Продовження шляху до оптимального досвіду кодування за допомогою LLM. Зокрема, я помічаю, що замість того, щоб обмежуватися однією ідеальною річчю, моє використання все більше диверсифікується на кілька робочих процесів, які я «зшиваю» плюси/мінуси: Особисто хліб і масло (~75%?) моєї допомоги LLM продовжують залишатися лише (Курсор) вкладки завершені. Це тому, що я вважаю, що написання конкретних фрагментів коду/коментарів самостійно і в потрібній частині коду є способом передачі "специфікації завдання" з високою пропускною здатністю до LLM, тобто це в першу чергу стосується бітів специфікації завдання - потрібно занадто багато бітів і занадто велика затримка, щоб повідомити те, що я хочу в тексті, І швидше просто продемонструвати це в коді і в потрібному місці. Іноді модель з вкладками в комплекті дратує, тому я часто вмикаю/вимикаю її. Наступним шаром є виділення конкретного шматка коду та прохання внести якусь модифікацію. Наступним шаром вгору йде Claude Code / Codex / etc, що працює на стороні Cursor, до якого я переходжу за більшими шматками функціональності, які також досить легко вказати в підказці. Вони надзвичайно корисні, але все одно змішані в цілому і іноді трохи розчаровують. Я не бігаю в режимі YOLO, тому що вони можуть збиватися з траси і робити дурні речі, які ви не хотіли/не потребували, і я досить часто ESC. Я також не навчився бути продуктивним, використовуючи більше одного екземпляра паралельно - один вже відчувається досить важко. Я так і не вигадав хорошого способу утримати Клода[.]Доктор медичних наук хороший або актуальний. Мені часто доводиться робити прохід "чисток" для стилю кодування або питань смаку коду. Наприклад, вони занадто захисні та часто надмірно використовують оператори try/catch, вони часто надмірно ускладнюють абстракції, вони надмірно роздувають код (наприклад, вкладені конструкції if-the-else, коли розуміння списку або однорядковий запит if-then-else спрацює), або вони дублюють фрагменти коду замість того, щоб створити гарну допоміжну функцію, подібні речі... У них в основному відсутнє почуття смаку. Вони незамінні у випадках, коли я переходжу на територію більш вайб-кодування, де я менш знайомий (наприклад, нещодавно пишу якийсь rust, або sql команди, або щось інше, з чим я раніше займався менше). Я також намагався CC навчити мене чомусь разом з кодом, який вона писала, але це зовсім не спрацювало - вона дійсно хоче просто писати код набагато більше, ніж пояснювати що-небудь на цьому шляху. Я намагався змусити CC зробити налаштування гіперпараметрів, що було дуже кумедно. Вони також надзвичайно корисні у всіх видах одноразової користувацької візуалізації або утиліт з низькими ставками, або коду налагодження, який я б ніколи не написав інакше, тому що це зайняло б занадто багато часу. Наприклад, CC може вибити 1,000 рядків одноразової розгорнутої візуалізації/коду лише для того, щоб виявити конкретну помилку, яка видаляється відразу після того, як ми її знаходимо. Це епоха пост-дефіциту коду - ви можете просто створити, а потім видалити тисячі рядків супер власного, супер ефемерного коду, тепер це нормально, це більше не така дорогоцінна дорога річ. Завершальний рівень захисту – це GPT5 Pro, до якого я звертаюся за найскладнішими речами. Наприклад, зі мною вже кілька разів траплялося, що я / Курсор / CC всі застрягли на багу на 10 хвилин, але коли я копіюю і вставляю все це в 5 Pro, він спрацьовує на 10 хвилин, але потім насправді знаходить дійсно тонку помилку. Він дуже міцний. Він може відкопувати всілякі езотеричні документи та папери тощо. Я також використовував його для інших більш м'ясних завдань, наприклад, пропозицій про те, як очистити абстракції (змішані результати, іноді хороші ідеї, але не всі), або цілого огляду літератури про те, як люди роблять те чи інше, і він повертається з хорошими відповідними ресурсами / вказівками. У будь-якому випадку, кодування здається абсолютно відкритим завдяки можливостям для ряду «видів» кодування, а потім і ряду інструментів зі своїми плюсами/мінусами. Важко уникнути почуття занепокоєння через те, що ви не перебуваєте на межі колективно можливого, звідси випадковий недільний дощ думок і велика кількість цікавості до того, що знаходять інші.

Японія демонструє «Людську пральну машину», яка може випрати та висушити вас за 15 хвилин

Поміркувавши ще трохи, я вважаю, що еквівалентне число 50 мільйонів H100 за 5 років – це приблизно правильно. Зрештою, мільярди.

На "Mag 7" чекає багато цікавого: - Google – це новий AOL. Більше ніхто не шукає. Вони це перекрили. - Microsoft все ще продає жахливі застарілі продукти. Їх єдиний порятунок: вони інвестували в Open AI - Apple повністю підірвала його за допомогою Siri і Apple Intelligence. Vision Pro помер завищеною смертю. - Meta досі доїть Facebook, який об'єктивно відстій. Їхній «Метавсесвіт» був жартом. Amazon, TSLA та NVDA виглядають сильно, але інші 4, схоже, мають проблеми. Звичайно, в порівнянні з Європою все це вражає уяву. Nestlé винайшла кілька нових йогуртів, а LVMH має кілька нових сумочок за завищеними цінами. Тим часом Бельгія ввела закони, що регулюють кришки від пляшок. Штучний інтелект приходить і не бере полонених.

ChatGPT абсолютно затьмарює будь-якого другого чат-бота зі штучним інтелектом із 46,6 мільярдами відвідувань на рік; Це понад 83% від загального трафіку в топ-10. Для порівняння: Технологія DeepSeek: 2,7 Б Близнюки: 1,7 Б Здивування: 1,5 Б Клод: 1,2 Б Microsoft Copilot: 957 Мб Грок: 687 ХВ По: 378 ХВ Meta AI: 130 МБ Містраль: 101М