Пользователь
В этой статье мы разберем новые удивительные способности последней языковой модели из семейства GPT (от понимания мемов до программирования), немного покопаемся у нее под капотом, а также попробуем понять – насколько близко искусственный интеллект подошел к черте его безопасного применения?
Мы продолжаем то, что мы уже много наделали.
Машинное обучение довольно сильно проникло в нашу обыденную жизнь. Некоторые уже не удивляются, когда им рассказывают про нейронные сети в их смартфонах. Одной из больших областей в этой науке являются рекомендательные системы. Они есть везде: когда вы слушаете музыку, читаете книги, смотрите сериалы или видео. Развитие этой науки происходит в компаниях гигантах, таких как YouTube, Spotify и Netfilx. Конечно же, все научные достижения в этой области публикуются как на известных конференциях NeurIPS или ICML, так и на чуть менее известной RecSys, заточенной на эту тематику. И в этой статье мы поговорим, как развивалась эта наука, какие методы применяются в рекомендациях тогда и сейчас и какая математика за всем этим стоит.
В этой статье я расскажу, как мы применяли нейросети для преодоления заградительных мер для независимых кандидатов на выборах.
Небольшая подборка веществ помогающих нашим мозгам работать чуточку лучше. Большинство из них продается в ближайшей аптеке, отпускается без рецепта, имеют доказательную базу и плюс-минус универсальны, так как «качают» самое важное — мотивацию, энергию и память.
Тот, кто научится правильно измерять продуктивность разработчиков, точно станет миллионером. Особенно на текущем рынке труда, где кандидаты просто называют случайные пятизначные числа желаемой зарплаты. Есть несколько вендорских платных решений, но они не получили распространения. Никто не ставит такую систему по умолчанию, как, например, CI/CD. Давайте посмотрим на возможные подходы к измерению продуктивности и поговорим об этом в комментариях.
Самый плохой разработчик — тот, который всё делает по ТЗ. А самый лучший код — не написанный.
«Моя задача — писать код, я разработчик!» — да, это очень удобная позиция. Но людям, которые не только программируют, но ещё и общаются с коллегами, организуют собственную работу и понимают предметную область, платят больше. Потому что они приносят бизнесу больше пользы. Разработчики, которых надо микроменеджерить, чтобы они делали свою работу, никому не нужны.
Основная обязанность разработчика — это решить проблему. Не написать код, не отдать задачу на тестирование, а решить проблему. Писать код по спецификациям может любой дурак (на самом деле тоже нет). А вот решать проблемы — нет. Для этого надо думать и брать на себя ответственность.
Это история не про любовь, мир, жвачку и миссию компании, а про простую способность сделать свою работу так, чтобы она была сделана хорошо. И да, для этого разработчик должен не только уметь программировать, но и уметь общаться с другими людьми, уметь доносить свои мысли, уточнять и понимать, что вообще происходит. То есть уметь договариваться. Да, разработчик должен уметь организовывать свою работу: раскладывать проблему на задачи. Ещё он должен интересоваться продуктом (проектом). Не потому что разработчик так его любит, и не потому, что этого требует Agile, а потому, что живой интерес к продукту и понимание его ценности увеличивает качество решений и стоимость разработчика на рынке. Знание предметной области и её ограничений — первейшее требование для того, чтобы принять правильное техническое и архитектурное решение. И очевидно, что чем меньше руководитель тратит сил на управление сотрудником и чем больше получает результат, — то есть чем выше автономность сотрудника, его самостоятельность и беспроблемность, — тем он ценнее при прочих равных.
Как проверить идеи, архитектуру и алгоритмы без написания кода? Как сформулировать и проверить их свойства? Что такое model-checkers и model-finders? Требования и спецификации — пережиток прошлого?
Привет. Меня зовут Васил Дядов, сейчас я работаю программистом в Яндексе, до этого работал в Intel, ещё раньше разрабатывал RTL-код (register transfer level) на Verilog/VHDL для ASIC/FPGA. Давно увлекаюсь темой надёжности софта и аппаратуры, математикой, инструментами и методами, применяемыми для разработки ПО и логики с гарантированными, заранее определёнными свойствами.
Это первая моя статья из цикла, призванного привлечь внимание разработчиков и менеджеров к инженерному подходу к разработке ПО. В последнее время он незаслуженно обойдён вниманием, несмотря на революционные изменения в подходе и инструментах поддержки.
Не буду лукавить: основная задача статьи — возбудить интерес. Так что в ней будет минимум пространных рассуждений и максимум конкретики.
