Помучил Клода 4 конвертацией Gradle скриптов из Groovy на Kotlin. Так само полностью рабочий код и не выдало или устаревшие функции выдает, или (как всегда) генерирует использование несуществующих классов. Даже от китайского DeepSeek больше пользы.
OpenAI вкладывает 300 млрд в Oracle, Oracle 100 из 300 в Nvidia, Nvidia... 100 в OpenAI - круг замкнулся и рыночная стоимость всех трёх компаний выросла 🤪
"Ответ кроется в «разрыве между возможностями и надёжностью». Хотя системы ИИ научились выполнять впечатляющий набор задач, им трудно выполнять их с постоянством и точностью, требуемыми в реальных условиях. Например, результаты мартовского исследования METR основывались на «50-процентном показателе успеха», что означает, что система ИИ могла надёжно выполнить задачу лишь в половине случаев, что делало её практически бесполезной сама по себе. Этот разрыв затрудняет использование ИИ в рабочей среде. Даже самые продвинутые системы допускают небольшие ошибки или слегка не понимают инструкции, требуя от человека тщательного анализа их работы и внесения необходимых изменений.
Похоже, именно это и произошло в ходе нового исследования. Разработчики в итоге тратили уйму времени на проверку и переделку кода, созданного системами искусственного интеллекта, — зачастую больше, чем потребовалось бы на его самостоятельное написание. Один из участников позже описал этот процесс как «цифровой эквивалент подталкивания слишком самоуверенного младшего разработчика»."
"В исследовании , опубликованном в июле, аналитический центр Model Evaluation & Threat Research случайным образом распределил группу опытных разработчиков программного обеспечения для выполнения задач по написанию кода с использованием инструментов ИИ или без них. На сегодняшний день это был самый строгий тест на то, как ИИ будет работать в реальном мире. Поскольку программирование — один из навыков, которым в значительной степени овладели существующие модели, практически все участники ожидали, что ИИ обеспечит значительный рост производительности. В предварительном опросе экспертов средний прогноз заключался в том, что ИИ ускорит работу разработчиков почти на 40 процентов. Впоследствии участники исследования оценили, что ИИ ускорил их работу на 20 процентов.
Но когда команда METR оценила фактическую производительность сотрудников, они обнаружили, что разработчики выполняли задачи на 20% медленнее, используя ИИ, чем без него. Исследователи были ошеломлены. «Никто не ожидал такого результата», — сказал мне Нейт Раш, один из авторов исследования. «Мы даже не рассматривали возможность замедления»."
"Ни один отдельный эксперимент не следует считать окончательным решением. Однако, по мнению многих экспертов по ИИ, исследование METR — лучшее из того, что у нас есть, и оно помогает осмыслить этот парадоксальный для ИИ момент. С одной стороны, Соединённые Штаты переживают невероятный экономический бум, подпитываемый ИИ: фондовый рынок стремительно растёт благодаря завышенным оценкам технологических гигантов, связанных с ИИ, а реальная экономика движима сотнями миллиардов долларов, вложенных в центры обработки данных и другую инфраструктуру ИИ. В основе всех инвестиций лежит убеждение, что ИИ значительно повысит производительность труда, что, в свою очередь, увеличит прибыль корпораций до невообразимых размеров.
С другой стороны, накапливается всё больше доказательств того, что ИИ не оправдывает ожиданий в реальном мире. Технологические гиганты, вливающие в ИИ больше всего денег, и близко не окупают свои инвестиции. Исследования показывают, что компании, пытающиеся внедрить ИИ, практически не ощутили влияния на свою прибыль. А экономисты, ищущие доказательства сокращения рабочих мест в результате внедрения ИИ, в основном не находят никаких результатов."
"Из 475 опрошенных исследователей искусственного интеллекта 76% заявили, что масштабирование больших языковых моделей (LLM) «маловероятно» или «крайне маловероятно» для достижения общего искусственного интеллекта (AGI) — гипотетического рубежа, на котором системы машинного обучения смогут обучаться так же эффективно, или даже лучше, чем люди.
Это примечательное игнорирование прогнозов технологической отрасли, которая с момента бума генеративного ИИ в 2022 году утверждала, что текущим передовым моделям ИИ нужно всего лишь больше данных, оборудования, энергии и денег, чтобы превзойти человеческий интеллект."
"Теперь, когда выпуск новых моделей, по всей видимости, стагнирует , большинство исследователей, опрошенных Ассоциацией по развитию искусственного интеллекта, считают, что технологические компании зашли в тупик — и деньги не вытащат их из него."
Если масштабировать тыкву (неподходящую модель) то в конце всё равно будет тыква.
https://futurism.com/ceos-ai-disaster Руководители компаний одержимы ИИ, но их попытки использовать его постоянно заканчиваются катастрофой (прим. никому кроме них оно особенно не нужно)
"Руководящие группы по всей территории США, движимые желанием сократить накладные расходы и избежать гнева акционеров, также помешанных на ИИ , с нетерпением ждут возможности внедрить ИИ в работу своих сотрудников, не обращая внимания на последствия.
Руководители корпораций в восторге от мысли об автоматизации своих рабочих мест, хвастаясь предполагаемым ростом производительности труда за счёт увольнений сотрудников, которые сейчас столкнулись с одной из худших ситуаций на рынке труда в новейшей истории. Даже в отделах, где ИИ не может легко заменить человеческий труд, руководители используют ИИ как дубинку, чтобы снизить зарплаты, замедлить найм сотрудников и повысить производственные квоты.
Но всё это предполагает, что ИИ действительно способен заменить человека. Как становится всё более очевидно в последние несколько месяцев, нынешний подход США к разработке ИИ — бросать миллиарды долларов в топку и смотреть, что получится — становится всё более шатким, поскольку результаты не подтверждаются в реальном мире.
Недавнее интервью Axios с генеральным директором Accenture Джули Свит подчеркивает, насколько остра пропасть между реальностью искусственного интеллекта и фантазиями руководителей. Будучи главой ведущей консалтинговой компании, Свит имеет уникальный доступ к одним из самых влиятельных умов мира: своим коллегам-генеральным директорам.
В настоящее время, как она сообщила Axios , генеральные директора «не просто одержимы» ИИ, но их разочарование растет, поскольку программное обеспечение не увеличивает доход."
"Компания OpenAI утверждает, что выяснила, что является причиной «галлюцинаций» — устойчивой тенденции моделей ИИ выдавать ответы, которые фактически неверны.
Это серьёзная проблема, затрагивающая всю отрасль и значительно снижающая эффективность технологий. Что ещё хуже, эксперты обнаружили, что проблема усугубляется по мере развития возможностей моделей ИИ .
В результате, несмотря на астрономические затраты на их внедрение, передовые модели ИИ по-прежнему склонны делать неточные заявления, сталкиваясь с подсказкой, на которую они не знают ответа ."
"В статье , опубликованной на прошлой неделе, группа исследователей OpenAI попыталась найти объяснение. Они предполагают, что большие языковые модели галлюцинируют, потому что при их создании они вынуждены угадывать ответ, а не признавать его."
Gemini (Джиминай) тупой чатбот. В поисковике выводятся "советы" этой штуки. Позавчера оно перепутало формулы двух законов программирования смешав их (предположительно из-за того что упоминаются обычно вместе). Вчера протупило смешав мультипоточность и асинхронность в библиотеке логгирования... когда искал описание классов.
и за роями ИИ агентов :D т.к. их работа нестабильна - за одним то виброкодером нужно следить и то там человек присутствует, а тут рой их и все автономны (больше багов и глюков автономно генерируется)
цитата:
"Производительность «роев» нестабильна: одни дни агенты работают «гениально», другие — «как полные идиоты», признается Раддок."
https://www.wheresyoured.at/oracle-openai/
"Это означает — как 300 миллиардов долларов из 317 миллиардов долларов новых контрактов, заключенных Oracle, и предполагая, что OpenAI составляет 78% ее дохода от облачной инфраструктуры (300 миллиардов долларов из 381 миллиарда долларов), — что OpenAI намерена потратить более 88 миллиардов долларов на вычисления к 2029 финансовому году и 110 миллиардов долларов на вычисления, то есть почти столько же, сколько Amazon Web Services зарабатывает за год , в 2030 финансовом году."
"В любом случае, если вы доверяете Oracle и OpenAI, вот во что вы верите:
...
Что OpenAI — компания, не имеющая плана по прибыльности — сможет позволить себе триста миллиардов долларов, распределенных на 2027, 2028, 2029 и 2030 годы."
"В этом году OpenAI заработала около 6,26 млрд долларов дохода , а несколько дней назад компания сообщила, что « до 2029 года » потратит 115 млрд долларов. Это заявление, очевидно, заведомо ложно. Давайте взглянем на эту диаграмму из The Information :..."
Комментарии
Помучил Клода 4 конвертацией Gradle скриптов из Groovy на Kotlin. Так само полностью рабочий код и не выдало или устаревшие функции выдает, или (как всегда) генерирует использование несуществующих классов. Даже от китайского DeepSeek больше пользы.
нафига китайцам столько индусских погромистов???
"хитро" раскидав свои счета на местных - у компаний льготы
https://www.wheresyoured.at/the-case-against-generative-ai/ нет никакой ИИ революции и никто из ИИ компаний на этом не зарабывает 🙊🙈🙉
публикации статей которые он сдул (?) - ловко
Так это одна из индусских компаний что заметно по какчеству их продуктов
OpenAI вкладывает 300 млрд в Oracle, Oracle 100 из 300 в Nvidia, Nvidia... 100 в OpenAI - круг замкнулся и рыночная стоимость всех трёх компаний выросла 🤪
"Ответ кроется в «разрыве между возможностями и надёжностью». Хотя системы ИИ научились выполнять впечатляющий набор задач, им трудно выполнять их с постоянством и точностью, требуемыми в реальных условиях. Например, результаты мартовского исследования METR основывались на «50-процентном показателе успеха», что означает, что система ИИ могла надёжно выполнить задачу лишь в половине случаев, что делало её практически бесполезной сама по себе. Этот разрыв затрудняет использование ИИ в рабочей среде. Даже самые продвинутые системы допускают небольшие ошибки или слегка не понимают инструкции, требуя от человека тщательного анализа их работы и внесения необходимых изменений.
Похоже, именно это и произошло в ходе нового исследования. Разработчики в итоге тратили уйму времени на проверку и переделку кода, созданного системами искусственного интеллекта, — зачастую больше, чем потребовалось бы на его самостоятельное написание. Один из участников позже описал этот процесс как «цифровой эквивалент подталкивания слишком самоуверенного младшего разработчика»."
https://metr.org/blog/2025-07-10-early-2025-ai-experienced-os-dev-study/
почти наверняка хайповый Claude от Anthropic
на заборе тоже много чего написано
https://www.theatlantic.com/economy/archive/2025/09/ai-bubble-us-economy/684128/
"В исследовании , опубликованном в июле, аналитический центр Model Evaluation & Threat Research случайным образом распределил группу опытных разработчиков программного обеспечения для выполнения задач по написанию кода с использованием инструментов ИИ или без них. На сегодняшний день это был самый строгий тест на то, как ИИ будет работать в реальном мире. Поскольку программирование — один из навыков, которым в значительной степени овладели существующие модели, практически все участники ожидали, что ИИ обеспечит значительный рост производительности. В предварительном опросе экспертов средний прогноз заключался в том, что ИИ ускорит работу разработчиков почти на 40 процентов. Впоследствии участники исследования оценили, что ИИ ускорил их работу на 20 процентов.
Но когда команда METR оценила фактическую производительность сотрудников, они обнаружили, что разработчики выполняли задачи на 20% медленнее, используя ИИ, чем без него. Исследователи были ошеломлены. «Никто не ожидал такого результата», — сказал мне Нейт Раш, один из авторов исследования. «Мы даже не рассматривали возможность замедления»."
"Ни один отдельный эксперимент не следует считать окончательным решением. Однако, по мнению многих экспертов по ИИ, исследование METR — лучшее из того, что у нас есть, и оно помогает осмыслить этот парадоксальный для ИИ момент. С одной стороны, Соединённые Штаты переживают невероятный экономический бум, подпитываемый ИИ: фондовый рынок стремительно растёт благодаря завышенным оценкам технологических гигантов, связанных с ИИ, а реальная экономика движима сотнями миллиардов долларов, вложенных в центры обработки данных и другую инфраструктуру ИИ. В основе всех инвестиций лежит убеждение, что ИИ значительно повысит производительность труда, что, в свою очередь, увеличит прибыль корпораций до невообразимых размеров.
С другой стороны, накапливается всё больше доказательств того, что ИИ не оправдывает ожиданий в реальном мире. Технологические гиганты, вливающие в ИИ больше всего денег, и близко не окупают свои инвестиции. Исследования показывают, что компании, пытающиеся внедрить ИИ, практически не ощутили влияния на свою прибыль. А экономисты, ищущие доказательства сокращения рабочих мест в результате внедрения ИИ, в основном не находят никаких результатов."
Комментарий скрыт за нарушение правил комментирования.
Правила тут, их всего 5
Фух. У меня к счастью Linux
https://www.livescience.com/technology/artificial-intelligence/current-ai-models-a-dead-end-for-human-level-intelligence-expert-survey-claims
"Ученые сходятся во мнении, что существующие модели искусственного интеллекта — это «тупик» для интеллекта человеческого уровня."
"Из 475 опрошенных исследователей искусственного интеллекта 76% заявили, что масштабирование больших языковых моделей (LLM) «маловероятно» или «крайне маловероятно» для достижения общего искусственного интеллекта (AGI) — гипотетического рубежа, на котором системы машинного обучения смогут обучаться так же эффективно, или даже лучше, чем люди.
Это примечательное игнорирование прогнозов технологической отрасли, которая с момента бума генеративного ИИ в 2022 году утверждала, что текущим передовым моделям ИИ нужно всего лишь больше данных, оборудования, энергии и денег, чтобы превзойти человеческий интеллект."
"Теперь, когда выпуск новых моделей, по всей видимости, стагнирует , большинство исследователей, опрошенных Ассоциацией по развитию искусственного интеллекта, считают, что технологические компании зашли в тупик — и деньги не вытащат их из него."
Если масштабировать тыкву (неподходящую модель) то в конце всё равно будет тыква.
https://futurism.com/ceos-ai-disaster Руководители компаний одержимы ИИ, но их попытки использовать его постоянно заканчиваются катастрофой (прим. никому кроме них оно особенно не нужно)
"Руководящие группы по всей территории США, движимые желанием сократить накладные расходы и избежать гнева акционеров, также помешанных на ИИ , с нетерпением ждут возможности внедрить ИИ в работу своих сотрудников, не обращая внимания на последствия.
Руководители корпораций в восторге от мысли об автоматизации своих рабочих мест, хвастаясь предполагаемым ростом производительности труда за счёт увольнений сотрудников, которые сейчас столкнулись с одной из худших ситуаций на рынке труда в новейшей истории. Даже в отделах, где ИИ не может легко заменить человеческий труд, руководители используют ИИ как дубинку, чтобы снизить зарплаты, замедлить найм сотрудников и повысить производственные квоты.
Но всё это предполагает, что ИИ действительно способен заменить человека. Как становится всё более очевидно в последние несколько месяцев, нынешний подход США к разработке ИИ — бросать миллиарды долларов в топку и смотреть, что получится — становится всё более шатким, поскольку результаты не подтверждаются в реальном мире.
Недавнее интервью Axios с генеральным директором Accenture Джули Свит подчеркивает, насколько остра пропасть между реальностью искусственного интеллекта и фантазиями руководителей. Будучи главой ведущей консалтинговой компании, Свит имеет уникальный доступ к одним из самых влиятельных умов мира: своим коллегам-генеральным директорам.
В настоящее время, как она сообщила Axios , генеральные директора «не просто одержимы» ИИ, но их разочарование растет, поскольку программное обеспечение не увеличивает доход."
https://futurism.com/openai-mistake-hallucinations OpenAI осознает, что совершила ужасную ошибку
"Компания OpenAI утверждает, что выяснила, что является причиной «галлюцинаций» — устойчивой тенденции моделей ИИ выдавать ответы, которые фактически неверны.
Это серьёзная проблема, затрагивающая всю отрасль и значительно снижающая эффективность технологий. Что ещё хуже, эксперты обнаружили, что проблема усугубляется по мере развития возможностей моделей ИИ .
В результате, несмотря на астрономические затраты на их внедрение, передовые модели ИИ по-прежнему склонны делать неточные заявления, сталкиваясь с подсказкой, на которую они не знают ответа ."
"В статье , опубликованной на прошлой неделе, группа исследователей OpenAI попыталась найти объяснение. Они предполагают, что большие языковые модели галлюцинируют, потому что при их создании они вынуждены угадывать ответ, а не признавать его."
Gemini (Джиминай) тупой чатбот. В поисковике выводятся "советы" этой штуки. Позавчера оно перепутало формулы двух законов программирования смешав их (предположительно из-за того что упоминаются обычно вместе). Вчера протупило смешав мультипоточность и асинхронность в библиотеке логгирования... когда искал описание классов.
а агентов, агентов забылиии
и за роями ИИ агентов :D т.к. их работа нестабильна - за одним то виброкодером нужно следить и то там человек присутствует, а тут рой их и все автономны (больше багов и глюков автономно генерируется)
цитата:
"Производительность «роев» нестабильна: одни дни агенты работают «гениально», другие — «как полные идиоты», признается Раддок."
https://www.wheresyoured.at/oracle-openai/
"Это означает — как 300 миллиардов долларов из 317 миллиардов долларов новых контрактов, заключенных Oracle, и предполагая, что OpenAI составляет 78% ее дохода от облачной инфраструктуры (300 миллиардов долларов из 381 миллиарда долларов), — что OpenAI намерена потратить более 88 миллиардов долларов на вычисления к 2029 финансовому году и 110 миллиардов долларов на вычисления, то есть почти столько же, сколько Amazon Web Services зарабатывает за год , в 2030 финансовом году."
"В любом случае, если вы доверяете Oracle и OpenAI, вот во что вы верите:
...
Что OpenAI — компания, не имеющая плана по прибыльности — сможет позволить себе триста миллиардов долларов, распределенных на 2027, 2028, 2029 и 2030 годы."
"В этом году OpenAI заработала около 6,26 млрд долларов дохода , а несколько дней назад компания сообщила, что « до 2029 года » потратит 115 млрд долларов. Это заявление, очевидно, заведомо ложно. Давайте взглянем на эту диаграмму из The Information :..."
фактически все ИИ (OpenAI, Gemini, xAI, Anthropic и пр.) работают точно также :)
как будто Rust проще
в копилку "простых" и производительных: Nim, Zig
виброкодинг жеж