А вот от OpenAI – про агенты, которые не пишут новое, а чистят старое Пишет команда Core Experimentation, которая отвечает за систему экспериментов во всей компании. Раньше мертвый код искали статическим анализом плюс рантайм-логи, и все равно бывали инциденты из-за ошибочных удалений. Что сделали: – GPT-6 Astra дали один расплывчатый промпт (прямо с опечатками): найди мертвый код, проверь в Slack, Statsig и где угодно, что он не используется. Вот чего писали :) Can you help identify and clean up dead code in the repo please, feel free to check slack, statsig [a feature flag and experimentation platform we use], or any other source you need to confirm that things are indeed no longer being used and can be cleaned up or simplified – модель сама смотрела старые PR, треды в Slack, трекеры и прод-профилирование, и объясняла каждое удаление – 5 инженеров между делом за две недели смержили 1 400+ PR и удалили 800k+ строк – образ одного сервиса похудел с 3.31 до 1.72 GB, из тестов ушло около 400 вариантов визуальных снапшотов Дальше – устаревшие эксперименты и фичефлаги. Это сложнее, потому что такой код может еще выполняться в проде. Промпт для полного аудита они попросили написать саму модель, и она же посчитала стоимость каждого флага по CPU. Нашелся флаг, который годами незаметно размножал проверки на все фичи сразу. Модель его не удалила сама, а подняла на ревью человеку, потому что он был помечен как "Permanent". После удаления – около 0.42% экономии CPU на сервисе. Самое практичное – сравнение моделей на одном аудите (6 000 файлов, 1 млн строк на Python, TS, Go и Rust): – GPT-6 Astra Ultra: $109.06, 142 находки, $0.77 за находку – GPT-6.1 Sol Ultra: $15.12, 131 находка, $0.12 за находку – GPT-6.1 Sol Medium: $5.27, 86 находок, $0.06 за находку То есть 92% находок за 14% цены. Разницу разобрали – Sol пропускал флаги, от которых зависят другие флаги, и это компенсировали промптом. То есть можно добить среднюю модель до лучшей просто нормальным промптом. Плюс CI: модель предложила оптимизации по истории прогонов, смержили около 30 PR, медиана CI упала с ~10 до 4.5 минут, p90 – с 12.5 до 6. Один набор из 63 тестов ускорился с 592.6 до 29.8 секунд. Вот таким вот базовым промптом: What ideas do you have to relieve CI load in this repository? List your ideas in a table and rank all of them by estimated CI minutes saved per day based on this repo's CI run history :) Прикол, что они честно пишут: часть предложений добавляла больше сложности, чем пользы. Модель находит столько оптимизаций, что без приоритизации и метрик в них тонешь. Короче, берите одну мелкую задачу (мертвый код, флаг, флаки-тест), сравните модели и уровни effort, а комментарии из ревью скармливайте в следующий промпт. Когда все ок - можно масштабировать на более крупные вещи. Для любой компании с легаси это самый быстрый ROI от агентов. https://developers.openai.com/blog/maintaining-software-with-the-gpt-6-family

Два периода в жизни и бизнесе и чем критичен момент "перехода" 1. Гонка на детском топливе Первую часть жизни люди компенсируются за свое детство. Достигают чужих целей или чужого признания, компенсируют свои дефициты - реальные, воображаемые или пережитые. Например, в этот период у них трудоголизм, гонка за деньгами или безопасностью, свободой, самоутверждением. 2. Когда двигатель заглох. Затем наступает переломный момент, когда травмы детства уже отработаны или стали менее важны. Психика скомпенсировалась или обслуживание старых стратегий становится слишком дорогим и не оправдывающим затраты. Цели достигнуты или признаны не своими. Или просто уже не мотивируют как раньше и что-то глубоко внутри начинает шептать, что человек этой цели не хочет. Или не хочет за нее платить столько, сколько она требует. Человек начинает задаваться вопросом куда и зачем я иду. Чего я на самом деле хочу. И теряет прежнее топливо, на котором всё это время ехал. А новое ещё не найдено. 3. В чем главная разница этих периодов для бизнеса и самозанятости: Основные успехи и наиболее стремительное обучение и развитие происходят в первый период. Когда человек сфокусирован на своих целях, они для него равнозначны выживанию. Кроме того, его тело молодо и более энергично. Очень многие клиенты после психотерапии или отпускания травм и детских дефицитов отмечают, что больше не хочется вести блог, проявляться, доказывать себя миру и обществу. Гнаться за сверхдостижениями. Хочется спокойствия, передышки, баланса. Уже нет желания пахать в ущерб себе и остальной жизни. 4. Как это происходит у людей, у которых было относительно благополучное детство: У них тоже были какие-то травмы и выработанные или списанные со взрослых сценарии жизни. Одних любили за оценки и удобность. Других сравнивали с дочкой коллеги. У третьих проигнорили их душевную тягу и талант. Или случайно постирали плюшевого мишку и потравмировали любимого друга. По сути каждый человек уникален не только врождёнными качествами и воспитанием, но и узором из следов травм на своей психике. 5. Что это всё означает для вас: Если вы ещё в периоде компенсации и гипер-достижений - откладывайте подушку безопасности на период поиска нового себя и своих новых стремлений. И знайте, что вот этот моторчик сзади у вас не навсегда. Если вы уже вступили в период поиска нового себя, своей новой жизни и нового топлива для свершений - обычно таким топливом становятся любознательность, созидание, исследование, доверие, партнёрство, со-творчество, наполненные смыслом глубокие близкие связи, передача опыта. У каждого своё. Найдя свое новое топливо, человек снова с энтузиазмом погружается в деятельность, где уже сама деятельность приносит удовлетворение, дофамин и энергию, а не только ожидание достижения цели. И на этом новом топливе он часто едет с бОльшим удовольствием и устойчивостью, а нередко и с лучшими результатами, чем в предыдущий этап.

Привет, друзья! Компания MIT создала носимое устройство, которое двигает вашей рукой за вас ✋ Оно называется Human Operator и выглядит как драконья чешуя, идущая вдоль предплечья. ИИ-зрение наблюдает за выполнением задачи, а затем посылает точно рассчитанные по времени электрические сигналы мышцам вашей кисти. Ваши пальцы двигаются. Но вы не принимали решения ими двигать. Первая реакция — тревога, и это справедливо. Но подумайте о тех, кто ждал этого давно. О человеке, перенёсшем инсульт полтора года назад, чьё восстановление застопорилось, потому что для восстановления нейронных связей нужны тысячи повторений. Для него вопрос не в том, должна ли машина двигать вашей рукой. А в том, почему это заняло так много времени. Реабилитация держится на повторении. Носимое устройство может обеспечить за неделю больше часов тренировок, чем клиника за месяц. Чем оно пока не является: никто не «скачивает» навык. Устройство направляет движение, а не передаёт умение, и пока неизвестно, формирует ли это устойчивую моторную память. Исходный код на Github здесь #интересное

Спрос на ИИ-инженеров в Китае взлетел на 1523 % — лучшие получают почти $150 тысяч в год Спрос на инженеров передового развёртывания (FDE) в Китае за год вырос на 1523%, сделав эту специальность самой быстрорастущей в ИИ. ByteDance, Tencent и Alibaba готовы платить лучшим специалистам до 1 млн юаней, или примерно $150 тысяч, в год. FDE подбирают ИИ-инструменты под задачи компаний, создают решения и встраивают их в рабочие процессы. Работодателям нужны не только программисты, но и специалисты, которые понимают отрасль и умеют общаться с заказчиками, а государство дополнительно поддерживает внедрение ИИ в бизнесе. #программист #программирование #искусственныйинтеллект #зарплата 📎Подробнее 🔖 3DNews в TG | MAX | VK

Война стандартов: как поделить цветной телеэфир. Часть третья 1970-е, северная Эстония. Финское телевидение ловится, но вместо цветной передачи со звуком немая чёрно-белая картинка. Приходилось искать умельца с «финским блоком». Цена вопроса — около 50 рублей при зарплате примерно 120. В ГДР свои чудеса: инженеры готовили студии к PAL, а власти выбрали SECAM. Позже выяснилось, что даже одна и та же видеокассета может показывать цвет на одном магнитофоне и не показывать на другом. В этой истории политика постоянно вмешивалась в технику, а техника подкидывала собственные сюрпризы. И хотя война телевизионных стандартов давно закончилась, её следы до сих пор встречаются даже в меню современных видеокамер.