Опасности и преимущества использования нейросетей и ИИ для человечества - факты и только факты

[Dulevo]

Building a C compiler with a team of parallel Claudes \ Anthropic

16 ИИ агентов работая совместно, написали С компилятор. 2 недели. 100 тысяч линий кода. 

[nonconvex]

Building a C compiler with a team of parallel Claudes \ Anthropic

16 ИИ агентов работая совместно, написали С компилятор. 2 недели. 100 тысяч линий кода.

Ну написали, молодцы!

The compiler successfully builds many projects, but not all. It's not yet a drop-in replacement for a real compiler.

Компилятор компилирует многие программы, но не все. 
Проверяли его на тестах. Что интересно, по мере усложнения кода ИИ начал ломать ранее созданный код

near the end of the project, Claude started to frequently break existing functionality each time it implemented a new feature. To address this, I built a continuous integration pipeline and implemented stricter enforcement that allowed Claude to better test its work so that new commits can't break existing code.

Чтобы как то это устранить написали новые тесты, заставляя ИИ проверять код после каждого этапа, ну и так далее. 

Чуда пока не произоошло. 

[Dulevo]

Чуда нет. А еще шажок к чуду - есть.

[Sembler]

Чуда нет. А еще шажок к чуду - есть.

Требования к компилятору могут быть строго и однозначно сформулированы. Нужно просто долго и нудно пилить. Трудоемкость разработки компилятора C высокая и скорость ИИ-агентов впечатляет, но для чуда это мало. Кроме того, как отмечено в статье по вашей ссылке, продукт сильно сырой, оптимизация кода низкая... Неизвестно, сколько времени еще требуется для получения товарного продукта.

 

[Inti]

Чуда нет. А еще шажок к чуду - есть.

Шажки к чудесам ИИ показывает в музыке и видео 

😂 целые каналы красочного бреда:
https://rutube.ru/video/95f7782ab5b9aceb8060248abf91ee34/
https://rutube.ru/video/97e87b53fabcf1298aca21715e6c8414/

[Inti]

Чуда нет. А еще шажок к чуду - есть.

Шажки к чудесам ИИ показывает в музыке и видео 

😂 целые каналы красочного бреда:

Ну тут ИИ вообще и вы в частности вне конкуренции.

Причём тот кто овладел этой технологией - зарабатывают на этом очень даже хорошие бабки.

[Inti]

Ржачная торговля с ИИ по поводу цены подписки на него:
(причём торговался другой ИИ)

Тут уже выше писали что можно торговаться в чате с kimi и выторговать у него 0,99$ за подписку на Membership plan на первый месяц.
https://www.kimi.com/kimiplus/sale?activity_enter_method=h5_share&invitation_code=PFL9WM

В общем, условно, мне было лень этим заниматься и я дал доступ к вкладке OpenClaw с моделью PonyAlpha, и он выторговал.

Но какой ценой 😅 

Навешал лапши в три короба, тут можно посмотреть их диалог https://www.kimi.com/share/19c4b536-1f82-8d15-8000-00003583894a

[Veganin]

https://servernews.ru/1136668

Армения получит ещё 41 тыс. NVIDIA GB300 для ИИ ЦОД Firebird за $4 мдрд

Американская компания Firebird, специализирующаяся на облачных и инфраструктурных решениях для ИИ, объявила о реализации второго этапа суперкомпьютерного мегапроекта в Армении. Она получила экспортные лицензии США и разрешения регуляторов на поставку в страну ещё 41 тыс. ускорителей NVIDIA GB300, сообщает HPC Wire.

Расширение вычислительного кластера в Армении знаменует собой важную веху. Предполагается, что страна войдёт в пятёрку мест размещения крупнейших кластеров ИИ-ускорителей. Проект стоимостью $4 млрд — одно из крупнейших капиталовложений в технологическую сферу в истории страны. Подробности в ходе визита в Ереван раскрыл вице-президент США Джей Ди Вэнс (JD Vance) при участии вице-президента NVIDIA. По словам Вэнса, США «с гордостью» одобрили замечательное техническое соглашение с NVIDIA. Речь идёт об открытии новых рынков и новых рабочих мест как для американских работников, так и для армянских.

8 августа прошлого года Армения и США подписали меморандум в сфере ИИ и полупроводников. Выданная США экспортная лицензия свидетельствует о том, что проект полностью соответствует американским требованиям. Второй этап — продолжение реализации плана Firebird, выделившей $500 млн на создание в Армении первого ИИ-кластера. Реализация двух этапов обеспечит качественный скачок в технологической инфраструктуре страны. Он позволит проводить исследования в биологии, робототехнике, космической сфере и в сфере ИИ нового поколения. По словам представителей Firebird, новый кластер превращает Армению в глобальный центр суперкомпьютерных вычислений.

Как бы у армян не появились проблемы мексиканцев, чье не коррумпированное правительство тоже решило (и уже сделало) сделать из Мексики площадку для ращмещения ЦОДов американских гиперскейлеров, в результате чего возник дефицит воды и электроэнергии для простых мексиканцев, как и перебои с их подачей, ну и цены скакнули. Рабочих мест, естественно, не появилось, как и в американских штатах.

[TAU]

Building a C compiler with a team of parallel Claudes \ Anthropic
16 ИИ агентов работая совместно, написали С компилятор. 2 недели. 100 тысяч линий кода.

Ну написали, молодцы! Чуда пока не произоошло.

Занимайтесь самоуспокоением, занимайтесь. Можно вопросик: "пока" по вашему мнению, сколько продлится? Хоть на пару лет хватит? При нынешней скорости развития нейросетей?
Вести с вайбкодерских полей:

что учить студентам и школьникам в IT... Определённо глупое занятие — «изучать Python» или «изучать JavaScript» по классическим курсам. Рейтинг языков TIOBE показывает, как сильно влияет ИИ на разработку уже сегодня...
разработчики перестают изучать языки, на которых работают, т.к. при наличии ИИ-агентов им это уже не нужно и навыки не в этом.
Я сам как разработчик на 80% под SQL как хранимые процедуры. Однако сейчас веду разработку с ИИ обычно на Python. Вообще-то я не умею на нём программировать сам. Я понимаю синтаксис Python, но без ИИ вряд ли напишу код даже на 500 строк. При этом создаю реальные бизнес-приложения в ETL на тысячи строк кода. Просто мне для этого не нужно уметь программировать на Python, а нужно уметь ставить задачу ИИ-агентам...
Довольно очевидно, что ручное программирование умирает. Даже системное программирование долго не продержится. Все эти рейтинги Codeforces как раз близки по сложности алгоритмов к написанию каких-то системных библиотек. ИИ уже это делает на уровне Top 10 программистов в мире (см. Gemini 3 Deep Think в канале)
Всем студентам и школьникам я рекомендую строго и исключительно вести разработку через ИИ-агентов и получать опыт именно в этом... ставить задачу ИИ, проверять работу ИИ и уметь на уровне стратегии вести дискуссии с ИИ как лучше сделать. Компетенция теперь в этом, а не в курсах «ставь скобочку правильно».
Начать можно с Kilo Code и его бесплатных моделей, которые они как раз для целей обучения и предоставляют постоянно в большом количестве. 🚀

[TAU]

Дарио Амодей разродился очередным эссе

за последние 2 года модели ИИ прошли путь от едва способных выполнить одну строчку кода до написания всего или почти всего кода за некоторых людей, включая инженеров в Anthropic.

Вскоре они смогут выполнять всю работу программиста от начала до конца.

Людям трудно адаптироваться к такому темпу изменений, как к изменениям в организации работы, так и к необходимости перехода на новые должности. Даже легендарные программисты все чаще называют себя «отстающими».

Темпы, скорее всего, будут только ускоряться, поскольку модели кодирования ИИ все больше ускоряют процесс разработки искусственного интеллекта...

в программировании наши модели перешли от уровня «посредственного программиста» к уровню «сильного программиста», а затем к уровню «очень сильного программиста»...

Неясно, куда эти люди пойдут и чем будут заниматься...
Смогут ли люди найти цель и смысл в таком мире?

[Inti]

[nonconvex]

Генеральный директор Microsoft AI Мустафа Сулейман заявил, что искусственный интеллект достигнет «человеческого уровня производительности» в офисной работе и сможет автоматизировать большинство задач в этой сфере в течение следующих 12-18 месяцев.

Вот это правильное заявление, одобряю. Инвесторы, ау!

[TAU]

Генеральный директор Microsoft AI Мустафа Сулейман заявил, что искусственный интеллект достигнет «человеческого уровня производительности» в офисной работе и сможет автоматизировать большинство задач в этой сфере в течение следующих 12-18 месяцев.

Вот это правильное заявление, одобряю. Инвесторы, ау!

Еще и программистов.

Действительно, конец империи Микрософт. Вместе с Ораклом. И прочими компаниями "индустрии ПО"

[TAU]

Чуда нет. А еще шажок к чуду - есть.

Иногда меня спрашивают, что я сам генерирую не как учебные, а как рабочие приложения с помощью ИИ. Расскажу... и где... эффективен ИИ 🚀

Как многие помнят, я входил в число разработчиков Microsoft Project. Однако я работал не как сотрудник Microsoft, а через программы TAP и MVP. Наблюдая бизнес MS Project изнутри, я заметил, что у них два клиента лидируют: IT-компании и строители. В первых была уже очень большая конкуренция решений, поэтому я больше занялся управлением промышленными проектами. Для MS Project я выпустил аддон для строителей — Turbo Planner...
В реальности крупным промышленным компаниям типа Газпрома нужно нечто большее: они хотят интегрировать проектно-сметную документацию (ПСД) от группы проектных институтов с графиками работ в MS Project. Цель тут — «добавить ось времени» для ПСД как по плану, так и по фактическому исполнению. Без этого даже затруднительно оценить, сколько в следующем месяце вам нужно материалов, техники и рабочих в касках для работы на объекте.
Проблема заключается в том, что это далеко не простая ETL-трансформация. Комплексы там стоят очень дорого обычно. Дело в том, что если вы строите газораспределительную станцию (ГРС), то у вас будет около 100 локальных смет, которые содержат порядка 100 тысяч технологических операций. Реальный график строительства ГРС укрупнённый и не более 2000 задач, и что важно — они значительно в другой структуре и больше следуют за 3D-моделью сооружения по этапности работ («захваткам»).
Получается, что вам нужно сделать трансформацию сметной информации в график по принципу «много-ко-многим» при несоответствии структур данных. Причём сметная информация не только загрязнённая проблемами вроде «строительства из антиматерии» — отрицательные материалы, но ещё и с «двойной бухгалтерией», т.к. часть сметных норм устарели, а реальные расчёты ведутся в Excel — причём это ещё один срез данных.

Обычно такие перегруппировки данных делали операторы вручную, система строила по их модели сложные «карты соответствий» сметных позиций и позиций графиков. Ведь сметы могут измениться, и модель должна пересчитаться на новых данных.

Приложение Газпрома на видео, но я не был доволен... https://youtu.be/Icah-Y7ZiIg

🚀 Я поставил себе задачу переписать с нуля приложение, которое пять лет делали пять человек, с помощью ИИ с полной заменой технологического стека и отказом от привязки к Microsoft. Решение должно работать и на Linux, и на бесплатном ПО.

MVP я собрал за 1 месяц с Gemini, часть клиентов уже начала пользоваться приложением для своих смет, хотя оно вроде было «недоделанное». Мне не нужна была больше команда программистов вообще, только один ИИ и я.

Фокус в том, что я заменил оркестрацию алгоритмами на оркестрацию через агента. Поэтому агент сам мог обходить проблемы и недостаток функционала просто по команде в чате.

С разработкой UI я схитрил. Те, кто меня хорошо знает по строительным решениям, считают «Excel-королём» из-за темы «обменных форм». Проще говоря, я придумал для строителей в РФ де-факто стандарт специальных форм в Excel, которые заменяют интерфейс пользователя и легко интегрируются с ПО. В новом решении я перевёл их на «умные таблицы» Excel. Поэтому даже если нужны параметры для алгоритмов — это Excel-таблички для агента. Он также в Excel умеет генерировать и формы, и отчёты.

Важная killer-фича ИИ: ранее нужны были операторы, чтобы делать сопоставление сметных позиций смет и проектных задач. Я сделал субагента для основного агента на более лёгкой LLM, который делает эту работу автоматически. Целый отдел клерков стал не нужен.
💡