ИИ заменяет программистов в США

Давно есть интерфейс человек-человек (рот чтоб говорить, уши - чтоб слышать), ичо, все проблемы недопонимания решены?

Размещено через приложение ЯПлакалъ

Да-да. Уже всех заменил, ищем возможности переквалифицироваться в сантехников, но не дают. Последний йух без соли доедаем.

Сами программисты этот ии придумали, сами пострадали.

Размещено через приложение ЯПлакалъ

пусть безработные зумеры-программисты объединятся и создадут ии, который будет бороться с ии.
Хочу битву титанов, а то слишком уж быстро сдались и пляшут вокруг этого ии, как писаной торбы.

А "один нечастый язык," - это какой?

просто минусну за огтсутствие сарказма

Не знаю что там использовал тот товарищ, но с brainfuck ИИ однозначно лажают. Они сейчас по сути используют исключительно наработанный людьми опыт, причём не просто наработанный, а ещё и опубликованный в сети интернет.

Поэтому именно джунов заменить им теоретически можно, но тоже в целом проблемно, т.к. интеграция отдельных задач в проект - это тоже надо чтоб кто-то думал.

Нихуя подобного.Не тешь себя.
Составление грамотного промпта, так, чтобы получить
точно то, что ты хочешь-нихера не простая задача.

Даже для картинки или простенького видоса надо постараться
а для нормального кода-чел без знаний в программировании
нихуя не сможет.
Какой там школьник.

сейчас он нужен. со временем автоматизируют и это.

gpt - это как станок с чпу в машиностроении - всех токарей он не заменит, но из программистов останутся только квалифицированные фанаты на грани искусства. а так как джунов нет - учится негде - новых не появится.

в целом в среднесрочной перспективе (25-50 лет) не вижу большой потребности в труде людей вообще. будет или сокращение рабочих дней/часов (у всех), или базовый доход (суть та же), или резкое сокращение населения физически (не хочу об этом думать).

Не сможет, я почти месяц крутил и вертел несколько моделей вдоль и поперек. Начинает ИИ бодро, ошибки правит быстро, но потом начинает терять методы и переменные и в целом код деградирует. Приходится начинать сначала, маленькими шажками, но на каком-то этапе ИИ снова все забывает и приходится откатываться назад. Ты ему говоришь, что код не работает и он тут же находит ошибки. Если он про них знал, то нафига выдал нерабочий вариант?

И это я про отдельный кусок проекта в 1000 строчек кода говорю. Если делать что-то серьезное, то ИИ сам ничего не может - я пробовал начинать и с интерфейса и с базового функционала. Поэтому человек должен разработать архитектуру и скармливать задачи по частям, точно указывая классы и методы.

IMHO, ИИ тянет максимум на джуна, который постоянно путается и забегает вперед. От языка тоже многое зависит - на JS или Python ИИ нормально шпарит, а C++ или pascal даются с трудом.

Самое печальное, что за ИИ постоянно должен следить человек, чтобы тупиковые варианты сразу отбрасывать, иначе в конце будет конфуз. Мне для MacOS он быстро подключил загрузку аудио через QAudioDecoder, который на Маке официально не поддерживается. Ну не читал он мануалы, бывает.

в итоге обучат сеть на ваших промптах и будет она делать всё то же что и вы делали. не сегодня, но через год-два все эти болезни уйдут.

Может быть просто пока что не хватает мощностей, чтобы держать и обрабатывать в сотни и тысячи раз больше вариантов?
Вот Маск вроде здание целое построил на несколько тысяч видюх, чтобы там что-то просчитывать.
Может быть это будет пример годного масштабирования объединенных моделей. ХЗ. Со временем конечно ИИ программистов заменит.
Сейчас пока можно порофлить над этим), пока рофлится.

Это сообщение отредактировал noor - 18.08.2025 - 00:43

Да, длина контекста влияет, но не настолько серьезно. Иногда спотыкается на простейших примерах. Приходится переходить на другую модель, но там тоже после нескольких запросов затык.

Я свой код не открываю, так что не научится. Основное обучение идет через Github, а там говнокода более чем достаточно.

Проблема всех нейросетей на сегодня - валидация данных. И поверьте на слово, найти необходимый массив данных со 100% достоверностью совсем не просто.

Набираешь вручную, проверяешь, тренируешь - все идет хорошо, но генерализация хромает. Добавляешь больше данных из непроверенных источников - модель тупеет из-за ошибок.

Это же русский ИИ - он будет делать на отъебись

Хз, мне ии уже год как навязывают пользоваться. Впечатления крайне противоречивы. Даже на юнит тестах иногда может правильно написать два, а 3й в котором лишь одна переменная отличается, полную ахинею накорябать.
Т.е. я понимаю, что со временем ИИ научатся, благо их время почти не ограниченно, но вот когда это произойдет, сказать сложно. Прогресс явно не экспоненциальный, а линейный с малым коэффициентом.

Почитал на Хабре статьи про вайб-кодинг и комментарии. Пишут то же что и я. Вершина достижения ИИ - это создание интернет-магазинов и игрушек типа змейки на джаваскрипт. Все что немного сложнее уже требует навыков программирования и отладки.

А то что каждый день создается куча стартапов, где код пишет ИИ и типа все круто, так из них 99% загнется через год, а остальные наймут нормальных кодеров.

Так и один человек не сделает нормальный интернет проект, нужен дизайнер, фронтендер, бэкендер, тестировщик, девопс и тд, а ллм модульно, но может помочь с этим, плюс не забываем про обучение, если прогнать ллм на обучении то и результаты будут уже другие, мы же когда родились тоже ничего не умели, но тысячи часов обучения, что то дали

Размещено через приложение ЯПлакалъ