Если вдруг пропустили - вышел Cursor 2.0. Всё труднее назвать его "очередным форком VS Code", прогресс впечатляет.
Самые важные изменения на мой взгляд:
Новый режим Multi-Agent. Это самое главное. Есть возможность выбрать между двумя совершенно разными подходами к разработке. Первый вариант в вкладке Agents и второй вариант в вкладке Editor. В Agents всё похоже на классический "чат", только внутри IDE. В Editor - привычный нам интерфейс редактора. Теперь можно запускать до 8 агентов параллельно, под капотом они используют git worktrees чтобы не конфликтовать.
Новая модель Composer. Говорят, что в скорости она аж х4 быстрее аналогов. Насколько умнее - не говорят. Если всё правда. то это реально круто. Для мелких правок скорость - самый важный фактор.
Переработали Code Review. Должно стать удобнее. Одно окошко, без переключения между файлами. Давно пора, в текущем виде это прям плохо.
Песочница. На маках по умолчанию появился "терминал-песочница" для команд с доступом к контексту проекта. Ох как хотелось бы увидеть такое на Linux, а то разных страшных историй уже целый вагон.
Управление голосом. В чат теперь можно наговорить всякого и посмотреть, что получится. Не представляю, как это использовать, хотя может кому-то и понравится.
В остальном - поработали над производительностью, улучшили качество сбора контекста, всякие разные ui-правки, фичи для командной работы.
P.S Ну, кто уже пробовал? Поделитесь впечатлениями
🔛 @kisel_it
#python #programming
Самые важные изменения на мой взгляд:
Новый режим Multi-Agent. Это самое главное. Есть возможность выбрать между двумя совершенно разными подходами к разработке. Первый вариант в вкладке Agents и второй вариант в вкладке Editor. В Agents всё похоже на классический "чат", только внутри IDE. В Editor - привычный нам интерфейс редактора. Теперь можно запускать до 8 агентов параллельно, под капотом они используют git worktrees чтобы не конфликтовать.
Новая модель Composer. Говорят, что в скорости она аж х4 быстрее аналогов. Насколько умнее - не говорят. Если всё правда. то это реально круто. Для мелких правок скорость - самый важный фактор.
Переработали Code Review. Должно стать удобнее. Одно окошко, без переключения между файлами. Давно пора, в текущем виде это прям плохо.
Песочница. На маках по умолчанию появился "терминал-песочница" для команд с доступом к контексту проекта. Ох как хотелось бы увидеть такое на Linux, а то разных страшных историй уже целый вагон.
Управление голосом. В чат теперь можно наговорить всякого и посмотреть, что получится. Не представляю, как это использовать, хотя может кому-то и понравится.
В остальном - поработали над производительностью, улучшили качество сбора контекста, всякие разные ui-правки, фичи для командной работы.
P.S Ну, кто уже пробовал? Поделитесь впечатлениями
#python #programming
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
3👍4❤2🔥2👀1
Причуды SQLite. Совсем недавно на оф. сайте SQLite набрёл на раздел "quirks", который рассказывает про "приколы" этой БД. Это просто баги и костыли к которым все привыкли. Многие даже не знают, что есть какие-то особенности вообще. Так что хочу с вами поделиться:
1. Типы данных не накладывают ограничений на типы данных в столбце. Это больше рекомендация, а не правило: Столбец с типом INTEGER может хранить текстовую строку. SQLite конечно попытается преобразовать строку в число, но если это не удастся, просто продолжит работать как ни в чем не бывало.
2. Отсутствие отдельных типов для BOOLEAN и DATETIME: В SQLite нет специальных типов для булевых значений или дат и времени. Вместо этого для BOOLEAN обычно используются целые числа 0 и 1, а для DATETIME — TEXT, REAL или INTEGER.
3. Столбцы могут вообще не иметь типа. Вы можете создавать таблицы, в которых у столбцов не указан тип данных.
Да, там появились STRICT-таблицы, но кто их использует?
4. NULL в PRIMARY KEY. Из-за старой ошибки, в SQLite столбец, являющийся PRIMARY KEY, может содержать значения NULL. Хотели пофиксить, но на эту "фичу" очень многие пользователи завязали логику работы своих приложений. Пришлось оставить во благо обратной совместимости.
5. Ключевые слова в качестве идентификаторов. SQLite позволяет использовать многие ключевые слова SQL в качестве имён для таблиц или столбцов без необходимости их экранирования.
6. Проверка внешних ключей (Foreign Keys) отключена по умолчанию. Хотя SQLite поддерживает внешние ключи, их проверка по умолчанию выключена. Чтобы её активировать, необходимо выполнить команду PRAGMA foreign_keys = ON; для каждого соединения с базой данных. Естественно этим тоже никто не пользуется и даже не подозревает в отсутствии проверки.
P.S Это между прочим самая популярная БД в мире, вне конкуренции. При этом её поддерживают всего 3 человека😘
🔛 @kisel_it
#programming #sqlite
1. Типы данных не накладывают ограничений на типы данных в столбце. Это больше рекомендация, а не правило: Столбец с типом INTEGER может хранить текстовую строку. SQLite конечно попытается преобразовать строку в число, но если это не удастся, просто продолжит работать как ни в чем не бывало.
2. Отсутствие отдельных типов для BOOLEAN и DATETIME: В SQLite нет специальных типов для булевых значений или дат и времени. Вместо этого для BOOLEAN обычно используются целые числа 0 и 1, а для DATETIME — TEXT, REAL или INTEGER.
3. Столбцы могут вообще не иметь типа. Вы можете создавать таблицы, в которых у столбцов не указан тип данных.
Да, там появились STRICT-таблицы, но кто их использует?
4. NULL в PRIMARY KEY. Из-за старой ошибки, в SQLite столбец, являющийся PRIMARY KEY, может содержать значения NULL. Хотели пофиксить, но на эту "фичу" очень многие пользователи завязали логику работы своих приложений. Пришлось оставить во благо обратной совместимости.
5. Ключевые слова в качестве идентификаторов. SQLite позволяет использовать многие ключевые слова SQL в качестве имён для таблиц или столбцов без необходимости их экранирования.
6. Проверка внешних ключей (Foreign Keys) отключена по умолчанию. Хотя SQLite поддерживает внешние ключи, их проверка по умолчанию выключена. Чтобы её активировать, необходимо выполнить команду PRAGMA foreign_keys = ON; для каждого соединения с базой данных. Естественно этим тоже никто не пользуется и даже не подозревает в отсутствии проверки.
P.S Это между прочим самая популярная БД в мире, вне конкуренции. При этом её поддерживают всего 3 человека
#programming #sqlite
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
3🤔8✍3👍2
Мышь? Нет, лучше трекбол.
Взял тут себе Logitech MX Ergo S на замену старенькому трекболу с Али. До этого пользовался Zelotes F-33 — дешёвый вариант «на попробовать». Тогда я вообще не понимал, что это за штука такая — трекбол, и можно ли с ним полноценно полноценно работать или это только для дизайнеров и графики. Неожиданно он стал моей основной мышью больше чем на год. И за это время стало понятно: да, это удобно. Даже с простеньким сенсором и сборкой.
Вообще эта эпопея с разными мышками однажды началась из-за боли в кисти. С того времени прошел через 3 вертикальных мышки, но идеальную так и не нашел. Они более "специфичны", не все хорошо лежат в руке. Да и не сильно снимают нагрузку, просто меняют положение руки.
Так что не бойтесь пробовать. Конечно какое-то время нужно привыкнуть, но игра стоит свеч.
Взял тут себе Logitech MX Ergo S на замену старенькому трекболу с Али. До этого пользовался Zelotes F-33 — дешёвый вариант «на попробовать». Тогда я вообще не понимал, что это за штука такая — трекбол, и можно ли с ним полноценно полноценно работать или это только для дизайнеров и графики. Неожиданно он стал моей основной мышью больше чем на год. И за это время стало понятно: да, это удобно. Даже с простеньким сенсором и сборкой.
Вообще эта эпопея с разными мышками однажды началась из-за боли в кисти. С того времени прошел через 3 вертикальных мышки, но идеальную так и не нашел. Они более "специфичны", не все хорошо лежат в руке. Да и не сильно снимают нагрузку, просто меняют положение руки.
Так что не бойтесь пробовать. Конечно какое-то время нужно привыкнуть, но игра стоит свеч.
2👍7🔥3🤔3❤2
Кажется, что реально у всех компаний нейро-шиза. У Logitech в приложении для настройки мышки есть AI Prompt Builder для вызова окошка с ChatGPT... Кому? Зачем? А я еще на Еду AI в Яндекс.Еде жаловался 😂
Ждём AI ассистент в калькуляторе, календаре и, самое главное - в приложении с будильником. Всем ведь там очень сильно не хватает AI фичей, правда?
🔛 @kisel_it
#ai
Ждём AI ассистент в калькуляторе, календаре и, самое главное - в приложении с будильником. Всем ведь там очень сильно не хватает AI фичей, правда?
#ai
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
2👍7😁5
Forwarded from Находки в опенсорсе
Зачем нужен новый REST API для Django?
Последний месяц я крайне увлечен созданием https://github.com/wemake-services/django-modern-rest
(Кстати, у нас уже >200 звезд и 26 контрибьюторов при 0 релизов)
Ключевой вопрос – зачем? Что будет нового?
Во-первых, я крайне сильно люблю Django. Основная причина – под него есть буквально любые библиотеки. Все то, что в FastAPI нужно героически писать руками – в джанге уже давно есть и работает.
Но, есть несколько основных причин, почему люди думают, что не любят джангу:
1. DRF, тут без лишних слов – он ужасен. Нет типизации, нет async, очень сложно работать с ним в сложных случаях
2. Многие считают, что джанга - сложная. Однако, она как FastAPI или Litestar может спокойно уместиться в один файл: https://django-modern-rest.readthedocs.io/en/latest/pages/micro-framework.html
3. Есть критика за архитектуру: тут нечего особо даже комментировать. На любом фреймворке можно писать хорошо, на любом можно писать плохо. Слой фреймворка очень тонкий
4. Медленный. А вот тут остановимся подробнее.
На скринах выше можно сравнить, что с
Во-вторых, Django на длительный срок был в плену DRF. Который морально устарел еще в середине десятых.
Потом появилась
Вот такие проблемы мы решаем.
Одной строкой:
- Супер строгая OpenAPI схема и валидация при разработке, что мы ее соблюдаем
- Полная типизация всего
- Нормальный способ создания АПИ, без god-functions a-la FastAPI
-
- Быстро:
- Пидантик,
- Полная поддержка всего существующего в Django. От декораторов до миддлварь (с полной валидацией и OpenAPI схемой!)
- OpenAPI схема из коробки
- Удобное тестирование с polyfactory
- property-based тесты вашего АПИ одной командой благодаря schemathesis
Что еще будет:
- RSGI (да, на #rust скорее всего) под granian, в теории можем побить FastAPI после такого
- SSE с автоматической OpenAPI спекой и умной валидацией схемы
- JWT или любая другая аутентификация
- Какие-то части (скорее всего валидацию) мы компильнем cython, чтобы было еще быстрее
Modern? Modern!
Осталось дождаться. Релиз скоро!
И еще скоро будут несколько новых видео.
Мы регулярно постим задачки в @opensource_findings_python, так что можно нам помочь.
А если кто хочет мне закинуть на развитие опенсорса (за написание 32500 строк кода за 2 недели), то мой бусти открыт: https://boosty.to/sobolevn
Ну и звезды можно ставить, конечно же. Там посмотрите, какие люди нас уже советуют.
Большое спасибо Александру, Алексею, Роману, Максиму и всем остальным за неоценимую помощь. Пацаны, без вас никак! Лучшее сообщество!
Обсуждение: а чего бы вам хотелось в modern rest фреймворке? Чего сильно не хватает сейчас?
Последний месяц я крайне увлечен созданием https://github.com/wemake-services/django-modern-rest
(Кстати, у нас уже >200 звезд и 26 контрибьюторов при 0 релизов)
Ключевой вопрос – зачем? Что будет нового?
Во-первых, я крайне сильно люблю Django. Основная причина – под него есть буквально любые библиотеки. Все то, что в FastAPI нужно героически писать руками – в джанге уже давно есть и работает.
Но, есть несколько основных причин, почему люди думают, что не любят джангу:
1. DRF, тут без лишних слов – он ужасен. Нет типизации, нет async, очень сложно работать с ним в сложных случаях
2. Многие считают, что джанга - сложная. Однако, она как FastAPI или Litestar может спокойно уместиться в один файл: https://django-modern-rest.readthedocs.io/en/latest/pages/micro-framework.html
3. Есть критика за архитектуру: тут нечего особо даже комментировать. На любом фреймворке можно писать хорошо, на любом можно писать плохо. Слой фреймворка очень тонкий
4. Медленный. А вот тут остановимся подробнее.
На скринах выше можно сравнить, что с
django-modern-rest, без нескольких будущих оптимизаций (привет cython и rust!), голая джанга начинает выглядеть не так уж и медленнее FastAPI: бенчи.Во-вторых, Django на длительный срок был в плену DRF. Который морально устарел еще в середине десятых.
Потом появилась
django-ninja, которая хоть и намного лучше, но все равно не решает главную задачу: интеграция с существующими тулами. Конечно, если затащить FastAPI дизайн в чужой мир, то ничего не будет нормально работать 🌚️️Вот такие проблемы мы решаем.
Одной строкой:
- Супер строгая OpenAPI схема и валидация при разработке, что мы ее соблюдаем
- Полная типизация всего
- Нормальный способ создания АПИ, без god-functions a-la FastAPI
-
async без sync_to_async- Быстро:
msgspec для парсинга json (самый быстрый способ в питоне), практически 0 работы в рантайме (все делаем при импорте), оптимизации роутера (быстрее дефолтного в 51 раз)- Пидантик,
msgspec, или любой другой способ выражать модели. Хоть adaptix- Полная поддержка всего существующего в Django. От декораторов до миддлварь (с полной валидацией и OpenAPI схемой!)
- OpenAPI схема из коробки
- Удобное тестирование с polyfactory
- property-based тесты вашего АПИ одной командой благодаря schemathesis
Что еще будет:
- RSGI (да, на #rust скорее всего) под granian, в теории можем побить FastAPI после такого
- SSE с автоматической OpenAPI спекой и умной валидацией схемы
- JWT или любая другая аутентификация
- Какие-то части (скорее всего валидацию) мы компильнем cython, чтобы было еще быстрее
Modern? Modern!
Осталось дождаться. Релиз скоро!
И еще скоро будут несколько новых видео.
Мы регулярно постим задачки в @opensource_findings_python, так что можно нам помочь.
А если кто хочет мне закинуть на развитие опенсорса (за написание 32500 строк кода за 2 недели), то мой бусти открыт: https://boosty.to/sobolevn
Ну и звезды можно ставить, конечно же. Там посмотрите, какие люди нас уже советуют.
Большое спасибо Александру, Алексею, Роману, Максиму и всем остальным за неоценимую помощь. Пацаны, без вас никак! Лучшее сообщество!
Обсуждение: а чего бы вам хотелось в modern rest фреймворке? Чего сильно не хватает сейчас?
1🔥9❤2👍1
Буду надеяться, что у Никиты все получится. Хотя это скорее всего просто дело времени. Django еще не исчерпал свой потенциал и точно не устарел.
Ставим звездочки репозиторию, контрибьютим👍
Ставим звездочки репозиторию, контрибьютим
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤝4
Итак, прошло уже достаточно времени, чтобы судить о результатах «невероятно прорывной технологии» под названием AI.
Давайте на примере Microsoft 365. Copilot в 365: использует около 1.8% от всех пользователей. За год (с 2024 по 2025) прирост 0.8%. И это с такой навязчивой рекламой. А сколько же денег вложили в OpenAI и инфраструктуру ради всего этого? И того сейчас имеем цену в 30–50 баксов в месяц за суммаризацию табличек. Ну и за переформулировку текста. Как они планируют отбить сотни миллиардов на этом - загадка.
Майкрософту даже пришлось придумать чёрную схему для переключения пользователей на более дорогой тариф. Ставили пользователей перед фактом того, что тариф дорожает в два раза, умалчивая о том, что можно остаться на прежнем более дешевом тарифе. Чисто на лоха, вдруг кто не проверит. Кажется с реально ценным продуктом такие манипуляции не нужны. Но ценного продукта нет. И доходов тоже. Приходится как-то выкручиваться.
В общем время идёт, инвестиции в AI растут, но до сих пор никто не знает, как на этом зарабатывать. Как думаете, что нас ждёт дальше?
P.S Картинка просто идеально отражает ценность большинства фичей.
🔛 @kisel_it
#ai #мысли
Давайте на примере Microsoft 365. Copilot в 365: использует около 1.8% от всех пользователей. За год (с 2024 по 2025) прирост 0.8%. И это с такой навязчивой рекламой. А сколько же денег вложили в OpenAI и инфраструктуру ради всего этого? И того сейчас имеем цену в 30–50 баксов в месяц за суммаризацию табличек. Ну и за переформулировку текста. Как они планируют отбить сотни миллиардов на этом - загадка.
Майкрософту даже пришлось придумать чёрную схему для переключения пользователей на более дорогой тариф. Ставили пользователей перед фактом того, что тариф дорожает в два раза, умалчивая о том, что можно остаться на прежнем более дешевом тарифе. Чисто на лоха, вдруг кто не проверит. Кажется с реально ценным продуктом такие манипуляции не нужны. Но ценного продукта нет. И доходов тоже. Приходится как-то выкручиваться.
В общем время идёт, инвестиции в AI растут, но до сих пор никто не знает, как на этом зарабатывать. Как думаете, что нас ждёт дальше?
P.S Картинка просто идеально отражает ценность большинства фичей.
#ai #мысли
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
2👍8🔥6🤔2
Кто сломал CloudFlare?
Anonymous Poll
36%
Вайбкодеры
6%
Джуны
29%
Джуны-вайбкодеры
48%
Началось восстание машин
😁5
Опять интернет уронили. У нас новый тренд?
Каждый раз смешно, ведь все почему-то думают, что бигтехи не падают. Там ведь целый вагон разных методик для повышения устойчивости. Можно до вечера перечислять заумные слова, теории, формулы для расчёта. Кажется я даже малую часть и не вспомню. Но!) Раз за разом какой-нибудь мааааленький апдейт кладёт это всё добро кх***.
Какой из этого вывод? Не верить на слово в волшебные инструменты и всё проверять. А теперь давайте проголосуем, кто сломал Cloudflare.
Каждый раз смешно, ведь все почему-то думают, что бигтехи не падают. Там ведь целый вагон разных методик для повышения устойчивости. Можно до вечера перечислять заумные слова, теории, формулы для расчёта. Кажется я даже малую часть и не вспомню. Но!) Раз за разом какой-нибудь мааааленький апдейт кладёт это всё добро к
Какой из этого вывод? Не верить на слово в волшебные инструменты и всё проверять. А теперь давайте проголосуем, кто сломал Cloudflare.
2💯7👍2😁2
Опа, сегодня вышла Gemini 3 Pro Preview. Судя по бенчам получился прям "универсальный солдат", хороший прирост почти везде.
Остался и огромный контекст в миллион токенов. Вот это вкусно, не то, что последний ChatGPT 5.1, где из нововведений только экономия на thinking-режиме под соусом "гибридного подхода".
🔛 @kisel_it
#ai
Остался и огромный контекст в миллион токенов. Вот это вкусно, не то, что последний ChatGPT 5.1, где из нововведений только экономия на thinking-режиме под соусом "гибридного подхода".
#ai
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
2
Там отчёт от Cloudflare подъехал.
Такую сложную отказоустойчивую систему как Cloudflare победил.... один файл. Одна маленькая ошибка. После этого мы всё равно увидим обещанный SLA 99.9999%😂 Хотя больше одной девятки после запятой (особенно 99.99999%, привет Яндексу) пишут просто чтобы себя успокоить, а не потому, что реально получится показать такой результат. Всегда ведь существует миллион факторов, о которых никто не подумал. До момента, пока они внезапно всё не положат.
В оригинале можете почитать тут:
https://blog.cloudflare.com/18-november-2025-outage/
P.S За вольный авторский перевод спасибо Гроку (и чуть-чуть мне )
🔛 @kisel_it
#fails
Всё наебнулось из-за изменения permissions на одной из наших БД. После этого база начала дампить в feature file для Bot Management сразу по несколько записей на одну фичу. Появились дубликаты. В итоге этот feature-файл раздулся в два раза.
Дальше этот жирный файл разошёлся по всей нашей сети — на все edge-машины. А сервисы, которые рулят трафиком по сети, периодически загружают этот feature file, чтобы Bot Management был в курсе актуальных угроз. В коде был захардкоженный лимит на размер этого файла, который оказался меньше нового удвоенного размера.
Из-за этого процесс начал крашиться → цепная реакция → половина нод легла.
Сначала мы подумали, что нас долбит какой-то монструозный DDoS (трафик реально спайкануло), но довольно быстро нашли причин и откатили фича файл на предыдущую валидную версию.
Такую сложную отказоустойчивую систему как Cloudflare победил.... один файл. Одна маленькая ошибка. После этого мы всё равно увидим обещанный SLA 99.9999%
В оригинале можете почитать тут:
https://blog.cloudflare.com/18-november-2025-outage/
P.S За вольный авторский перевод спасибо Гроку (
#fails
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
2😁7👍5💯3❤1
Я совершенно случайно нашел давно позабытое золото на просторах интернета. Еще и в пятницу. А в пятницу у нас по традиции что? Правильно. Хиханьки и хаханьки.
Пять лет назад Додо вели рубрику "Словарь редких IT-терминов". Ну и ведь как хорошо вели!) Многие термины за это время стали еще актуальней.
Вот тут можно посмотреть все.
P.S Ох уж этот багфистинг🤬
🔛 @kisel_it
#it #юмор
Пять лет назад Додо вели рубрику "Словарь редких IT-терминов". Ну и ведь как хорошо вели!) Многие термины за это время стали еще актуальней.
Вот тут можно посмотреть все.
P.S Ох уж этот багфистинг
#it #юмор
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
4😁11👍3
О как, не успели толком распробовать Gemini 3 Pro, а тут уже новый лидер. Claude Opus 4.5 теперь впереди.
Кстати в Cursor он тоже уже доступен 👍
🔛 @kisel_it
#ai@kisel_it #it@kisel_it
Кстати в Cursor он тоже уже доступен 👍
#ai@kisel_it #it@kisel_it
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1❤6👍4🔥1
На днях посмотрел видео с Ильей Суцкевером. Всегда интересно послушать, что он думает про развитие технологий. Кому лень смотреть, вот основные тезисы:
Парадокс ИИ: Бенчмарки – все выше и выше, а в реальной жизни – практически никаких изменений. Модели в эвалах рвут всех, инвестиции огромные, но влияние на экономику пока едва заметно.
Беда с обобщением: RL-тренировка моделей скорее всего делает их узконаправленными, фокусируясь на чем то одном. Похоже на студентов, которые зубрят 10 000 часов для одного экзамена, но не могут применить знания за его пределами. Так же видимо исследователи натаскивают модель на бенчмарках, отсюда результаты лучше, но в реальных задачах сильная модель не может подправить простой баг.
Доказательство необходимости эмоций: Суцкевер рассказал про один широкоизвестный случай из нейробиологии, когда человек получил травму мозга, которая вывела из строя часть мозга, ответственную за эмоции. Он всё еще мог решать головоломки и проходить тесты, но стал чрезвычайно плох в принятии любых решений. Например, ему требовались часы, чтобы решить, какие надеть носки. Это свидетельствует о том, что эмоции действуют как «что-то вроде функции ценности» (value function-like thing), которая сообщает агенту, каким должно быть вознаграждение за любое решение.
Смена эпохи: От скейлинга к ресёрчу. Эпоха "больше данных + больше мощностей = win" (2020–2025) на исходе, данные не бесконечные. Теперь наступает эпоха исследований, где компаниям придется тратить вычисления с умом, а не просто жрать их тоннами в надежде, что что-то получится.
AGI: Скорее всего нас ждёт не "всезнающий компьютер", а модель, способная очень быстро обучаться делать разную работу.
🔛 @kisel_it
#ai@kisel_it #it@kisel_it
Парадокс ИИ: Бенчмарки – все выше и выше, а в реальной жизни – практически никаких изменений. Модели в эвалах рвут всех, инвестиции огромные, но влияние на экономику пока едва заметно.
Беда с обобщением: RL-тренировка моделей скорее всего делает их узконаправленными, фокусируясь на чем то одном. Похоже на студентов, которые зубрят 10 000 часов для одного экзамена, но не могут применить знания за его пределами. Так же видимо исследователи натаскивают модель на бенчмарках, отсюда результаты лучше, но в реальных задачах сильная модель не может подправить простой баг.
Доказательство необходимости эмоций: Суцкевер рассказал про один широкоизвестный случай из нейробиологии, когда человек получил травму мозга, которая вывела из строя часть мозга, ответственную за эмоции. Он всё еще мог решать головоломки и проходить тесты, но стал чрезвычайно плох в принятии любых решений. Например, ему требовались часы, чтобы решить, какие надеть носки. Это свидетельствует о том, что эмоции действуют как «что-то вроде функции ценности» (value function-like thing), которая сообщает агенту, каким должно быть вознаграждение за любое решение.
Смена эпохи: От скейлинга к ресёрчу. Эпоха "больше данных + больше мощностей = win" (2020–2025) на исходе, данные не бесконечные. Теперь наступает эпоха исследований, где компаниям придется тратить вычисления с умом, а не просто жрать их тоннами в надежде, что что-то получится.
AGI: Скорее всего нас ждёт не "всезнающий компьютер", а модель, способная очень быстро обучаться делать разную работу.
#ai@kisel_it #it@kisel_it
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
2❤6👍4🔥3