TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #966 · 19.03

Меня иногда спрашивают, заменят ли нейросети программистов (или "когда заменят"). Мне на эту тему очень нравится картинка ниже. Давайте подумаем, что делает ценным квалифицированного специалиста. Задача специалиста это принять на вход некоторые стартовые условия, а потом произвести над ними манипуляции, чтобы выдать требуемый результат. Хирург получает тело человека с каким-то заболеванием и должен в нужных местах совершить надрезы и наложить швы, чтобы в качестве результата человек остался живым и более здоровым, чем раньше. Адвокат получает материалы дела с каким-то конфликтом и должен произвести некоторую последовательность воздействий на суд так, чтобы именно его клиент вышел из конфликта победителем. Строитель-прораб получает чертежи здания, площадку и бюджет и должен сформировать цепочку управляющих команд для рабочих, чтобы в итоге получилось здание, которое не упадёт и пройдёт нужные проверки. Если между набором стартовых условий и конечным результатом всегда одинаковая последовательность манипуляций, такой труд автоматизируется. Сложно как-то принципиально по-разному рассчитать клиента на кассе. Сложно выбрать несколько путей оформления одного и того же шаблонного документа. Нельзя десятью способами нарезать резьбу с заданным шагом на заданной заготовке. Так что для всего этого есть станки, аппараты, программы и роботы. Квалификация подключается там, где путей много, и для выбора правильного недостаточно просто описать желаемый конечный результат. У специалиста есть знания, опыт и интуиция, которые позволяют ему именно в каждом конкретном случае принимать решения. Относится ли программирование к подобным областям? Безусловно. Одну и ту же программу можно написать сотней способов и между этими способами будут серьёзные отличия, которые повлияют впоследствии на использование и развитие этой программы. Ну хорошо, но мы ведь загрузили в нейросеть весь опыт и знания программистов. Что мешает ей пройти тот же путь, что пройдёт программист, и точно так же принимать решения, исходя из ситуации? Два момента. Во-первых, у человека есть воля, а у нейросети нет. У человека есть способность как бы создавать новые решения внутри себя, а не в результате некоторой инструкции извне. И воля квалифицированного специалиста — важный аспект его работы. Грубо говоря, в части случаев мы хотим, чтобы специалист совершил творческий акт, принимая решения. Во-вторых, опыт практически в любой области, требующей квалификации, частично включает в себя понимание всего многообразия контекстов человечества в целом. То есть как бы знания того, что такое человек, в каких ситуациях он будет пользоваться результатом твоей работы и так далее. Так что нет, нейросети не заменят программистов. Исключение, пожалуй, такое: программа, которая запускается один раз для выдачи конкретного результата, не требующего высокой надёжности. Если мне нужно один раз для личного удобства переименовать тысячу файлов, то в целом программа, которая это делает, может быть написана сколь угодно плохо, лишь бы работала. Но это совсем небольшой процент реальных сценариев. #dev

Hashtags

Резултати

Намерени 4 подобни публикации

Търсене: #embeddings

当前筛选 #embeddings清除筛选
Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #3075 · 17.12.2025 г., 15:00

#вакансия#mlops#engineer#llm#vllm#hugginface#rag#embeddings#k8s#docker#deckhouse#Langfuse#LlamaIndex#remote Вакансия: MLOps-инженер Компания: АО СимбирСофт Формат работы: удалёнка Занятость: полная занятость Ищем MLOps инженера в РФ 👨‍💻 🚀 Нам нужен инженер, готовый развивать инфраструктуру LLM-платформы. Твоими задачами станут поддержка и развитие сервисов для больших языковых моделей, интеграция инструментов, настройка мониторингов и обеспечение безопасности данных. 🔍 Опыт работы с: - Большими языковыми моделями (vLLM, TGI, Hugging Face) - Python (FastAPI, скрипты, CLI) - Архитектурой RAG и embedding-моделями - Prometheus/Grafana - Система аутентификации (Keycloak, JWT) - Kubernetes, Docker, CI/CD 💡 Будут полезны знания: - Deckhouse или других дистрибутивов Kubernetes - Langfuse, LlamaIndex, PostgreSQL Vector, Chroma - Принципов MLOps и интеграции сторонних API ✅Условия: - Удаленный формат работы. - Гибкое начало рабочего дня. - Широкий технологический стек, сотни проектов. Можно разрабатывать IT-решения для разных отраслей, пробовать новые технологии. - Помогаем прокачаться во всех интересующих направлениях: стать тимлидом, архитектором, разработчиком. - Имеем развитую систему наставничества, проходим сертификацию за счет компании, участвуем в конференциях. Активно обмениваемся опытом, проводим внутренние и внешние митапы, прокачиваем hard и soft skills. Присоединяйся к нам!✨ Если заинтересовала вакансия, буду рада обсудить в тг: https://t.me/gulnara_s28 ʕ ᵔᴥᵔ ʔ

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15556 · 12.03.2026 г., 12:30

#typescript#ai#ai_agents#coding#deno#embeddings#insforge#nextjs#oauth2#pgvector#postgresql#realtime#vectors#websockets InsForge is an open-source backend platform for AI coding agents, offering easy auth, Postgres database, S3 storage, edge functions, and model gateway via a simple semantic layer. Agents fetch context, configure services, and inspect state to build full-stack apps quickly. Set up locally with Docker or use cloud deploys. It boosts agent accuracy 1.7x, speed 1.6x, and cuts tokens 30% vs. rivals, letting you prototype and ship AI-driven apps faster with less hassle and cost. https://github.com/InsForge/InsForge

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14800 · 07.06.2025 г., 11:30

#java#anthropic#chatgpt#chroma#embeddings#gemini#gpt#huggingface#java#langchain#llama#milvus#ollama#onnx#openai#openai_api#pgvector#pinecone#vector_database#weaviate LangChain4j helps you add powerful AI to your Java applications by making it easy to use Large Language Models (LLMs). It provides a simple way to switch between different LLMs and embedding stores without needing to learn each one's specific API. This means you can easily experiment with different models and tools, making your development process faster and more flexible. LangChain4j also offers many examples and tools to help you build complex AI applications quickly, such as chatbots and retrieval systems. This simplifies the integration of AI into your projects, allowing you to focus on creating better applications. https://github.com/langchain4j/langchain4j

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15253 · 30.10.2025 г., 12:30

#go#agent#agentic#ai#chatbot#chatbots#embeddings#evaluation#generative_ai#golang#knowledge_base#llm#multi_tenant#multimodel#ollama#openai#question_answering#rag#reranking#semantic_search#vector_search WeKnora is a powerful tool that helps you understand and find answers in complex documents like PDFs and Word files. It uses advanced AI to read documents, understand what they mean, and answer your questions in a simple way. This tool is useful for businesses and researchers because it can quickly find information from many documents, making it easier to manage knowledge and make decisions. It also supports multiple languages and can be used privately, ensuring your data stays safe. https://github.com/Tencent/WeKnora