Ще вземе ли хляба от ръцете ни изкуствения интелект?

[NovaPS]

И? Целия технологичен сектор планира секири. https://www.trueup.io/layoffs Като повечето са просто, защото се бяха наяли с твърде много служители. Не е баш свързано с ИИ, но ИИ е оправданието.

Да му мислят колегите по разни аутсорс фирми в България.

Няма И. Има ИИ.

 

[MegaKaloyan]

Nvidia току-що похарчи 4 милиарда долара за технология, за която 99% от хората не са чували.
Но след няколко години всеки AI дата център на планетата ще се нуждае от нея.
И Nvidia $NVDA току-що си гарантира монопол върху доставките.
Ето повече детайли:
Nvidia инвестира по 2 милиарда долара в Coherent и Lumentum. Вероятно не сте чували за тези компании.
Те произвеждат фотонни технологии – системи, които предават данни чрез светлина, а не електричество.
Звучи като научна фантастика. Но това е най-важният инфраструктурен залог в изкуствения интелект днес.
AI дата центровете се сблъскват със стена, която няма нищо общо с чипове, енергия или пари...а медни кабели.
Всеки дата център на планетата предава данни между GPU-та чрез медни кабели. Но при скоростите, които AI изисква сега, медта физически не може да ги поеме. Сигналът се влошава. Топлината експлодира. Консумацията на енергия скача драматично. В момента 30% от електричеството в един AI дата център се хаби просто за преместване на данни от точка А до точка Б.
Изследовател от MIT казва: „Медта няма да свърши работа. Прекалено се прегрява. Прекалено много енергия се губи.“
Дженсън Хуанг (Jensen Huang) също призна: „Използваме мед, докъдето можем, но когато дата центровете са големи колкото стадион, ни трябват алтернативи.“
Това е фотониката – заместване на медта с лазерни оптични влакна, вградени директно в чипа.
Това дава 3.5 пъти по-ефективна енергийна консумация, около 10 пъти по-надеждна мрежа и предаване на данни с 102 терабита в секунда.
Wells Fargo прогнозира, че пазарът на фотонни технологии ще достигне 10-12 милиарда долара до 2030 г.
А Nvidia току-що си купи привилегирован достъп до двете компании, които произвеждат напредналите лазери, необходими за всички тези системи.
Подобен ход направиха с CoreWeave: инвестираха 2 милиарда, гарантираха си GPU капацитет и създадоха зависим клиент. Същото направиха с доставчиците на памет: осигуриха си HBM запаси години напред, докато конкурентите се борят.
Сега го правят с фотониката: инвестират рано, гарантират си доставките и правят цялата екосистема зависима от компании, които от своя страна зависят от Nvidia.
Всеки дата център, AI фабрика и GPU кластер ще се нуждае от тази технология, за да работи на пълна мощ.
Nvidia ще стане още по-незаменима…Явно ще остане на върха още дълго време

 

[SuperBoris]

Nvidia току-що похарчи 4 милиарда долара за технология, за която 99% от хората не са чували.
Но след няколко години всеки AI дата център на планетата ще се нуждае от нея.
И Nvidia $NVDA току-що си гарантира монопол върху доставките.
Ето повече детайли:
Nvidia инвестира по 2 милиарда долара в Coherent и Lumentum. Вероятно не сте чували за тези компании.
Те произвеждат фотонни технологии – системи, които предават данни чрез светлина, а не електричество.
Звучи като научна фантастика. Но това е най-важният инфраструктурен залог в изкуствения интелект днес.
AI дата центровете се сблъскват със стена, която няма нищо общо с чипове, енергия или пари...а медни кабели.
Всеки дата център на планетата предава данни между GPU-та чрез медни кабели. Но при скоростите, които AI изисква сега, медта физически не може да ги поеме. Сигналът се влошава. Топлината експлодира. Консумацията на енергия скача драматично. В момента 30% от електричеството в един AI дата център се хаби просто за преместване на данни от точка А до точка Б.
Изследовател от MIT казва: „Медта няма да свърши работа. Прекалено се прегрява. Прекалено много енергия се губи.“
Дженсън Хуанг (Jensen Huang) също призна: „Използваме мед, докъдето можем, но когато дата центровете са големи колкото стадион, ни трябват алтернативи.“
Това е фотониката – заместване на медта с лазерни оптични влакна, вградени директно в чипа.
Това дава 3.5 пъти по-ефективна енергийна консумация, около 10 пъти по-надеждна мрежа и предаване на данни с 102 терабита в секунда.
Wells Fargo прогнозира, че пазарът на фотонни технологии ще достигне 10-12 милиарда долара до 2030 г.
А Nvidia току-що си купи привилегирован достъп до двете компании, които произвеждат напредналите лазери, необходими за всички тези системи.
Подобен ход направиха с CoreWeave: инвестираха 2 милиарда, гарантираха си GPU капацитет и създадоха зависим клиент. Същото направиха с доставчиците на памет: осигуриха си HBM запаси години напред, докато конкурентите се борят.
Сега го правят с фотониката: инвестират рано, гарантират си доставките и правят цялата екосистема зависима от компании, които от своя страна зависят от Nvidia.
Всеки дата център, AI фабрика и GPU кластер ще се нуждае от тази технология, за да работи на пълна мощ.
Nvidia ще стане още по-незаменима…Явно ще остане на върха още дълго време

Това не е нищо ново, господине. Може би не сте запознат с електрониката, но от много време има оптични кабели, аз имам такива вкъщи. Интернетът ми се доставя по тях, а те са светлина - без мед. Наистина е по-бързо, но може би се бъркате, че е нещо ново и революционно.

 

[metaverse]

Пускаш Opus 4.6 да ти оптимизира Lighthouse, отиваш да измиеш чиниите и след 20 минути това. Вярно, че е просто html страничка, но преди оптимизацията беше доста зле.

Вика Lighthouse в докер контейнер, тества си, верфицира и деплойва в Cloudflare Pages.



Тръгнахме от там да разкарам VIte (минах го на Astro) и после нещо ми доскуча, та направих интерактивен мокъп на интерфейса, защото съм фен на забавни easter eggs. Другия път може и да го докарам 1 към 1:

По темата с взимането на хляб. В момента адопшъна на ИИ е почти никакъв.

При плочкаджиите реално е 0, което си е възможност за изграждане на бизнес, който използва ИИ. Не е като да няма какво да се направи. Най-малкото могат да започнат да осчеоводяват като компании през 2026г.

Доклада е от Anthropic и е много интерсен. https://cdn.sanity.io/files/4zrzovbb/website/dc7bcd0224644fce97cecb7f9e68dcd8434b35f1.pdf

 

[MegaKaloyan]

Това не е нищо ново, господине. Може би не сте запознат с електрониката, но от много време има оптични кабели, аз имам такива вкъщи. Интернетът ми се доставя по тях, а те са светлина - без мед. Наистина е по-бързо, но може би се бъркате, че е нещо ново и революционно.

абе ти бот ли си къв си??? Май изобщо не си прочел за какво става дума... та да ти разясня СТАВА ДУМА ЗА ВРЪЗКИТЕ В САМИТЕ ДЕЙТА ЦЕНТРОВЕ МЕЖДУ МАШИНИТЕ , GPU и т.н.

 

[contra]

Само на някои професии ще изяде хляба почти напълно.

Ако гледаме настоящите възможности на АИ-тата, конкретно програмистите няма нужда да се притесняват особено.

Въпросът е дали вече сме близо до платото, демек до тавана на възможностите на АИ, или може още доста да се изкачи... Ако сме близо до върха, нема нужда от много притеснения, понеже АИ-то се дъни като стой та гледай и няма как да махнеш тотално човека дето рябва да го бае и да го следи да не прави глупости.

 

[Станимир И]

Само на някои професии ще изяде хляба почти напълно.

Ако гледаме настоящите възможности на АИ-тата, конкретно програмистите няма нужда да се притесняват особено.

Въпросът е дали вече сме близо до платото, демек до тавана на възможностите на АИ, или може още доста да се изкачи... Ако сме близо до върха, нема нужда от много притеснения, понеже АИ-то се дъни като стой та гледай и няма как да махнеш тотално човека дето рябва да го бае и да го следи да не прави глупости.

Сега който има акъл в главата, ще обере на ниска цена най-добрите кадри и ще прави големи неща, който няма ще скочи в лудницата.
Тези уволнения масови си имат причина, вече знам за няколко корпорации наемат програмисти здраво, който разбрал, разбрал.

Поздрави.

 

[metaverse]

Само на някои професии ще изяде хляба почти напълно.

Ако гледаме настоящите възможности на АИ-тата, конкретно програмистите няма нужда да се притесняват особено.

Въпросът е дали вече сме близо до платото, демек до тавана на възможностите на АИ, или може още доста да се изкачи... Ако сме близо до върха, нема нужда от много притеснения, понеже АИ-то се дъни като стой та гледай и няма как да махнеш тотално човека дето рябва да го бае и да го следи да не прави глупости.

В графиката много ясно се вижда какви са възможностите (тези от днес, не утре) и къде сме в момента. А в самия доклад от Anthropic е описано в още повече детайли.

Вярно, че с bar chart би било по-добре ама какво да се прави.

За да подскажа - адопшъна е в самото начало.

 

[contra]

В графиката много ясно се вижда какви са възможностите (тези от днес, не утре) и къде сме в момента. А в самия доклад от Anthropic е описано в още повече детайли.

Вярно, че с bar chart би било по-добре ама какво да се прави.

За да подскажа - адопшъна е в самото начало.

Щом е от Антропик, значи тая графика е по-скоро ПОЖЕЛАТЕЛНА (от самите тях)

ПП: неска цял ден се взирам в аутпута на последния Клод Сюнет и не разбирам как не може един читав JSON да сглоби от няколко хиляди думи суров текст. И като му поискам съвет, дава едни суперзавъртяни варианти, които харчат около 6 (ШЕСТ!) пъти повече токени, и то за по-скапан резултат!

ТЛДР: има още много какво да се желае.

 

[metaverse]

Щом е от Антропик, значи тая графика е по-скоро ПОЖЕЛАТЕЛНА (от самите тях)

И да, и не. Погледни hiring-a по света. Горе-долу съвпадат.

ПП: неска цял ден се взирам в аутпута на последния Клод Сюнет и не разбирам как не може един читав JSON да сглоби от няколко хиляди думи суров текст. И като му поискам съвет, дава едни суперзавъртяни варианти, които харчат около 6 (ШЕСТ!) пъти повече токени, и то за по-скапан резултат!

Skill issue?

Ще приема, че използваш Sonnet 4.6 с добър framework през API-a или Claude Code, а не някой измислен wrapper от сорта на Cursor, които мажат по контекста и скопяват моделите за да им е по-евтино?

За да се справи добре трябва да е структуриран аутпут и да му определиш схемата предварително. Има няколко много добри библиотеки. Не ти трябва ИИ за тази задача или в най-лошия случай тъп модел като Haiku.

Относно съветите reasoning-a на Sonnet 4.6 е много зле спрямо Opus 4.6. Т.е. за парсване и търсене Sonnet ok, за планиране и анализиране Opus.

ТЛДР: има още много какво да се желае.

За копане на код по-скоро няма нужда от нищо повече. Единствения проблем е липсата на детерминистичност, но това е ефект на как работят LLMs. С хубаво направени верификационни пайплайни горе-долу се решава.

Също помага ако използваш език, който работи по точно определен начин без фенси абстракции. Например Golang е много подходящ, защото има ниска ентропия. Т.е. нямаш много варианти, по които да напишеш дадена функция и е супер простичък механично.

 

[contra]

Ще приема, че използваш Sonnet 4.6 с добър framework през API-a или Claude Code, а не някой измислен wrapper от сорта на Cursor, които мажат по контекста и скопяват моделите за да им е по-евтино?

Гол скрипт с официалното им Питон СДК.

За да се справи добре трябва да е структуриран аутпут и да му определиш схемата предварително. Има няколко много добри библиотеки. Не ти трябва ИИ за тази задача или в най-лошия случай тъп модел като Haiku.

Схемата е ок, просто раздува value-тата с излишен контент. А идеята е да компактне/намали контекста за да не се задави с него на следващата стъпка. За сравнение: Грок Фаст 4.1 прави същото с минимални инструкции и е 15 пъти по-евтин.

Относно съветите reasoning-a на Sonnet 4.6 е много зле спрямо Opus 4.6. Т.е. за парсване и търсене Sonnet ok, за планиране и анализиране Opus.

Ми проблем ли е че не отговаря на "брошурата"? Проблем е. Ако не си уверен в резултата, що въобще да ползваш АИ...

 

[metaverse]

Гол скрипт с официалното им Питон СДК.

Схемата е ок, просто раздува value-тата с излишен контент. А идеята е да компактне/намали контекста за да не се задави с него на следващата стъпка. За сравнение: Грок Фаст 4.1 прави същото с минимални инструкции и е 15 пъти по-евтин.

Звучи ми като prompt engineering проблем, но както казах за конкретно тази задача не ти трябва ИИ.

Ми проблем ли е че не отговаря на "брошурата"? Проблем е. Ако не си уверен в резултата, що въобще да ползваш АИ...

По дефиниция не трябва да си уверен в резултатите изплюти от ИИ. Ако го накараш да ти сметне 1+1 1,000,000,000,000,000 пъти голям процент от опитите няма да ти върне 2.

Така работят large language models и ще остане лимитация докато не се появи ново поколение на трансформър инфраструктурата. Или не я заменят с нещо.

Детерминистичността трябва да дойде от теб във вид на граници, правила, и инструменти, които да използва за да се "самопровери".

Виж тази статия.

https://twitter.com/x/status/2029928471632224486

 

[Станимир И]

AI се проваля като експерт, трудно е да хванаше неговият провал, освен ако ти не си експерт в това, за това масата харесва AI за съдържание, код и други, защото те не са експерти в това, все още е добър инструмент, но до там.

Неговият код изглежда повече от перфектно написан по правилата, но при тест от пъпчив хакер, кода бива пробивам за 30 до 40 мин, какво остава от сериозен хакер с 20-30г+ опит, доста пъти в sql допуска доста пъти грешки, пише код и sql към него, ако си обикновен човек няма да разбереш, че в този случай трябва tinyint, а не примерно int. AI е добър усилвател на човек с опит, но не е гарант за качество и истиност.

По-лошо, ако хората започнат да го ползват за всичко, те ще забравят да мислят самостоятелно, дори вече познавам такива хора, те буквално се допитват за всичко до него.

Поздрави.

 

[metaverse]

Неговият код изглежда повече от перфектно написан по правилата, но при текст от пъпчив хакер, кода бива пробивам за 30 до 40 мин, какво остава от сериозен хакер с 20-30г+ опит, доста пъти в sql допуска доста пъти грешки, пише код и sql към него, ако си обикновен човек няма да разбереш, че в този случай трябва tinyint, а не примерно int.

На теория е така ама на практика дали е толкова лесно?

Специално за теб - ако намериш критична уязвимост в слоя за аутентикация бих удвоил баунтито.

Хакерите са просто хора с по-дълбоки познания. Ти си с дълги години опит като програмист, нали така? Би трябвало бързо да се ориентираш и да изкараш €2-3к, защото аз не съм програмист.