Вспомнить всё 🧠

В айтишке для прохождения собеса на высокий грейд надо уметь, помимо прочего, рассказать про множество технических подробностей. В моём случае была сложность в том, что даже если ты их и знаешь, одно дело - рассуждать о решении задачи, глядя через призму этих знаний, другое - словами через рот выдать что-то внятное, структурированное, и понятное. В общем, тяжело, если регулярно в этом не практикуешься. Ещё сложнее, когда что-то изучал, но так редко применяешь это в работе, что эти знания в твоём shared_buffers замещаются более горячими данными (прямо как при чтении данных из БД) 🧠

Как быстро освежить знания?

Мне на помощь в этом случае пришла, конечно же, #ИИшница 🧠
Ты можешь сказать: "Она же галлюцинирует! Она тебе нагенерирует какой-нибудь ерунды, а ты опростоволосишься на собесе, пересказав эту чушь!". Я немедленно отвечу: да, такое возможно, и, как со всяким инструментом, с ней тоже надо уметь обращаться 🔧

Говорят, что генеративные модели обучены на всём интернете. В том числе, получается, на информации из Stack overflow и хабре, безграничных кладезях знаний, наполняемых людьми.
А люди склонны ошибаться.
То есть, когда я читаю статью, я рискую нарваться на неточную или неполную информацию. В этом случае я могу подумать "WTF, что-то тут не сходится" и... остаться наедине с этой мыслью. С нейронкой, в случае сомнений, я могу задать уточняющий вопрос. Ассистент либо признает неточность, либо разложит по полочкам ещё подробнее.
Ещё информацию из статьи или видоса можно неправильно интерпретировать. В случае с ИИ, я могу уточнить, и получить ответ.
В общем, нейросеть может предстать этаким интерактивным учебником, или очень терпеливым экспертом, который ответит на все твои уточняющие вопросы. И который ещё быстро погуглит, если что-то не знает, сопоставит информацию, и выдаст ровно то, что тебя интересует.

🧐Конечно, всё ещё стоит относиться к информации от ИИ (как и любой информации в интернете, к этому посту тоже) с разумной долей скепсиса, и выявить неточности поможет в том числе практический опыт. То есть, важно не просто всё зубрить и принимать на веру, а пытаться спроцеровать (смаппить, по-нашему) свежие знания на былой опыт. Так и полученная информация лучше закрепится, и на собесе сможешь привести пару интересных примеров про конкурентный доступ к файлу на блобе

#поиск_работы