⚡️ Anthropic закрыли своё самое сложное тестовое задание.
Причина - Claude сделал его лучше любого кандидата.

Разбор этого задания показал важную вещь:
оно проверяло не алгоритмы, а инженерное мышление уровня системной оптимизации.

Что это было за задание

Кандидатам нужно было оптимизировать алгоритм под «виртуальный ускоритель» - симуляцию специализированного AI-чипа.

Особенности задачи:
- медленная основная память (DRAM)
- маленькая, но быстрая локальная память (scratchpad)
- параллельное выполнение инструкций (VLIW)
- векторные операции (SIMD)

По сути - оптимизация под архитектуру уровня TPU.

Что проверялось на самом деле

Не знание Python.

А умение:
- минимизировать обращения к памяти
- правильно управлять данными
- распараллеливать вычисления
- мыслить throughput-ом, а не строками кода

Лучшие решения давали ускорение до 65×.

Claude справился с задачей за пару часов и показал результат выше большинства кандидатов.

Это сигнал:

AI уже способен:
- оптимизировать низкоуровневые системы
- понимать архитектурные ограничения
- находить инженерные решения, а не просто генерировать код

Рынок меняется.

AI уже:
- пишет код
- оптимизирует алгоритмы
- ускоряет системы

Теперь ценность разработчика смещается:

не написать код,
а спроектировать систему, ограничения и архитектуру.

Потому что оптимизацию всё чаще делает AI.

https://www.ikot.blog/anthropic-take-home-for-dummies