TGStat
TGStat
Введите текст для поиска
Расширенный поиск каналов
  • Язык сайта
    flag Russian flag English flag Uzbek
  • Вход на сайт
  • Каталог
    Каталог каналов и чатов Региональные подборки Тематические подборки Платные каналы Поиск каналов
    Добавить канал/чат
  • Рейтинги
    Рейтинг каналов Рейтинг чатов Рейтинг публикаций
    Рейтинги брендов и персон
  • Аналитика
  • Поиск по публикациям
  • Мониторинг Telegram
  • Продвижение
    Реклама через Яндекс Бизнес Реклама в каналах через TGStat Agency Реклама на сайте TGStat.ru
Александр Белькевич Frontend вдохновляет

22 Sep, 17:22

Открыть в Telegram Поделиться Пожаловаться

Посмотрел доклад Мо Гавдата (ex-Chief Business Officer Google X) - выступал на deep tech night. Ожидал футурологии, но большая часть доклада оказалась про боль реальной разработки. Вот что отметил для себя.

Он сравнил текущее состояние AI с тем, что они собрали шикарный двигатель, но машину вокруг него так и не построили. Сама модель умеет дикие вещи, а встроить её во что-то рабочее до сих пор челлендж.

Больше всего понравился его выпад в сторону «завайбкодил приложение за четыре минуты». За четыре минуты, говорит, вайбкодится демка. Их продукт - платформу на базе ИИ для знакомств - писали 14 месяцев, код переписали восемь раз, архитектуру полностью выбрасывали трижды. И он считает это конкурентным преимуществом - потому что большинство остановится на демке и дальше не полезет.

Дальше пошли грабли, которых в обычной разработке просто нет.

Память. Пользователь общается с приложением неделями, весь диалог ни в какой контекст не влезает, а оно должно помнить, что человек рассказал месяц назад. Он прямо сказал: кто решит проблему памяти нормально, тот станет миллиардером.

Дебаг вслепую. У них переписка такая, что по приватности её не имеет права видеть ни один человек в команде. И как чинить баг? Написали отдельный код, где в логи смотрит другой AI и объясняет разработчику, что не так с промптом.

Метрики. DAU и ретеншн ничего не говорят про то, попадает модель или мажет. Они встроили рядом с выводами AI кнопку «обсудить»: пользователь думает, что поправляет неточность, а для команды каждое нажатие - это ровно один промах модели.

Отдельно зацепил кусок про выбор провайдера. Он говорит, что главный критерий не цена и не бенчмарки, а доверие. У них всё было завязано на WhatsApp API, и в одно прекрасное утро Meta объявила: работаете только через Meta AI. После этого они сделали всё model agnostic (Gemini выкидывается за час, на его место встаёт Claude, пользователь вообще ничего не замечает) и ушли в веб вместо сторов, чтобы катить обновления хоть каждые полчаса.
За пределами LLM: что дальше после первого поколения AI-систем / Мо Гавдат
Как AI изменит разработку ПО, процессы и роль разработчика. Как могут эволюционировать инженерные команды и какие вызовы их ждут.

607 0 10 1 10
Каталог
Каталог каналов и чатов Подборки каналов Поиск каналов Добавить канал/чат
Рейтинги
Рейтинг каналов Telegram Рейтинг чатов Telegram Рейтинг публикаций Рейтинги брендов и персон
API
API статистики API поиска публикаций API Callback
Наши каналы
@TGStat @TGStat_Chat @telepulse @TGStatAPI
Почитать
Академия TGStat Исследование Telegram 2019 Исследование Telegram 2021 Исследование Telegram 2023
Контакты
Справочный центр Поддержка Почта Вакансии
Всякая всячина
Пользовательское соглашение Политика конфиденциальности Публичная оферта
Наши боты
@TGStat_Bot @SearcheeBot @TGAlertsBot @tg_analytics_bot @TGStatChatBot