Все рынки валятся сегодня в Штатах, и боюсь, что эта коррекция надолго.
Причина всего этого — не Трамп и не ключевая ставка в Японии
Причина называется Deepseek. Не путать с Dickpic !
Короткое объяснение:
Китайцы выкатили OpenSource — модель, которая работает лучше OpenAI 4o, запускается на дешевой видеокарте и была (по их словам) натренирована за копейки по сравнению с тем, что потратили OpenAI. А запустить ее можно буквально на своем компе, скачав из сети — там есть несколько вариантов на выбор, с разными размерами!!! Стоимость токена упала до нуля, и не надо больше платить кровопийцам из OpenAI за их API или 20 / 200 долл в месяц за ChatGpt!!
Эти новости поступили буквально в последние несколько дней, и ставят под сомнение, что миллиарды, потраченные в Штатах на создание моделей — когда нибудь окупятся
Равно как и лидерство США в области AI.  Считалось, что Китай отстает на 2-3 года, а получилось, что он как минимум идет ноздря в ноздрю, а может и опережает.
Посыпятся сегодня все производители чипов и все Hyperscalers ( microsoft, amazon, google, fb)

( Читать дальше )

Во-первых, знакомьтесь – телеграм – бот “Упражнялка”. Он тестирует ваши знания любого языка, и исправляет ошибки.. Если не лень — погоняйте его и скажите, есть ли какая-то польза. Если разговор с ботом зайдет не туда, то комманда /start перезапускает все сначала

Самое интересное – бот этот сделан где – то за 2 часа, в процессе потребления 3-х банок пива. Сделан с помощью последней модели от ChatGPT o1.
Она, разумеется, генерила весь код. Я только ей давал спецификацию.
По сравнению с моделью 4o – потрясающий скачок. Мне не пришлось СОВСЕМ копаться в коде и дебаггить ошибки (с 4o – это было обычное дело).
Какие выводы из этого печального эксперимента ?

Вывод 1. Профессия программиста в ее текущем виде – накрылась медным тазом. Программист очень близкого будущего – надиктовывает спецификации нейронкам, а они ему пишут код. Соответственно, радикально меняется набор скиллов. Низкоуровневое программирование никому не понадобится, понадобится умение хорошо понимать предметную область и описывать задачи для ИИ

( Читать дальше )

( Читать дальше )