  

 c00l0ne, дипсик крайне тупой, хз как его позиционируют по каким-то там тестам как почти что конкурента норм моделям

в чем , можешь вот один пример привести в чем тупой deepseek ? и как ты им пользовался если подписки нету ... 

в принципе им пользоваться только по API возможно ... 

мне кажется ты им не пользовался нифига ... 

плотненько ... а я вот пользовался по API ... баксов 100 сжег ... оч достойная модель ...

опять же недавно его чуть чуть прокачали RLом и обнова вышла ... стал еще мощнее)

пс ребята плохие модели начинаюся <100B параметров 

А вы говорите о моделях натренированных за несколько сотен миллионов долларов, в течении пол года тренируется модель 1 Триллион параметров 

Deepseek V4 это 1.6 Т параметров, невероятно мощная модель для долгой и упорной работы над проектом

deepseek думаю реально тупой

но автор описал в целом верные слабые места любого Ai

по поводу кода - не пытайтесь все свалить на Ai, работайте сами

у меня знакомый сделал проект на 200к+ строчек кода с тысячами файлом на py, при этом каждый файл он по сути вручную сам писал, но не писал

ai писал код за него, но по шажочкам, по каждому файлку на сотню строк кода, степ бай степ

это не совсем вайпкодинг, это скорее собственная разработка при помощи Ai

вот собственная разработка при помощи Ai - сильно, вайпкодинг - такое себе

я примерно так на это смотрю, счам только пару софта сделал, ну строчек на 1-2k и по методу "разрабатываю сам, но Ai помогает"

просто не нужно забывать что AI компани делают AI не для вас а для себя в первую очередь а мы для них просто data которая еще и деньги платит за это

что то удобоваримое можно получить только если разворачивать нейронку свою собствееную и учить на своей date, но это куда дороже чем 20 баксов

 c00l0ne, слушай, думаю ты прав, мб он так сказал, но архив так и не открыл, а я просто на слово поверил, в следующий раз если что как то буду перепроверять за ним...хотя всё таки хм3 или другие трекеры как то получше будут

 Radeo_, то, что ты описал со своим знакомым - это просто продвинутый автокомплит уровня копилота образца 2023 года. Сидеть и вручную скармливать каждый файлик на 100 строк - невероятно медленно.

Тут важно не путать термины:

Вайбкодинг - это быстрое прототипирование на коленке и проверка гипотез за пару часов.

Ai engineering - это выстраивание многоагентных пайплайнов, верификаторов, циклов обратной связи, тестов и работы с контекстом всей кодовой базы сразу. 

Когда софт пишут нормальные агентные системы с настроенным workflow, человеку не нужно микроменеджить каждую функцию руками - он проектирует архитектуру и петли валидации, а не занимается ручным копипастом.

На сколько я понимаю ИИ лишь инструмент, в а то на сколько он будет эффективным, во многом зависит от того, в каких руках он окажется.

 Sibarit87, Насколько я понимаю люди в экономике - точно такой же инструмент, кпд которого целиком определяется управленцами и архитектурой процессов.

SnowBeaver @ 19.08.26 

проблемы с LLM ровно две. Ей похуй, и она не думает :)

Проблем с наемными сотрудниками еще больше. Им так же похуй, мало кто думает. А еще они перегорают, болеют, увольняются и не хотят работать:)

А есть тут кто локально ИИ настраивал/использовал без облаков? Интересует насколько реально запустить локальную станции для рабочей среды маленькой компании, которая сможет делать простые вещи типа переводов, суммаризации, конвертации в различные типы данных, RAG, генерация изображений и подготовка отчётов, фильтрация входящей почты и прочее типа этого. . Крч все кроме вайбкодинга. Есть у кого юскейсы реализованные?

bubipik @ 20.08.26 

Проблем с наемными сотрудниками еще больше. Им так же похуй, мало кто думает. А еще они перегорают, болеют, увольняются и не хотят работать:)

И пиздят степлеры

PPL @ 20.08.26  

ИИ настраивал/использовал без облаков

qwen 3.8 27B на видео карте с 24 Гб

выдает 50 токенов в секунду 

портит проекты, долго думает 

но в целом работает качество 65/100 на сложных сценариях

есть поддержка изображений

Radeo_ @ 20.08.26 

deepseek думаю реально тупой