🎓 Где сильнее всего видно влияние ИИ?

— На уровне школьных проектов)

На днях в очередной раз прошли «Большие вызовы». Для тех, кто не знает: это поистине уникальное мероприятие Сириуса. На нем школьники в командах сначала учатся разному у спецов из индустрии в формате выполнения проектов, а в финале приезжают на три недели в Сириус и решают реальные задачи отрасли, имея возможность консультироваться при этом с топовыми специалистами компаний – лидерами из этой самой отрасли.

«Большие вызовы» я стремлюсь посетить каждый год, но все время случались накладки, и от этого я очень сильно грустил. В этом году наконец все сложилось, и удалось приехать и поучаствовать в жюри в секции «Большие данные», а также в отдельной панели поговорить со школьниками на тему того, чему сейчас надо учиться.

Так вот, смотря в жюри на проекты этого года и сравнивая их с тем, что было три-четыре года назад, видно, что уровень серьезно вырос из-за вайбкодинга. Если раньше за три недели ребята успевали погрузиться в задачу и как-то ее «потрогать», проверить пару гипотез и сделать выводы, то сейчас на выходе получаются практически готовые MVP. И задачи тоже идут от простых к более сложным 💪

▫️Команда, которая работала с Т-Банком, оптимизировала количество потребляемых токенов при агентных исправлениях багов, в том числе с помощью анализа синтаксического дерева исходного кода. Еще раз – это школьники)

▫️Команда на проекте Озона сделала агента по подбору товаров. Вроде бы ничего сложного, но они туда еще заложили спам-фильтр и подготовили его к продовому внедрению.

▫️Яндексоидная команда сделала иерархический VLA – тоже для ускорения. Работала с настоящей роборукой, которая по итогам довольно уверенно выполняла сложные задачи.

Что же в итоге жюри пришлось оценивать, если все теперь вайбкодится? 👀

Самые большие сложности у ребят были с целеполаганием и метриками:

• почему они занимались именно этой задачей?
• какая будет польза?
• как должна выглядеть правильная метрика?

Даже робототехники не смогли вспомнить, что им нужны роботы, которые смогут в подвале (aka даркстор Яндекс.Лавки) перекладывать помидоры. У озонщиков возникли проблемы с корреляцией кликов и удовлетворением запроса пользователей.

Собственно, очень легко потом было ребятам ответить, когда они спрашивали у экспертов, чему же надо учиться: «Учитесь ставить задачи и понимать, как их мерить».

Но самый правильный совет, который прозвучал от всей панели экспертов в финале, – «занимайтесь спортом». Единственное, что ИИ (пока) не поможет вам сделать, – это создать сильную оболочку для мозга 🧠