Господа!
И снова по свежим новостям на тему программистов)
Тут коллеги из Fudan University (того самого, где мы дружной делегацией лаборатории были этой весной, кстати, но в другой лаборатории) выпустили большой обзор на 38 страниц, где рассмотрели 106 статей LLM-агентов для программирования.
Область развивается настолько быстро, что любые крупные обзоры обречены на заметное отставание, безусловно. Но, учитывая молодость области, все равно крайне интересно! В общем они распарсили арХив, отобрав из списка в 10000+ статей, полученных по запросам, релевантные. Интересно, что многие статьи, включенные в обзор, еще не прошли рецензирование, но они пожертвовали этим в пользу уменьшения отставания обзора во времени (разумно).
Характерно, что обычно тема "заменят ли LLM программистов" обсуждается в популистском ключе и понятно почему - люди это читают. Часто любят сравнивать только один аспект — как LLM пишет код по запросу: как она функции (части функций) пишет, как она затаскивает олимпиадные задачи. Это уровень условно школьный, зато он понятен максимально широкой аудитории. Каждый вкатывающийся в IT физик прочел, все понял и залайкал))) 😉
У товарищей в статье все по-взрослому. Например, сейчас идет революция в статическом анализе кода (на русском про это можно почитать шикарные статьи в блоге PVS-studio на хабре). И они анализируют отдельно направление статических анализаторов, отдельно юнит-тесты, отдельно системное тестирование, отдельно поддержку и т.д. мелким шагом. 🙂🙂🙂
Отдельно анализируются бенчмарки, в том числе они рассматривают все этапы развития моего любимого SWE-bench за этот год. Еще раз чтобы четко - эти бенчмарки пока очень малы, как правило. Но как неизбежный первый этап - они необходимы и они однозначно забустят появление хороших решений в теме. Особенно, когда в них серьезно вкладываются компании размера Амазона и т.д. 😉
Те же статические анализаторы существуют уже 25 лет. Но то, как они улучшились с LLM буквально за последний год - это прям хорошо. Аналогичный прогресс и в других областях LLM-Based Agents for Software Engineering. И количество исследователей в теме выросло за последние два года сильно больше, чем на порядок. Так что основной прогресс еще впереди))) 👍
Ну из забавного свежего. Мой вчерашний пост по теме ехидно шикарно прокомментировал руководитель подразделения одной известной компании в плане, как негативно скажется ChatGPT программирование на скилах программистов завтрашнего дня. Это однозначно так! Скажется отрицательно очень сильно! Но не на всех)
Программисты завтрашнего дня разделятся на тех, кто будет делегировать агентам принятие решений (и оставит себе только слабеющий контроль) и тех, кто будет делегировать рутину, поскольку будет обладать достаточной квалификацией для понимания происходящего и решений самостоятельных.
Для второго нужно прокачиваться глубже, что намного сложнее. Но ровно таких людей мы разыскиваем. И небезуспешно!)
С интересом наблюдаем изменение этого мира. Продолжаем движение! 😁
И снова по свежим новостям на тему программистов)
Тут коллеги из Fudan University (того самого, где мы дружной делегацией лаборатории были этой весной, кстати, но в другой лаборатории) выпустили большой обзор на 38 страниц, где рассмотрели 106 статей LLM-агентов для программирования.
Область развивается настолько быстро, что любые крупные обзоры обречены на заметное отставание, безусловно. Но, учитывая молодость области, все равно крайне интересно! В общем они распарсили арХив, отобрав из списка в 10000+ статей, полученных по запросам, релевантные. Интересно, что многие статьи, включенные в обзор, еще не прошли рецензирование, но они пожертвовали этим в пользу уменьшения отставания обзора во времени (разумно).
Характерно, что обычно тема "заменят ли LLM программистов" обсуждается в популистском ключе и понятно почему - люди это читают. Часто любят сравнивать только один аспект — как LLM пишет код по запросу: как она функции (части функций) пишет, как она затаскивает олимпиадные задачи. Это уровень условно школьный, зато он понятен максимально широкой аудитории. Каждый вкатывающийся в IT физик прочел, все понял и залайкал))) 😉
У товарищей в статье все по-взрослому. Например, сейчас идет революция в статическом анализе кода (на русском про это можно почитать шикарные статьи в блоге PVS-studio на хабре). И они анализируют отдельно направление статических анализаторов, отдельно юнит-тесты, отдельно системное тестирование, отдельно поддержку и т.д. мелким шагом. 🙂🙂🙂
Отдельно анализируются бенчмарки, в том числе они рассматривают все этапы развития моего любимого SWE-bench за этот год. Еще раз чтобы четко - эти бенчмарки пока очень малы, как правило. Но как неизбежный первый этап - они необходимы и они однозначно забустят появление хороших решений в теме. Особенно, когда в них серьезно вкладываются компании размера Амазона и т.д. 😉
Те же статические анализаторы существуют уже 25 лет. Но то, как они улучшились с LLM буквально за последний год - это прям хорошо. Аналогичный прогресс и в других областях LLM-Based Agents for Software Engineering. И количество исследователей в теме выросло за последние два года сильно больше, чем на порядок. Так что основной прогресс еще впереди))) 👍
Ну из забавного свежего. Мой вчерашний пост по теме ехидно шикарно прокомментировал руководитель подразделения одной известной компании в плане, как негативно скажется ChatGPT программирование на скилах программистов завтрашнего дня. Это однозначно так! Скажется отрицательно очень сильно! Но не на всех)
Программисты завтрашнего дня разделятся на тех, кто будет делегировать агентам принятие решений (и оставит себе только слабеющий контроль) и тех, кто будет делегировать рутину, поскольку будет обладать достаточной квалификацией для понимания происходящего и решений самостоятельных.
Для второго нужно прокачиваться глубже, что намного сложнее. Но ровно таких людей мы разыскиваем. И небезуспешно!)
С интересом наблюдаем изменение этого мира. Продолжаем движение! 😁