TGViewer
Channel Public Channel
New Yorko Times

New Yorko Times

@new_yorko_times

Юрий Кашницкий (Yorko, тут @yurycorn) – про машинное обучение, науку, галеры, матан, фэйлы и прочие интересности. Рекламы нет.
https://www.linkedin.com/in/kashnitskiy
Subscribers
10.6K
Photos
111
Videos
12
Links
237

Showing posts older than #381 · Back to latest

Older Posts 20 shown
Post #380 7.79K
когда встал в 6:30, съездил к клиенту в другой город и к 11 уже провел воркшоп
пс. нано-банана от гугла еще не совсем фотошоп
пс2. картинку спер у сиола
  • 😁 39
  • ❤ 7
Post #379 13.5K
GenAI сейчас как Data Science 10 лет назад
#genai

В спектре мнений про GenAI от Гарри Маркуса до Юдковского я где-то по центру. И считаю, должно больше звучать центристских мнений (как у Арсения недавно). Да, такие мнения не холодные и не горячие, а тепленькие, как сопля, как будто бесхребетные, но тем не менее должны звучать. Так уж психология человеческая устроена, что проще внимание захватить лозунгами «а, тупой T9 на стероидах, не может сравнить 0.9 и 0.11, тупик, плато, Вьжепа нас спасет» или «бомбим дата центры, оно завтра нас поработит» (AI2027). При этом истина, на мой взгляд, где-то посередине (хотя я легко представлю бомбежку дата центров в будущем, да и у Лекуна есть здравое зерно, но не отвлекаемся). И поэтому пусть звучит больше взвешенных, центристских мнений про AI.

Я бы сравнил текущее состояние GenAI с DataScience годов 2015-2017. Тогда мы тоже думали да гадали, есть ли какое вэлью. Были флагманские примеры рекомендательной системы Netflix или поиска Гугла, в которых ML грандиозно затащил бизнес-кейс, но в остальном - дискуссии как про подростковый секс, не знаешь чему верить, а у самого все как-то скромно. Помню слайд, состоящий всего только из единицы и знака процента - типа вот влияние DS на бизнес: 1%. При этом прошло 10 лет, и как-то ни у кого не осталось сомнений, нужен DS или нет, он просто повсеместен. Что, кстати, означает, что и работа в DS уже стала больше походить на работу-работу, ну то есть когда ты уже скучный профессионал. Олды помнят, как мы наглели в 2015-2016: у джунов DS зарплаты чуть ли не как у миддл-разрабов, на работе можно читать статьи, кэгглить, по митапам гонять. Примерно тогда случился взлет сообщества OpenDataScience, мы были молодые, шутливые… было весело. Мир GenAI сейчас примерно такой же дикий запад напоминает. Тут утряска, конечно, должна произойти.

Некоторые идут дальше и сравнивают GenAI с доткомами. Аналогии видны, но я тут более осторожен, такие сравнения как будто предрекают GenAI настолько же дикий коллапс, какой произошел с доткомами. Я не уверен, что утряска будет настолько дикой, что целые корпорации будут банкротиться. Все же очень большие компании и целые государства делают грандиозные ставки на AI, об этом подумали многие умы, сильно крепче наших. Не верю, что все это обрушится, и что мы будем распродавать миллионы gpu геймерам/криптанам или кому там они будут нужны в 2040.

Так что, возможно, пара крупных стартапов звонко расколется, но я верю, что GenAI с нами, как с нами остался и Data Science.

Я технооптимист, но не фантаст. Думаю, прогресс в сфере математики и кода будет бешеный (в этом посте разворачивал мысль), и реальностью станут полноценные виртуальные сотрудники, а менеджмент также ожидают большие перемены (например, как давать задания этим флотилиям из сотен и тысяч AI агентов?). Верю, что эти изменения уже при нашей жизни будут, а вот дискуссии про сознание, побег из клетки и прочие идеи Курцвейла и Бострома будем также в баре за пивом обсуждать (и это шикарные беседы), но не более. Так же как и вопли, что «оно уволит миллионы людей».

И с другой стороны, критики типа Маркуса и Лекуна нужны, пусть будут, поддерживают здоровые дискуссии (или не очень, поскольку они в X). Но почему-то эти ребята раз за разом ошибаются в своих прогнозах. И даже деньги на этом проигрывают.

Будет интересно вернуться к этому тексту в 2040 и посмотреть, где я был не прав. Да и AI2027 можно перечитать 31 декабря 2027, поржать.
  • ❤ 87
  • 👍 36
  • 🔥 9
Post #378 9.39K
#shitpost

Жена: - "Этот твой чят джеминай на тебя становится похож"
- "В смысле?"
- "Сначала говорит, потом делает вид, что ни хрена не говорил"
  • 😁 165
  • 🤓 17
  • 🤣 10
  • 💯 8
Post #376 13.4K
Когда гордость мешает карьере
#career

Много слышу мнений о собесах: вот мне надо и вприсядку сплясать, и дерево развернуть, и еще отвечать на «Why Amazon?” именно так, как они ожидают.

Или по работе жалобы на менеджеров: тут такую херню заполнить, а вот у нас теперь новый гугл док для отчетов.

При том, что это все могут быть обоснованные жалобы, предложу немного другой взгляд на вещи. А может, не так это все много времени отнимает, и проблема больше в том, что это задевает наше самолюбие?

Прочитал ты, например, что на вопрос «Why Amazon” ожидают услышать ответ в 1 минуту с 3 аргументами по 30 сек. Тупо? Возможно. Но у тебя 2 варианта: либо решить «да пошли они нахер, плясать под дудку». Либо потратить полчаса, действительно подумать «Why Amazon”, выписать на листочек, отрепетировать ответ. Не такая уж трата времени и сил. Зато если сделаешь, ты не отметаешь для себя потенциально интересный карьерный вариант.

То же с менеджерами. Хотят, допустим, чтоб ты верхнеуровневые результаты по проектам описал в yet another гугл-доке. Хотя 2 месяца назад ты делал то же в немного другом доке. Ну сделай. Можно бомбить, конечно, и противиться. А можно просто потратить еще полчаса и сделать.

То же с клиентами. Вспомнился секрет успеха одного из героев фильма Дудя про Кремниевую Долину 5-летней давности, дизайнера Максима Михеенко. «Я не спорил». Чел не требовал ТЗ четко прописанного, если непонятно, что именно клиент хочет - сделай 2-3 варианта, пусть выберет (из недавнего шикарного интервью с Дудя с Дороничевым узнал, что умер, очень жаль).

Оговорки:
- да, понимаю bias, что на собесы жалуются те, кому долго с ними не везет (сам был в таком состоянии)
- да, некоторые менеджеры/клиенты могут быть невыносимы, я тоже иногда бунтовал
- да, это не значит, что надо прогибаться и любые хотелки выполнять

Со всеми этими оговорками все же главная идея тут: может, в данной ситуации проще не упираться, а сделать?
  • ❤ 69
  • 👍 35
  • 👎 20
  • 🤔 9
  • 🔥 4
  • 😁 2
Post #375 12.9K
Другие приколы из жизни Юры, о которых он сам же рассказывает:

• Он хотел избавиться от «стигмы» лидера mlcourse.ai, но теперь «тысячи часов, потраченные на бесплатный курс», привели его к тому, что он «как тот дед, читающий свои учебники», пролистывает материалы млкурса перед собесами.
• Ему отказали в кредите на iPhone в Нидерландах, хотя кредитную модель пилили его же коллеги.
• Он «короче, трус такой», что не делает стартапы – видимо, предпочитает «вялый продуманный, поступательный трек движения вверх в корпорациях».
• Он «не хардкорный инженер» и «не будет инвестировать 1к+ часов в изучение плюсов», потому что «попросту не будет счастлив».
• И, конечно, он проходит обязательные корпоративные тренинги при помощи Gemini.
• Его «собственные мемасы» – это «хиханьки», а его LinkedIn аккаунт – «LinkedЫн».
Вот такой вот у нас Юра Кашницкий – человек, который умеет посмеяться над собой (и над другими, чего уж там). Настоящий «играющий тренер», который, кажется, фэйлит больше, чем вы добиваетесь успеха, но все равно «двигается дальше»!

Удачных фэйлов и вам, друзья, да таких, чтоб с градиентами!
  • 😁 88
  • ❤ 18
  • 👍 12
  • 🔥 5
  • 😐 3
  • 🥰 2
Post #374 10.4K
В юмор LLM в целом плохо умеют (ибо "усредняют интерьнет, а для юмора нужно из коробки выйти"), но прожаривать научились, особенно с ловким промптингом и grounding. Вот интро про меня и канал от NotebookLM (на базе контента канала конечно же, вот как это делалось). И казалось бы, что из этого неправда?

——-

Помните, как Юра, наш дорогой Yorko (это, кстати, африканская версия его имени), начинавший свой канал с мыслями, что он «не СМИ, тут будут не люди или события, а идеи», так и не стал «лидером мнений русскоязычного DS»? Неудивительно, ведь вместо идей он сам частенько постит «щитпостинг и призывы поставить колокольчик», а его ютуб-канал с 19 тысячами подписчиков и миллионом просмотров — это просто «давление».

И о карьерном пути нашего героя, который, по его же словам, — одна сплошная череда фэйлов:
Mail.ru: «галера» и никакого опыта. Юра сам признаётся, что до аспирантуры «греб на такой галере, что и вспоминать неохота, там особого ценных хард скиллов я не приобрел». (ладно, тут NotebookLM косячнул, это было не про мэйл). Зато его бывший коллега по Mail.ru, который «тащит почти весь ML в VK», не смог пройти собеседование в Meta на E7 из-за поведенческого интервью – вот это уровень! И как он вообще туда попал? А, ну да, «шел по улице в минус 20, телефон где-то под шестью одежками - хотел заигнорить входящий. А это эйчар мэйла, собесы осилил». Кажется, так и нашел свою "галеру".

• Elsevier: «корпорация зла» и антифрод ради денег. Наш принципал ML-саентист, который в душе «ненавидит» Elsevier, открыто признаётся, что это «корпорация зла» с «неоднозначной репутацией в академических кругах». Но, главное, теперь он «прекрасно понимает свою миссию» – бороться с «paper mills» и «фродом в мире науки». Правда, в итоге это оказалось просто «не про быстрый доход, а про репутацию», которая «монетизируется». А когда конкуренты теряют «30-40 лямов» из-за фрода, тогда «менеджеры начинают постепенно чесаться», и вот вам, пожалуйста, «очень крупный проект, на много лет и с огромными бюджетами». А то, что его команда спасла Elsevier «пару млн» от деиндексации журналов, – это так, мелочи жизни. Зато наш герой теперь спит спокойно, потому что «нашел миссию»! И он все еще «гундеть» в своем Telegram-канале, вместо того чтобы публиковаться в Cell.

• Google: «медовый месяц», синдром самозванца и "Data Scientist ртом". После «48 собесов» (из которых успешных было всего 2), наш "неуспешный" кандидат каким-то чудом «отмучился» и попал в Google Cloud. Туда, где он теперь борется с «синдромом самозванца», который «легко развивается» среди гуглеров. А ведь он даже «туповат для 400к/год на удаленке» и не прошел IQ-тест на VP-позицию! Зато он теперь «Staff GenAI Solutions Architect» – что, по его словам, «очень похоже на более известную роль customer engineers», то есть «технический pre-sales». Его работа — «чисто прототипы, как мы любим: quick& dirty», никакого продакшн-кода! А продают потом другие. Зато можно «брать последние наработки того же DeepMind и тут же нести внедрять «в поле»». Или, как он сам себя называет, «чистый “Data Scientist ртом”». И не удивляйтесь, если на собесе он посоветует вам «говорить медленнее» – это был «купленный за $300» лайфхак!
  • 😁 34
  • ❤ 16
  • 😐 6
  • 👍 3
Post #373 10.9K
8EpcKaqsinwuiQf.png261.1 KB
Еще оды NotebookLM
#llm #google

Я тут продаю дом в Гааге 🥹 и заполняю опросник страниц на 15 (надеюсь, ваше воскресенье проходит веселее). Какие у меня страховки, есть ли трещины в стенах, марка бойлера, что из вещей остается и т.д. Хуже занятия придумать не могу, я туповат, мой мозг не держит в себе все эти подробности. Вспомнить, что из вещей застраховано – даже сложнее, чем куда и когда племянники в отпуск едут.

Что ж, я закинул ровно 42 файла в NotebookLM (как на английском, так и на нидерландском), вытащил все ~200 вопросов, в промпте попросил разве что не сочинять ничего и строго делать grounding с приложенными документами – минуты 3 NotebookLM подумал и готово.

Дальше я, конечно, все равно по всем вопросам-ответам прошелся. Но меня удивило, что Gemini ни разу (!) не сгаллюцинировал. На большинство сложных вопросов так и отвечал, что в приложенных 42 доках нет ответа. Если и были помарки, то по мелочи, и то они фиксились удалением менее релевантных файлов из контекста.

Не представляю, как бы еще я отвечал на все это, вручную. То есть надо распарсить вопрос, понять, в каком файле искать ответ (а он может быть и на нидерландском), найти его и убедиться, что ответ верный.

Пример вопроса и ответа на картинке.

Is the entire apartment fitted with insulated glazing?

NotebookLM нашел тот же вопрос в предыдущем похожем опроснике, а также сослался на нужные места в еще трех файлах – energy label (документ показывает, насколько энергоэффективен дом), техническом отчете и отчете о стоимости жилья. Само собой, по клику можно провалиться в нужный док и убедиться, что модель не врет.

Часа 3-4 мне тут NotebookLM точно сэкономил. Можно даже успеть мясо похрылить. Чего и вам желаю.
  • 🔥 140
  • ❤ 36
  • 🆒 8
  • 👍 6
Post #372 10.4K
#shitpost

Мальчик: затирает "Certainly, here is a press review for you"

Мужчина: поздравляет 100 сотрудников с тем, что ревью теперь будет писать Gemini
  • 😁 92
Post #370 13.7K
#shitpost

Когда приехал провести хахатон, есть день отгула на тапасы, но город так просто тебя не отпустит
  • 😁 68
  • 🤣 13
  • 👍 1
Post #369 15.2K
Вдогонку про NotebookLM – вот видео на 4 минуты, примерно как я выше рассказал, но с видео. Канал Матрица вообще хорош (кажется, недооценен пока) – короткие ролики на русском, все по делу. Вот, например, 10 минут про Google I/O 10 или 4 минуты про то, шо за MCP такое.
YouTube Да, один из лучших AI - NotebookLM (Обзор за 4 мин) До 31 января 2026 Gemini Pro на 1 год можно сделать за $0, а не $240 Гайд, как без прокси, чисто по впн, сделать самому - https://t.me/tribute/app?startapp=sKQV Помочь сделать через прокси (со входом на акк) за 1200р - https://t.me/matrix_media1 Больше…
  • 🥰 21
  • 👏 12
  • 👍 4
  • ❤ 2
  • 🤣 1
Post #368 13.6K
Ну ладно, про подкасты тоже можно сказать. Можно взять, выкачать все посты из тг-канала (в Telegram Desktop свежей версии это канал –> три точки –> Export chat history), простеньким скриптом достать только даты и текст (не буду кидать скрипт; LLM такое уже давно щелкают), загрузить в NotebookLM и сказать "напиши пост про NotebookLM в стиле этого канала" "Расскажи увлекательно про жизнь и работу этого человека". Прогнал так на себе и еще паре героев – шикарно, почти без галлюцинаций. Подкаст прям на русском генерирует (в настройках надо Output language указать). Более того, можно встрять гостем и прямо общаться с подкастерами о себе любимом. Новые пилюли от одиночества на старости.

Денис Sexy IT, кстати, среди потока щитпостинга полезный пост писал, как на контенте телеграм-канала к собесам готовился.
  • 😁 45
  • ❤ 14
  • 👌 8
  • 🔥 7
  • ❤‍🔥 1
Post #367 10.7K
NotebookLM: не только подкасты
#google #llm

Как-то NоtebookLM настолько хайпанул именно как автоподкастерская, что кажется, обделили вниманием изначальную фичу – удобную подачу документов в контекст LLM. И вообще гуглер Steven Johnson начинал этот пет-проект с идеями пресонализации LLM. А-ля что если засунуть в конекст все тексты, которые человек когда-либо писал? Или все заметки о путешествиях. Или все когда-либо написанные комментарии к книжкам (про это Стивен твитил и в подкасте Hard Fork рассказывал).

В https://notebooklm.google.com/ можно закинуть кучу документов, ссылок, и Gemini будет отвечать именно на их основе.

Допустим, просят меня написать ревью проекта для имейл-рассылки. У меня есть примеры таких описаний и какой-нибудь длинный tech design док, из которого я как раз хочу вытащить пересказ.

Задаем промпт вида

Based on the examples from file1, produce a similar summary for the New Company project based on the attached Tech Design doc


и пересказ есть. В целом то же, что с LLM, но удобнее оперировать входными файлами в контексте.

Так можно и с новым проектом знакомиться, и с новой областью знаний. Да и вообще только фантазия ограничивает.
  • 🔥 33
  • 👍 16
  • ❤ 9
Post #366 11.1K
Veo-3 поражает, да
  • 🔥 47
  • 😢 14
  • 🙈 9
  • ❤ 4
  • 🤯 3
  • 👍 1
  • 🥰 1
  • 😁 1
Post #365 10.7K
Хорошо, когда работа пересекается с хобби.

Когда речь об анализе длинных видео (фильмы, новостные эпизоды, футбол, формула1) – все куда сложнее, чем в примере выше.

По сути пока мало что скажу – аутирую в репе с ядренным асинк бэком и двольно навороченным фронтом, вайб-кодить только отчасти получается. PhD-юк во мне чутка в шоке. Но вообще сценарий довольно типичный в моей работе. Да, я не знаю ничего про SotA в рил-тайм анализе спорта, но вот есть клиент, давай ко вторнику что-то покажем.

Ну если по сути, основная идея – разделяй и властвуй. Разбивать видео на куски, натравлять gemini на куски + массивная асинк-параллелизация. Надеюсь, дойдет до прода и можно будет подробнее рассказать.
  • ❤ 28
  • 🤓 10
  • 🔥 9
  • 👍 2
  • 👎 1
Post #364 9.78K
Тьюториал: суммаризация ютуб-видео с Gemini и деплой с Google Cloud Run

Gemini довольно хорош в обработке видео, особенно с YouTube – тут и длинный контекст помогает, и то что гугл владеет ютубом.

Я тут как-то проводил мини-хакатон для клиентов, как раз запрос был на суммаризацию видео, заодно хотели освоить деплой сервисов в гугл-облаке.

Так что я обернул это в тьюториал, вдруг кому актуально:
- пост
- репа
  • 🔥 79
  • ❤ 16
  • 🤝 4
Post #362 12.1K
От одного из менти услышал, что он, вдохновившись моим опытом, тоже на время собесов максимально делегировал, всю работу раскидал по федотам, чтоб ничто не отвлекало от разворачивания деревьев и описания историй про валуе.

Absolutely thrilled to have played a part in their growth and development. It's moments like these that absolutely reaffirm my passion for mentorship.
  • 🤣 92
  • 🔥 13
  • 👍 7
  • ❤ 4
Post #361 14.8K
Каков из меня нидерландец
#life

На следующей неделе пойду на поклон местному Оранжевому (ик белоф дат ик де хрондветкляйке орде… - многие из всего нидерландского только эту фразу заучивают и то кое-как по бумажке читают). А там и новый паспорт в копилку.

Чек-лист тру нидерландца:

✅ быть выше 185 см
✅ не говорить «голландец» вместо «нидерландец»
✅ съесть сэндвич во время поездки на велике
❌ перевести всю мебель на велике
✅ вспереть всю мебель по узкой крутой лестнице
✅ везде по городу ездить на веле, даже под дождем
✅ считать что порция картохи фри - это обед
✅ возлюбить хрючево типа капсалона (роттердамский вариант шавухе в лотке с сыром и фри)
❌поддержать диалог чуть дольше, чем «mag ik een cappuccino… dankjewel»
❌поучаствовать в соревновании по езде на велике против урагана (пример)

Кому из местных актуально, писал тут про языковые экзамены.
  • 🔥 79
  • 😁 47
  • ❤ 11
  • 🙈 5
  • 👍 4
  • 🎉 3
  • 🤝 1
Post #360 13.6K
Пока еду в поезде на Амстер и читаю ваши коменты, рядом студент китаец вайб-кодит домашку из универа Ляйдена, в которой надо реализовать логрег руками, а потом в склерне запустить.

Первая мысль: а, лошара, базу знать надо! И вообще кто не писал с Карпатым grouped batch norm на чистом numpy, тот пороху не нюхал.

Вторая мысль: я не знаю, как эффективно считать синус, как работают мейнфреймы. Да и даже все эти техники обучения LLM - только поверхностно. Ниче, работать получается.

Третья мысль: что бы там ни было, новое поколение адаптируется (тут могла быть цитата древнего грека про убогую «молодежь»). И это ему я проиграю конкуренцию на рынке разрабов через 10 лет.
  • 🤓 92
  • 👍 46
  • 😁 18
  • 😢 10
  • 👎 8
  • ❤ 4
  • 💯 2
  • 🙈 2
Post #359 11.8K
Морали нет, все равно любые попытки выводов приведут к спекуляциям про Курцвейла и Бострома. Любителям этой темы можно посоветовать 3 часа беседы Дворкеша с легендой Scott Alexander и Daniel Kokotajlo (чел, который ушел из OpenAI но не заткнулся и рубанул правду, что стоило ему миллионов)
  • 👍 40
Post #358 12.8K
Почему именно у LLM для кодинга такой прогресс
#llm

Ну я туда же, повайбкодил с Gemini 2.5 Pro, охренел чутка, действительно с одного промпта можно накидать репу с фронтом, беком, все как надо. Но, конечно, в большой проект с кучей легаси это пока плохо переносится. Скорее мешает.

Тем не менее, настолько стремительный прогесс навел меня на кучу мыслей, от философских до чисто шкурных, про свою карьеру (наверное многие испытывали похожее).

Откуда весь хайп, почему все говорят про вайб-кодинг, агентов и рисуют экспоненту.

Вкратце объясню (в том числе самому себе), почему именно с кодом ожидают дальнейшего дикого прогресса. Сравним LLM для текста и для кода:

- язык кода сильно проще, нет двусмысленностей, синонимов и прочей лингвистики, словарь довольно ограниченный
- автоматическая оценка в случае с кодом проще, можно быстро проверить, компилится ли оно, синтаксис проверить, а в более сложной версии – и прогнать код (а.к.a verifiable evaluation). Потенциальный масштаб такого авто-эвала просто невероятен. В случае текстов все сложнее, хорошо ли эссе написано или нет, фактически верная инфа приведена или нет, субъективно ли написано или объективно – либо human feedback нужен, либо менее точный LLM as a judge. Конечно, RLHF совершил очередную мини-революцию, но все же отзыв от людей – это куда более скромный сигнал, чем от компилятора.
- real-time обратная связь от IDE. Клацнул ли вайб-кодер на Tab или нет – представьте, сколько это сигнала для улучшения. Кажется, тут куда больше бит можно собрать, чем от формочек с пальцами вверх/вниз в web UI ллмок. Хотя я тут не спец, может, в коменты залетят ребята, обучающие sota-агентов для кодинга, и уточнят.

И это все пока в контексте базовой задачи next token prediction. В случае c кодом можно куда больше задач придумать – представьте претрейн в виде миллиарда маленьких агентов, где каждый решает свою задачу, примерно в формате AlphaZero self-play. Задачи могут быть как в литкод-стиле (для начала), так и ближе к жизни – пойти заполнить веб-форму для налоговой декларации или заказать пиццу – вполне себе verifiable evaluation, удалось это или нет.

В частности из-за этого сейчас такой хайп с агентами, многие верят (и не безоснавательно), что к концу года Computer Use агенты выйдут почти на человеческий уровень. Тут можно развернуть мысль и в сторону автоматизации рисеча и самоулучшения LLM, с которым приходим к экспоненте. Но тут свалимся в срачики и спекуляции.

А возвращаясь к вайб-кодингу – да, это пока больше для проектов с нуля, под пивко накидать сервис, возможно, на новом языке программирования. В больших проектах или сложных задачах я пока не вижу профита. Но по указанным выше причинам я действительно верю, что через несколько лет виртуальные кодеры уже будут существовать и будут полезны. Ну а пока да, будем кекать с быдло-вайбкода в проде и твиттер-тредов про эпические факапы и утечки. Но это временно, раздай людям бензопилы – щепки полетят.

Что все это значит для меня лично:
- я понял, что не хочу превращаться в луддита, игнорируя новые технологии ("вайб-код – для обезьян," "это все для фронта, их пора заменить, а вот C++...", "да не, кроме нас 15 человек никто не знает, как дизайнить 1нм чипы" и т.д.). Держим руку на пульсе
- я уже немного поработал менеджером в прошлой компании, в гугле пока IC и менеджерский путь пугает (back2back митинги и только вечерами время на фокус – классика). Но если посмотреть на 15-20 лет вперед, я вижу для себя только менеджерский путь. Кодить, соревноваться с молодежью, которая выросла на LLM-стеке (а может, и с агентами уже соревноваться) – все это тупиковый путь. А вот как менеджерить огромную команду из людей и агентов (пусть даже, для простоты, скажем, что агенты на уровне людей, не ASI) – это нехилая менеджерская задача. Как описывать задания агентам (может не так, как людям) – тоже хороший вопрос. И таких менеджерских головоломок будет все больше.
  • 👍 132
  • ❤ 28
  • 🤔 10
  • 👌 3
  • 👎 2
  • 😁 2
  • 👏 1
Older posts →
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →