Зачем ускорять разработку? Просто через раз вижу этот вопрос, во всех постах про агентов и новую эру автоматического кодинга. Переубедить конечно никого не получится, но написать надо, чтобы получилось структурировано. Погнали. Нет такого количества задач Если вы поговорите не с менеджерами, а владельцами бизнесов, то окажется, что количество идей у них такое, что за всю жизнь не сделать. То что из этого не всегда доходит до низов, проблема размера и процессов, которые тоже пытаются решать, поэтому так много разговоров про sdd и аналогичные истории. Если разработка стала в два раза дешевле/быстрее, становятся экономически оправданными задачи, которые раньше вообще не попадали в backlog. Это никому не нужно В конкурентном мире невозможно сделать продукт до конца и сидеть сложа руки. А конкуренция приводит еще к тому, что кто первый встал, того и тапки. Сегодня вы на высоте, завтра ваш бизнес угрохали потому что вы не успели адаптироваться. Ну если вы работаете у монополиста/госа/стратегического игрока, то можете игнорировать этот пункт 🙂 Фичи не принесут деньги Может принесут, а может и нет, это невозможно обобщать не зная конкретных обстоятельства конкретных ситуаций. Например мы годами не могли сделать b2b кабинет таким как хотели наши клиенты, потому что у нас никогда не хватало ресурсов на эту часть. С помощью агентов мы это сделали и смогли получить хорошие контракты, которые от нас раньше уплывали. Ускорение разработки меняет не только скорость выполнения уже выбранных задач, но и сам набор задач, которые становится рационально делать. Покажите как это сократило фот? По правде говоря у многих сократило. Но последовательность другая. Последние годы у многих были сокращения по экономическим причинам, а потом заморозка найма при одновременном росте производительности за счет ИИ. Поэтому ии больше повлиял не на сокращение как таковое, а на отсутствие найма Покажите как это увеличило прибыль? В экономике есть только два способа растить маржинальность: рост производительности и повышение цены. Когда то массовое внедрение компьютеров и экселя привело к такому же эффекту. Итого Ускорение разработки само по себе не цель. Реальная цель это снизить стоимость изменения продукта, поэтому помимо разработки одновременно ускоряется еще много всего, но об том просто говорят в других местах, куда разработчики не ходят, поэтому у них часто складывается такое одностороннее представление о происходящем Telegram | YouTube | AI Клуб

Моментобзор Давно мы не говорили про игры, пытаясь разобрать их с точки зрения рецензентов. По такому поводу решил сыграть в отечественную новинку Ghost Buster: Village и знаете что... Это слабо. Очень небольшой, буквально на час хоррор, со странным звуковым сопровождением, где нейросетевая озвучка антагонистки звучит лучше, чем живые актёры. Скримеры совершенно не пугают, а анимации топорные. Честно говоря, надеялся на лучшее, но итог... Плюс ещё сюжет — крайне не запоминающийся. Шум, который надо замерять в самом начале, никак себя не показал в финале. В общем — ни о чём. С другой стороны, ребята недавно делают игры и возможно, это начало чего-то интересного. Так что в целом я бы посоветовал сыграть в демки команды и дать обратную связь. Думаем. 😏Подписаться на IGM

Хайп вокруг ИИ: реальное состояние дел и будущее Netscape, Pets.com, деньги, залитые в любого, кто выдавал себя за интернет-компанию, а потом резкий отлив. Ричард Кэмпбелл застал ту эпоху лично и утверждает, что сейчас мы проходим ровно тот же цикл, только теперь роль идеальной приманки для инвесторов играет искусственный интеллект. Скажите вслух «через два года исчезнут все профессии» — вам не рассмеются в лицо, а дадут денег. Дальше он раскладывает механику по косточкам. Маск обещал вложить в OpenAI сто миллионов, а дал шестнадцать и четыре Tesla. Nvidia инвестирует полмиллиарда в мелкие лаборатории, чтобы те купили на них её же чипы, и превращает 500 миллионов в миллиард. Десять компаний из пятисот держат 40% крупнейшего индекса мира. Посмотрим, где параллель с доткомами перестаёт работать и что, по мнению автора, останется, когда безумие спадёт.

​​Cayley puzzles: 666 on claude vs codex Я уже рассказывал, что занимаюсь решением cayley головоломок. В этот раз я пошёл штурмовать головоломки 555 и 666. Почему они сложнее предыдущих? Дело в том, что с каждым увеличением пространства решений и диаметра нам всё сложнее решать задачу. Во-первых, модели у нас двигаются к решению итеративно - каждый дополнительный шаг увеличивает ошибку. Во-вторых, чем длиннее пути, тем сложнее собрать корректные лейблы для путей; плюс random walks чаще будут путаться и/или не достигать дальние точки. Я начал решать 555 теми же подходами, что и прошлые головоломки - первичная тренировка модели, потом шлифовка и beam search. Трансфомер пришлось отложить - он бы работал слишком медленно. После нескольких дней тренировки на A100 мне удалось получить прилично работающую модель. Она решает головоломки не всегда, но всё-таки стабильно выдаёт хорошие решения. Результат - второе место; на первом месте - участник команды 16-го места с Santa 2015. Дальше я попробовал сделать тоже самое для 666... и ну не работает оно. Модель учится плохо и головоломки совсем не решает - лейблы собирать тяжело, пути длинные, в общем сложно всё. От безысходности я решил обратиться к агентам. Взял claude code + opus 5.0 max и codex + 5.6 Sol Extra High. Обоим отправил один и тот же промпт - мол вот головоломка, вот как мы решали подобное раньше, давайте попробуем её решить классическими способами. Потом подбадривал модели, чтобы они её решили. Клод после пары итераций ответил, что решить невозможно, ваще. Решил 0 головоломок и сдался. Кодекс подумал, сделал мелкую итерацию и остановился. Я ему поставил goal - достичь скор 180к или меньше (это суммарная длина найденных путей решенных головоломок). Он подумал, запустил процесс... и через почти 7 часов выдал топовое решение. Я попросил его пояснить, но в ответ получил сложное описание процесса решения из 7 этапов. Я впечатлён. #ai