Вчера пастух следил за овцами, завтра - за БЯМ-агентами.
Новая профессия будущего: пастухи стада LLM-агентов..
Их стадо - десятки или сотни цифровых помощников, которых нужно направлять, защищать от галлюцинаций и собирать в единый разум.
Пастухи LLM-агентов - те, кто будет управлять не кодом, а ройным интеллектом.
#llm #ai #agent #agents #swarm
Новая профессия будущего: пастухи стада LLM-агентов..
Их стадо - десятки или сотни цифровых помощников, которых нужно направлять, защищать от галлюцинаций и собирать в единый разум.
Пастухи LLM-агентов - те, кто будет управлять не кодом, а ройным интеллектом.
#llm #ai #agent #agents #swarm
1
Forwarded from Павленко про Dev & AI
На Youtube вышла документалка о том, как создавался язык программирования Python и о том, как IT-сообщество сделало его одним из основ современной кодовой базы.
Для тех, кто хочет посмотреть на русском, можно открыть ссылку в Яндекс Браузере и включить нейросетевую озвучку живыми голосами.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Rings & Moons
Аппаратов Starlink стало так много, что они уже фотобомбят снимки других спутников. Наглядный пример от компании Maxar перед вами. Вся эта совокупность цветвых и черно-белых пятен — попавший в кадр Starlink-33828. В момент съемки он находился на расстоянии 71 километра от спутника Maxar, двигаясь относительно него со скоростью 1,4 км/с.
Что касается цели съемки, то в Maxar фоткали китайскую авиабазу Динсинь, которую также иногда называют китайской Зоной 51. Она расположена в пустыне Гоби и используется в качестве полигона для испытаний различной техники и тренировок пилотов.
Что касается цели съемки, то в Maxar фоткали китайскую авиабазу Динсинь, которую также иногда называют китайской Зоной 51. Она расположена в пустыне Гоби и используется в качестве полигона для испытаний различной техники и тренировок пилотов.
Forwarded from Константин Доронин
Codex CLI от OpenAI – скаковая лошадь без седла.
Пару недель часть задач сгружал на Codex CLI, чтобы посмотреть, каково это – работать с данным инструментом. Делюсь наблюдениями.
Codex CLI – это AI-Coding-агент от OpenAI, который вышел 5 месяцев назад. За время, прошедшее с первого коммита, команда разработки выпустила 126 релизов. То есть они постоянно развиваются и обрастают функциональностью. Релизы почти каждый день!
Поэтому, данный обзор отражает ситуацию на текущий момент. В скором времени всё может измениться, надеюсь, в лучшую сторону.
Я считаю, что CLI-инструменты стоит сравнивать с Claude Code. Который, по моему мнению, обладает лучшим набором инструментов среди CLI-AI-Coding-Agent.
У Codex есть только базовая функциональность для CLI-инструмента: настройки, MCP-сервера, управление контекстом, выбор модели, запуск консольных команд, поиск в сети.
Кастомные команды, агенты, хуки, гибкие настройки для конкретного проекта (есть toml-файл, но он глобальный) пока что отсутствуют.
Вся документация по инструменту пока что существует только в формате md-файлов внутри github-проекта. Отдельно её пока не оформили.
Отдельно стоит отметить расширение для VS Code. Хоть там и нет поддержки команд из консоли, видно, что OpenAI пытаются замахнуться на конкуренцию с Cursor и иже с ними. С точки зрения интерфейса, Codex CLI выглядит интереснее, чем аналогичное VS Code-расширение для Claude Code. Но инструмент ещё в зачаточном состоянии и речь идёт, скорее, о перспективах развития.
Главный герой этого бала – ChatGPT 5, доступный в Codex CLI через веб-авторизацию с лимитами основной подписки. Тот самый скаковой жеребец, который вытягивает тестовую версию CLI-инструмента на несколько уровней выше. К сожалению, функциональности вокруг модели (того самого седла) пока недостаточно, чтобы заменить Claude Code.
Интересный момент: без явного указания на желаемую архитектуру решения, AI-агент от OpenAI склонен пихать весь код в один файл. Поэтому обязательно используем Agents.md файл и добавляем в него базовые инструкции для агента.
Вывод: Codex CLI – пока ещё достаточно сырое решение для AI Coding. За счёт того, что он даёт доступ к топовой модели в рамках $20-подписки, его имеет смысл добавить в свой пайплайн в качестве отдельного агента. Например, для написания спецификаций или совместной разработки архитектуры в формате диалога с AI-агентом.
Пару недель часть задач сгружал на Codex CLI, чтобы посмотреть, каково это – работать с данным инструментом. Делюсь наблюдениями.
Codex CLI – это AI-Coding-агент от OpenAI, который вышел 5 месяцев назад. За время, прошедшее с первого коммита, команда разработки выпустила 126 релизов. То есть они постоянно развиваются и обрастают функциональностью. Релизы почти каждый день!
Поэтому, данный обзор отражает ситуацию на текущий момент. В скором времени всё может измениться, надеюсь, в лучшую сторону.
Я считаю, что CLI-инструменты стоит сравнивать с Claude Code. Который, по моему мнению, обладает лучшим набором инструментов среди CLI-AI-Coding-Agent.
У Codex есть только базовая функциональность для CLI-инструмента: настройки, MCP-сервера, управление контекстом, выбор модели, запуск консольных команд, поиск в сети.
Кастомные команды, агенты, хуки, гибкие настройки для конкретного проекта (есть toml-файл, но он глобальный) пока что отсутствуют.
Вся документация по инструменту пока что существует только в формате md-файлов внутри github-проекта. Отдельно её пока не оформили.
Отдельно стоит отметить расширение для VS Code. Хоть там и нет поддержки команд из консоли, видно, что OpenAI пытаются замахнуться на конкуренцию с Cursor и иже с ними. С точки зрения интерфейса, Codex CLI выглядит интереснее, чем аналогичное VS Code-расширение для Claude Code. Но инструмент ещё в зачаточном состоянии и речь идёт, скорее, о перспективах развития.
Главный герой этого бала – ChatGPT 5, доступный в Codex CLI через веб-авторизацию с лимитами основной подписки. Тот самый скаковой жеребец, который вытягивает тестовую версию CLI-инструмента на несколько уровней выше. К сожалению, функциональности вокруг модели (того самого седла) пока недостаточно, чтобы заменить Claude Code.
Интересный момент: без явного указания на желаемую архитектуру решения, AI-агент от OpenAI склонен пихать весь код в один файл. Поэтому обязательно используем Agents.md файл и добавляем в него базовые инструкции для агента.
Вывод: Codex CLI – пока ещё достаточно сырое решение для AI Coding. За счёт того, что он даёт доступ к топовой модели в рамках $20-подписки, его имеет смысл добавить в свой пайплайн в качестве отдельного агента. Например, для написания спецификаций или совместной разработки архитектуры в формате диалога с AI-агентом.
❤🔥5👏2😁1
По ссылке бесплатно раздают электрическую версию книжули "Data Engineering Design Patterns"
🔘 Руководство от Bartosz Konieczny, посвящённое шаблонам проектирования в инженерии данных - т.е. проверенным решениям общих задач при построении надёжных и масштабируемых пайплайнов данных.
🔘 Темы, которые покрываются: ingestion (сбор), качество данных, идемпотентность (чтобы операции можно было повторять без побочных эффектов), наблюдаемость данных (observability), обработка ошибок, оптимизация хранения и др.
🔘 Подход технично-агностичный: не завязан на конкретную технологию, скорее принципиальные шаблоны и примеры из open source.
#de #book
#de #book
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤🔥11
Forwarded from Data Secrets
Из xAI за одну ночь уволили 500 человек
Все они работали разметчиками данных. 500 специалистов – это, если что, примерно треть всего подразделения аннотаций данных. А подразделение аннотаций, в свою очередь, является самым большим в xAI.
Увольнения прошли не слишком гладко и красиво: сотрудникам отправили внезапные письма по электронной почте с уведомлением об увольнении и в тот же день отозвали все доступы. На xAI уже сыпятся жалобы, но в это мы углубляться не будем.
Интересно другое: в тот же день (это была пятница) xAI со своего аккаунта в X выложили пост такого содержания:
Да, мы ничего не перепутали. Они уволили 500 ИИ-тренеров и тут же объявили, что хотят набрать несколько тысяч человек в эту же команду.
Видимо, увольнения не были вопросом низкой эффективности сотрудников, скорее – это стратегия. Судя по всему, уволили только аннотаторов «общего назначения», то есть тех, кто не является большим специалистом в какой-то области, а скорее занимался универсальной более тривиальной разметкой.
Такую разметку явно хотят автоматизировать, а человеческие ресурсы использовать только для нетривиальных задач в сложных областях. И в этом есть смысл.
Интересно, эта новость к какой категории относится, «ИИ забирает нашу работу» или «ИИ создает новые рабочие места»?
Все они работали разметчиками данных. 500 специалистов – это, если что, примерно треть всего подразделения аннотаций данных. А подразделение аннотаций, в свою очередь, является самым большим в xAI.
Увольнения прошли не слишком гладко и красиво: сотрудникам отправили внезапные письма по электронной почте с уведомлением об увольнении и в тот же день отозвали все доступы. На xAI уже сыпятся жалобы, но в это мы углубляться не будем.
Интересно другое: в тот же день (это была пятница) xAI со своего аккаунта в X выложили пост такого содержания:
ИИ-тренеры в xAI приносят огромную пользу. Мы увеличиваем нашу команду ИИ-тренеров в 10 раз!
Мы нанимаем специалистов в таких областях, как STEM, финансы, медицина, безопасность и др. Присоединяйтесь к нам и помогите нам создать искусственный интеллект, ищущий истину!
Да, мы ничего не перепутали. Они уволили 500 ИИ-тренеров и тут же объявили, что хотят набрать несколько тысяч человек в эту же команду.
Видимо, увольнения не были вопросом низкой эффективности сотрудников, скорее – это стратегия. Судя по всему, уволили только аннотаторов «общего назначения», то есть тех, кто не является большим специалистом в какой-то области, а скорее занимался универсальной более тривиальной разметкой.
Такую разметку явно хотят автоматизировать, а человеческие ресурсы использовать только для нетривиальных задач в сложных областях. И в этом есть смысл.
Интересно, эта новость к какой категории относится, «ИИ забирает нашу работу» или «ИИ создает новые рабочие места»?