Таймкоды от LLM 00:00:00 - 00:03:00: Введение в тему ИИ, обсуждение революционного потенциала технологии ИИ для разработки. 00:03:00 - 00:07:00: Эволюция языков программирования, важность языков C++ и отсутствие кардинальных изменений. 00:07:00 - 00:11:00: Технологии GPT и их применение в разработке кода. 00:11:00 - 00:17:12: Этические вопросы использования ИИ и обучение моделей на данных без разрешения. 00:17:12 - 00:21:00: Роль ИИ в написании и анализе кода, сравнение коммерческих и open-source моделей. 00:21:00 - 00:25:00: Платные коммерческие модели, проблемы с конфиденциальностью и приватностью данных. 00:25:00 - 00:30:00: Открытые модели, их прозрачность и настройка для специфичных задач. 00:30:00 - 00:34:32: Проблемы масштабируемости ИИ и необходимость значительных ресурсов для работы. 00:34:32 - 00:40:00: Проблемы генерации кода ИИ, особенности предсказания кода. 00:40:00 - 00:45:00: История эволюции инструментов автозавершения кода от Microsoft Visual Studio до современных ИИ. 00:45:00 - 00:50:00: Ограничения ИИ в генерации более сложных алгоритмов и проблема "галлюцинаций" ИИ. 00:50:00 - 00:51:45: Перенасыщение информации в сгенерированном коде, необходимость в дополнительной доработке кода. 00:51:45 - 00:55:00: Важность предзаданных условий для стабилизации результатов ИИ и предотвращения ошибок. 00:55:00 - 01:00:00: Интеграция ИИ с проектными системами и применение для структурированных шаблонов кода. 01:00:00 - 01:05:00: Нестабильность ИИ-моделей при изменении базы данных и проблемы с долгосрочной стабильностью. 01:05:00 - 01:08:38: Переход к инструментам интеграции ИИ и систем разработки, улучшение генерации кода в командах. 01:08:38 - 01:12:00: Мета-запросы для генерации кратких описаний классов. 01:12:00 - 01:16:00: Проблемы с интеграцией мета-запросов для больших проектов, отсутствия автоматической поддержки системы файлов. 01:16:00 - 01:21:00: Возможность генерации юнит-тестов для классов с помощью ИИ. 01:21:00 - 01:25:27: Лимитации ИИ при создании юнит-тестов и примеры недоработок. 01:25:27 - 01:30:00: Проблемы с переработкой больших проектов, необходимость в проектном контексте для работы ИИ. 01:30:00 - 01:35:00: Описания классов и генерация описаний классов и методов через ИИ. 01:35:00 - 01:40:00: Проблемы с отсутствием связности данных и кода в проектах. 01:40:00 - 01:42:50: Заключение по использованию ИИ для решения кодовых задач и юнит-тестов. 01:42:50 - 01:47:00: Обсуждение больших данных, сложности в обучении ИИ на реальных примерах. 01:47:00 - 01:52:00: Этические вопросы и риски, связанные с использованием данных для обучения ИИ. 01:52:00 - 01:57:00: Сравнение моделей GPT и их использования для написания кода. 01:57:00 - 02:01:00: Проблемы с использованием мета-запросов и генерацией контекстных запросов. 02:01:00 - 02:05:00: Риски использования ИИ в бизнес-среде и возможные утечки данных при обучении моделей. 02:05:00 - 02:10:00: Возможность применения ИИ для создания мета-запросов и генерации контекста для автоматизации. 02:10:00 - 02:15:00: Обсуждение моделей рисков в бизнесе, использование ИИ для анализа данных и рисков. 02:15:00 - 02:18:49: Юридические и этические проблемы в использовании ИИ для создания контента. 02:18:49 - 02:24:00: Примеры использования мета-запросов в интеграции с ИИ и возможные риски. 02:24:00 - 02:30:00: Этические вопросы использования ИИ в бизнесе и защита данных. 02:30:00 - 02:36:20: Проблемы с конфиденциальностью и риски при использовании сторонних ИИ систем. 02:36:20 - 02:42:27: Заключительные мысли о будущем ИИ в разработке и использовании мета-запросов для повышения производительности.
сделайте тайм коды кто нибудь 4:18 Введение 7:37 Chаt GPT предоставляет информацию которой нет в свободном доступе 10:59 Generative Pre-Trained Transformer 18:14 Модели 21:39 LLM модели имеют лево либерастические предустановки (и как их обойти) 24:00 Опен сорсные модели 27:00 Prompt 30:40 Языки 34:30 LLM в разработке 46:15 Задание правил генерации кода 48:17 Пример правил (преамбула) 52:29 Изоморфность 55:12 что не так с LLM для использования в программировании
Вот как это работает: вы тупеете и все больше и больше полагаетесь на Т9 на стероидах. Не страдайте херней, прогайте вручную, развивайте свои навыки и мозги.
Нет ещё котла. Если сравнивать с котлом, то сейчас это херня которая крутится в произвольную сторону и в любой момент может бахнуть. Люди делятся на два типа : - те кто понимают что это просто генератор текстов - те кто не понимают Те кто продаёт инвесторам - обычно из первой группы. Докладчик на видео судя по всему из второй. Цитата "оно гегерит ерунду, но оно бесплатно поэтому может быть полезно"
ничосе, возвращение легенды)
Отличный доклад! Актуально, живой язык, много примеров.
Очень хорошая лекция, спасибо большое, тема мега интересная и практически важная
Интересный доклад, спасибо
Спасибо за интересный материал и чёткую подачу! Было очень приятно узнать, что Сид Мейер ведет лекции на русском языке!
Помню его монадический синтаксис в C# - использовали активно
Таймкоды от LLM
00:00:00 - 00:03:00: Введение в тему ИИ, обсуждение революционного потенциала технологии ИИ для разработки.
00:03:00 - 00:07:00: Эволюция языков программирования, важность языков C++ и отсутствие кардинальных изменений.
00:07:00 - 00:11:00: Технологии GPT и их применение в разработке кода.
00:11:00 - 00:17:12: Этические вопросы использования ИИ и обучение моделей на данных без разрешения.
00:17:12 - 00:21:00: Роль ИИ в написании и анализе кода, сравнение коммерческих и open-source моделей.
00:21:00 - 00:25:00: Платные коммерческие модели, проблемы с конфиденциальностью и приватностью данных.
00:25:00 - 00:30:00: Открытые модели, их прозрачность и настройка для специфичных задач.
00:30:00 - 00:34:32: Проблемы масштабируемости ИИ и необходимость значительных ресурсов для работы.
00:34:32 - 00:40:00: Проблемы генерации кода ИИ, особенности предсказания кода.
00:40:00 - 00:45:00: История эволюции инструментов автозавершения кода от Microsoft Visual Studio до современных ИИ.
00:45:00 - 00:50:00: Ограничения ИИ в генерации более сложных алгоритмов и проблема "галлюцинаций" ИИ.
00:50:00 - 00:51:45: Перенасыщение информации в сгенерированном коде, необходимость в дополнительной доработке кода.
00:51:45 - 00:55:00: Важность предзаданных условий для стабилизации результатов ИИ и предотвращения ошибок.
00:55:00 - 01:00:00: Интеграция ИИ с проектными системами и применение для структурированных шаблонов кода.
01:00:00 - 01:05:00: Нестабильность ИИ-моделей при изменении базы данных и проблемы с долгосрочной стабильностью.
01:05:00 - 01:08:38: Переход к инструментам интеграции ИИ и систем разработки, улучшение генерации кода в командах.
01:08:38 - 01:12:00: Мета-запросы для генерации кратких описаний классов.
01:12:00 - 01:16:00: Проблемы с интеграцией мета-запросов для больших проектов, отсутствия автоматической поддержки системы файлов.
01:16:00 - 01:21:00: Возможность генерации юнит-тестов для классов с помощью ИИ.
01:21:00 - 01:25:27: Лимитации ИИ при создании юнит-тестов и примеры недоработок.
01:25:27 - 01:30:00: Проблемы с переработкой больших проектов, необходимость в проектном контексте для работы ИИ.
01:30:00 - 01:35:00: Описания классов и генерация описаний классов и методов через ИИ.
01:35:00 - 01:40:00: Проблемы с отсутствием связности данных и кода в проектах.
01:40:00 - 01:42:50: Заключение по использованию ИИ для решения кодовых задач и юнит-тестов.
01:42:50 - 01:47:00: Обсуждение больших данных, сложности в обучении ИИ на реальных примерах.
01:47:00 - 01:52:00: Этические вопросы и риски, связанные с использованием данных для обучения ИИ.
01:52:00 - 01:57:00: Сравнение моделей GPT и их использования для написания кода.
01:57:00 - 02:01:00: Проблемы с использованием мета-запросов и генерацией контекстных запросов.
02:01:00 - 02:05:00: Риски использования ИИ в бизнес-среде и возможные утечки данных при обучении моделей.
02:05:00 - 02:10:00: Возможность применения ИИ для создания мета-запросов и генерации контекста для автоматизации.
02:10:00 - 02:15:00: Обсуждение моделей рисков в бизнесе, использование ИИ для анализа данных и рисков.
02:15:00 - 02:18:49: Юридические и этические проблемы в использовании ИИ для создания контента.
02:18:49 - 02:24:00: Примеры использования мета-запросов в интеграции с ИИ и возможные риски.
02:24:00 - 02:30:00: Этические вопросы использования ИИ в бизнесе и защита данных.
02:30:00 - 02:36:20: Проблемы с конфиденциальностью и риски при использовании сторонних ИИ систем.
02:36:20 - 02:42:27: Заключительные мысли о будущем ИИ в разработке и использовании мета-запросов для повышения производительности.
сделайте тайм коды кто нибудь
4:18 Введение
7:37 Chаt GPT предоставляет информацию которой нет в свободном доступе
10:59 Generative Pre-Trained Transformer
18:14 Модели
21:39 LLM модели имеют лево либерастические предустановки (и как их обойти)
24:00 Опен сорсные модели
27:00 Prompt
30:40 Языки
34:30 LLM в разработке
46:15 Задание правил генерации кода
48:17 Пример правил (преамбула)
52:29 Изоморфность
55:12 что не так с LLM для использования в программировании
Добавил. Но кажется, вы не всё досмотрели :)
@@tt0nix имел ввиду чтоб кто то их написал, но сам начал добавлять по ходу просмотра )
@@yuriy_german Это канал сообщества, тут нет «кого-то». Если хочешь что-то сделать иди и сделай сам :)
Вот как это работает: вы тупеете и все больше и больше полагаетесь на Т9 на стероидах.
Не страдайте херней, прогайте вручную, развивайте свои навыки и мозги.
Цифровизируйте меня в рай. Здесь скучно
Вобщем рабы на галерах еще поживут. Паровой котел уже есть но как присобачитьк к нему весла еще не придумали)))
Нет ещё котла.
Если сравнивать с котлом, то сейчас это херня которая крутится в произвольную сторону и в любой момент может бахнуть.
Люди делятся на два типа :
- те кто понимают что это просто генератор текстов
- те кто не понимают
Те кто продаёт инвесторам - обычно из первой группы.
Докладчик на видео судя по всему из второй.
Цитата "оно гегерит ерунду, но оно бесплатно поэтому может быть полезно"
Вот это природа очистилась.