I Gave an AI the Same 20 Coding Tasks With Short and Detailed Prompts — More Context Didn’t Always Produce Better Code
There is a habit I picked up after using AI for coding for a while. Whenever the generated code was not quite right, I added more context. Then a little more. Input formats, edge cases, performance requirements, error handling, preferred architecture, things the function should not do. Eventually a two-line request could turn into a small technical specification.It feels logical. A developer cannot read your mind, so why should an AI model be able to? More information should remove ambiguity and give better code. But after a few cases where a detailed prompt produced something strangely overengineered, I started wondering whether this assumption was actually true for small programming tasks.So I made a small experiment. I prepared 20 coding problems and sent every problem to the same model twice. The first version was intentionally short. The second explained almost everything I could reasonably explain without giving away the solution. There were 40 generated solutions in total. No follow-up messages, no asking the model to fix a failing test, no manually repairing imports. The first answer was the answer.
Решил проверить, правда ли все ищут AI-инженеров. Спойлер: 84% вакансий про ИИ молчат
Решил я на досуге посмотреть, а много ли на рынке сейчас требуется людей, владеющих AI-технологиями. Ощущение-то у всех одинаковое: ИИ везде, без него никуда, каждый второй пост в ленте про агентов. А что на рынке труда?Спарсил я значит hh.ru (не без помощи LLM), все активные вакансии в 25 категориях направления «Информационные технологии» по России — получилось 34 053 штуки. Дальше посчитал, в скольких из них вообще упоминаются языковые модели и смежные вещи: LLM, GPT, RAG, агенты, промпты, Cursor, LangChain, GigaChat и ещё пара десятков терминов. Отдельно — сколько разобрал по полному тексту описания: 853 вакансии.Сколько всего
Международная конференция «Искусственный интеллект в нейронауках» в Плехановском университете
исходная ссылка на официальную новость. Идет трехдневный форум на стыке промышленности, медицины и искусственного интеллекта. Конференция объединила исследователей динамики сложных систем, математиков, практиков-разработчиков. Сайт конференции интересно показывает взаимосвязь фундаментальной науки, нейротехнологий (чего стоят только доклады
Дэвид Чалмерс о сознании, трудной проблеме и жизни в симуляции (интервью)
«Легкие проблемы» сознания связаны с тем, как мозг получает информацию, обрабатывает ее и преобразует в действия. В свою очередь, «трудная проблема» заключается в том, чтобы объяснить наш индивидуальный, субъективный опыт восприятия мира от первого лица. Каково это — быть именно мной, а не кем‑то другим? Все согласны с тем, что легкие проблемы на самом деле сложны. Одни считают трудную проблему практически неразрешимой, другие же полагают, что она довольно проста.
Эволюция взглядов Людвига Больцмана
Создание молекулярно-кинетической теории во второй половине 19-го века было связано с поиском объяснения природы теплоты, поскольку развитие термодинамики привело к отказу от теории теплорода. Это обстоятельство хорошо подчеркивает название статьи Рудольфа Клаузиуса: '0 роде движения, которое мы называем теплотой' (1857 г.).
Как мыслит человек
Необычная статья о том, как с научной и эзотерической точек зрения, без противоречий можно объяснить поведение человека. Эти знания позволяет по-новому взглянуть на работу человеческого мышления и объяснят поведение человека в любых!! жизненных ситуациях.Из статьи читатель узнает о научном исследовании, а также найдёт подтверждение модели в реальных случаях авиационных катастроф и в обычной жизни. Представленная концепция позволяет лучше понять собственные поступки и действия окружающих людей.
Как объясняется поведение человека в любых ситуациях или уникальное исследование расследования авиакатастроф
Необычная статья о том, как с научной и эзотерической точек зрения, без противоречий можно объяснить поведение человека. Эти знания позволяет по-новому взглянуть на работу человеческого мышления и объяснят поведение человека в любых!! жизненных ситуациях.Из статьи читатель узнает о научном исследовании, а также найдёт подтверждение модели в реальных случаях авиационных катастроф и в обычной жизни. Представленная концепция позволяет лучше понять собственные поступки и действия окружающих людей.
Что значит развернуть LLM локально: два дня с vLLM, DGX Spark и настоящими ограничениями
Когда меня однажды спросили, что такое инференс и как выглядит локальное развёртывание модели, я ответил правильно, но слишком общо: загрузить веса, поднять runtime, отдать API, подключить приложение.Теорию я понимал. Но честный ответ был таким: собственного опыта, в котором всё это проходит путь от файлов модели до работающего пользовательского сценария, у меня тогда не было.Через несколько дней такой опыт появился.
МФО выдали заем мошеннику: кто должен отвечать за последствия
Недавно россиянка стала жертвой мошенничества: на ее имя оформили около 60 микрозаймов на сумму более 2,5 млн рублей. Для этого злоумышленникам оказалось достаточно фотографии ее паспорта. Девушка больше года сталкивается со звонками и угрозами коллекторов, а более двадцати МФО продолжают пытаться взыскать с нее деньги.
