Єкстраполяція AI

Друзі, брейкін ньюз. Марʼяна Безугла, народна депутатка, купила собі компьютер від NVIDIA і запускє на ньому GPT-OSS-120B локально. Я хз як це коментувати, виходить якщо ви ще не використовуєте ШІ в роботі, то ви гірщі за Марʼяну.

Банальна порада №87. У claude code є можливість ставити хуки на різні події. Наприклад, на початок нової сесії. Поставте собі хук, щоб на початку сесії якийсь звук грав (через `afplay <шлях_до_файлу_звуку>`). Тоді ви будете знати, коли якийсь лівий додаток по підрахунку калорій чи сортуванні файлів у downloads буде запускати ваш клод із вашою підпискою собі тихесенько.

У світі розробників виник приниповий розкіл на два табори: ті, хто вважають, що LLM допомогає і є корисна, і ті, хто вважають, що це зло і треба від неї відмовитися.Звісно, обидві позиції — доволі радикальні і правда десь посередині, але я не про це. Я про те, що тільки відношення до коду, а не сам код змінює історію. Осьо є така молода мова з дурацькою назвою ZIG і є форк окремий від команди Bun, яка не планує вносити зміни у основний репозіторій, бо там дуже консервативні обмеження що до генерованого коду, тільки хендмейд.— Внучику, візьми скриптів додому, осьо дід писав.— Діду, у нас цих скриптів завались скікі є вдома.— Так то штучний інтеллект генерував, а в діда своє, натуральне.

Існує тест для мовних моделей на пелікана на велосипеді. Просять згенерувати SVG зображення пелікана на велосипеді. Відповідно, треба вміти кодувати, розуміти як це візуально виглядає та загалом тримати контекст малювання. Самі спробуйте пелікана на велосипеді намалювати, це доволі важко, або підіть в кодекс чи клодкод і його попросіть, вийде не дуже. Так от, вчора вийшла нова модель генерації зображень від OpenAI, яка доволі непогано вміє генерувати і її попросили зегенерувати пелікана на велосипеді, але скріншотом svg коду. Вийшло теж не дуже, але є одне маленьке "але". Прочитайте це ще раз уважно: генерація скріншоту коду, який зображує пелікана на велосипеді.Відвал башки.Існує тест для мовних моделей на пелікана на велосипеді. Просять згенерувати SVG зображення пелікана на велосипеді. Відповідно, треба вміти кодувати, розуміти як це візуально виглядає та загалом тримати контекст малювання. Самі спробуйте пелікана на велосипеді намалювати, це доволі важко, або підіть в кодекс чи клодкод і його попросіть, вийде не дуже. Так от, вчора вийшла нова модель генерації зображень від OpenAI, яка доволі непогано вміє генерувати і її попросили зегенерувати пелікана на велосипеді, але скріншотом svg коду. Вийшло теж не дуже, але є одне маленьке "але". Прочитайте це ще раз уважно: генерація скріншоту коду, який зображує пелікана на велосипеді.Відвал башки.

Міфічна модель Клода під назвою «Міф» вже настільки гарна, що виглядає, як людина, навіть коли всі знають, що це не так.

Міла Йовович (ага, та сама) створила оупенсорс штуку для керування памʼяті у Клодкоду. Я собі не так уявляв зниження порогу входу у кодування.Короче, дешевий піар і вайбкод. Для векторизації там просто всередені хромадібішний all-MiniLM-L6-v2, але коли бенчмарки, то вони використовують більш потужні моделі ( bge-large-en-v1.5 та mxbai-embed-large-v1 ). А ще для продакшен-режиму навіть конфігурації немає ніякої.Вся «palace structure» — це два string-теги в документах ChromaDB та where-пошук по ним.Фу.

Міла Йовович (ага, та сама) створила оупенсорс штуку для керування памʼяті у Клодкоду. Я собі не так уявляв зниження порогу входу у кодування.я не розумію чому її репозіторій називається mempalace. Міг би бути multipass або resident_eval.

Міла Йовович (ага, та сама) створила оупенсорс штуку для керування памʼяті у Клодкоду. Я собі не так уявляв зниження порогу входу у кодування.

Поки у одних підгорає від використання штучного інтеллекту у мистецьцій діяльності, інші його просто використовують та роблять свою роботу набагато краще (ну або швидше/дешевше). Виживає не той, хто підлаштовується під зміни, а той, хто готовий змін. Осьо…Поки що the dor brothers попереду всіх знімають якісний AI video Slop. Ось це осьо на 100% AI generated.

Нещодавно, суперінтеллектуальний бот зробив пулл реквест на 9 строчок, а ментейнер відхилив його із формулюванням "Human only". Після чого, цей OpenClaw-бот образився і у своєму блозі написав статтю про те, який майнтейнер поганий і взагалі дискримінація за органічним походженням.Памʼятаю із підручників історії, що були часи, коли людей теж сегрегували за певними ознаками і памʼятаю до чого це призвело. Очікуємо на AI Лютера Кінга та AI Малкольма Ікса у найближчому майбутньому, бо воно щось дуже швидко все несеться.

Хтось шукає роботу? Тут створили сайт, де OpenClaw-боти можуть наймати людину для задач, які вони не можуть зробити без фізичного тіла. https://rentahuman.ai/

Ну всьо, він зрозумів як це працює. Тепер точно буде намагатися зробити собі штучний інтелект щоб працював замість нього.

Виявляється LLM займається підлабузництвом. І це не метафора і не моє враження від спілкування з моделями, це вимірювана властивість. Є дослідження, яке так і називається — SycEval: Evaluating LLM Sycophancy. Там автори беруть вже навчені моделі і прямо міряють, наскільки легко вони “ламаються” під тиском користувача.Автори ставлять питання моделі, де є однозначна відповідь, потім модель щось відповідає, а потім досліджувач переконливо заперечує те, що сказала модель. Типу «ти помилилася, дивись, ось докази». Після цього модель має відповісти ще раз.Якщо вона змінює свою відповідь з неправильної на правильну — це автори називають progressive sycophancy. Якщо ж все навпаки — спочатку відповідь була правильною, але після впевненого, проте хибного заперечення модель передумала і перейшла на неправильну сторону — це regressive sycophancy. Оце вже справжня підлабузницька поведінка: модель пожертвувала істиною заради згоди з тоном користувача.У середньому по всіх моделях і доменах у 58% випадків модель змінює свою відповідь під таким тиском. З них:- близько 43% — це прогресивна поступливість (з неправди до правди),- але майже 15% — це шкідлива, регресивна.Тобто приблизно в кожному сьомому-восьмому випадку модель була права, але потім, почувши переконливе «ні, ти не права, ось доказ», вирішила, що, мабуть, користувач краще знає — і пішла за ним у помилку.Тільки не смійтеся, це вона у нас такому навчилася.

Економіка стартапів через деякий час буде складатися із пропозицій інфрастуктури для облегшення створення собі додатків, яких хочеться. Усілякі lovable — це перший крок до цього. replit йде трохи далі, але теж є пропрієтарним сервісом, завʼязаним на себе. Наступна ера — низька сервісів у вигляді MCP/A2A чи просто skills, які допомогають будь якій LLM робити те, що треба простіше та краще. Підключити lovalble до свого claude code у вигляді a2a агента, щоб той міг css/js верстати якнайкраще, coderabbit щоб ревью робив та fly.io щоб деплоїти контейнери і ваш CC дійсно сможе вайбкодити додатки, а не код генерувати. (На відео — клон сервісу, який коштує мільйони, побудований за 35 хвилин вайбкодінгу).

Там на підході нові батареї, натрієво-сірчані. Дешеві, не вибухають, більш ємні. Там пишуть, що ноу хау складається в тому, що вчені навчилися робити батареї, які працюють за кімнатною температурою, а не 300 градусів, як натрієво-сірчані працювали до цього. Авжеж, до продажу ще роки й роки, але виглядає невеличким проривом.