Добавить в корзинуПозвонить
Найти в Дзене
PythonTalk

☠️ "Я больше не пишу код

Я просто позволяю модели писать его, а сам редактирую". Это слова инженеров Anthropic, которые озвучил их CEO Дарио Амодей на панели в Давосе. Вот самое интересное из их беседы: 🔄 Петля замыкается Амодей утверждает, что мы в 6–12 месяцах от момента, когда модели будут делать большую часть или даже всё, что делают разработчики программного обеспечения. Главный драйвер ускорения сейчас — это использование моделей для написания кода самих моделей. — Модели хороши в программировании. — Модели хороши в AI-исследованиях. Мы создаем цикл, где AI пишет следующий AI. И этот цикл ускоряется по экспоненте. 🗓 Таймлайн — 2026/2027 год Дарио считает, что к этому времени мы получим модели, способные делать всё, что может делать человек, на уровне Нобелевского лауреата. Хассабис (DeepMind) чуть осторожнее ("конец десятилетия"), но согласен с тем, что в программировании и математике прогресс идет быстрее всего. 🧪 vs 💻 Демис утверждает, что код и математика — это замкнутые системы, где результат

☠️ "Я больше не пишу код. Я просто позволяю модели писать его, а сам редактирую".

Это слова инженеров Anthropic, которые озвучил их CEO Дарио Амодей на панели в Давосе. Вот самое интересное из их беседы:

🔄 Петля замыкается

Амодей утверждает, что мы в 6–12 месяцах от момента, когда модели будут делать большую часть или даже всё, что делают разработчики программного обеспечения.

Главный драйвер ускорения сейчас — это использование моделей для написания кода самих моделей.

— Модели хороши в программировании.

— Модели хороши в AI-исследованиях.

Мы создаем цикл, где AI пишет следующий AI. И этот цикл ускоряется по экспоненте.

🗓 Таймлайн — 2026/2027 год

Дарио считает, что к этому времени мы получим модели, способные делать всё, что может делать человек, на уровне Нобелевского лауреата.

Хассабис (DeepMind) чуть осторожнее ("конец десятилетия"), но согласен с тем, что в программировании и математике прогресс идет быстрее всего.

🧪 vs 💻

Демис утверждает, что код и математика — это замкнутые системы, где результат легко верифицировать (тесты прошли / теорема доказана). Поэтому AI там работает очень хорошо.

В естественных науках (физика, биология, создание новых материалов) есть "проблема верификации". Ты не знаешь, сработает ли новое лекарство, пока не проведешь мокрый эксперимент в лаборатории. Это "узкое горлышко" физического мира, которое тормозит AGI в науке, но не тормозит его в IT.

ОПЯТЬ ПРОДАВЦЫ ЛОПАТ ХВАЛЯТ СВОИ ЛОПАТЫ!!!111 😱