Господа!

Поговорим сегодня о важности фундамента.

Я регулярно толкаю тезисы:

👉 "Фундаментальные знания критичны для будущей работы" (привет, прогресс)

👉 "Глубокие фундаментальные знания затаскивать тем проще, чем раньше" (привет, #нейропластичность)

В плане "для работы" скоро, надеюсь, напишу про свой любимый (и стремительно устаревающий) SWE-bench.

А в плане фундаментальности хороший вопрос задал к прошлом посту уважаемый Василий Латонов:

А что под серьёзной базой понимается а данном случае?

У меня периодические дискуссии на эту тему с коллегами старшего поколения, с которыми я часто не согласен. В университетах здесь давно недетский кризис о котором сегодня хорошо написал канал "Наука и университеты":

Вузовские преподаватели ставят положительные оценки, чтобы не потерять премию по эффективному контракту. Завкафедрами призывают своих педагогов рисовать тройки, чтобы не потерять студентов и сохранить кафедральную учебную нагрузку. Администрации вузов не позволяют отчислять студентов из-за неуспеваемости, чтобы сохранить финансирование – бюджетное и внебюджетное... Всё зашло слишком далеко.

Все эти вывернутые наизнанку KPI, помноженные на смешные по меркам IT зарплаты, плавно превращают университетское образование в тыкву. Как в плане обновления программы, так и в плане требований по ней.

Возвращаясь к исходному вопросу, важно знать КАК МИНИМУМ Фортран, устройство БЭСМ-6, 😉 матан, линал, тервер, матстат, чмы, теорию оптимизации, ML, DL, CV и далее специализированные топики типа RL, генеративок, диффузионок и т.д. (список не полный)

Хороший критерий — способность самостоятельно (без GPT) читать свежие статьи по теме с топовых конференций типа CVPR, ICML, ICLR, ICCV, ECCV, AAAI etc.

Существует довольно много работающих с младших курсов молодых людей, считающих, что они все им нужное от университета получили, которые этот критерий не проходят. И не считают нужным проходить. И слава богу!

Классика жанра — молодые люди на работе примерно все задачи пытаются решить (а) нейронками, (б) end-2-end 🙈🤷‍♂️😂. Они же на платных курсах делали fast-way-to-win задания, где скармливаешь данные и все тут же классно заводится! И теперь твердо намерены на работе этот успех снова и снова повторять! Фигли! 😂 А дальше внезапно выясняется, что данных мало. И в данных есть особенности, которые удобнее захардкодить, чем ловить косяки end-2-end. И вообще классические решения сильно лучше по компьюту. А молодые люди не в теме! Упс! 🤷‍♂️

Некоторые возражают: так мне на работе инженерия нужна! Ну вообще ей тоже надо учиться, внезапно. Даже чтобы чтобы всего лишь использовать современные технологии.

Мы в мае выпустили сравнение видеохостингов, где констатировали, что YouTube по потоку обгоняет отечественные сервисы до 2 раз при том же качестве. Сейчас делаем сравнение онлайн кинотеатров. Там разница с Netflix достигает примерно 8 раз. Т.е. Netflix нужно в 8 раз (В ВОСЕМЬ РАЗ, Карл!!!) меньший поток, чтобы показать на вашем умном телевизоре картинку такого же качества. И там в основном все упирается в нетривиальную инженерную оптимизацию имеющихся технологий.

Деликатно замечу, что в наших ежегодных сравнениях кодеков компании борются за единицы процентов битрейта при том же качестве и российских компаний там давно нет. Впрочем Роскомнадзор наши компании точно спасет, так что программистам можно сильно не напрягаться, пипл и так схавает.

При этом компании жалуются на недостаток серьезных специалистов. Но никто не готов особо платить за их подготовку (на данный момент), зато готовы много платить хедхантерам, которые из университетов забирают последних из тех, кто этих специалистов готовил. 🤯🤷‍♂️ Вангую на новом витке спирали разницу на порядок (или больше, где там единицы процентов считают) 😉

Итого: качество образования довольно сильно порушено, но ищущий да обрящет, стучащему да откроется. Как и во все времена, все в ваших руках, дорогие друзья! Синяя таблетка (немного денег сейчас 🤑), красная таблетка (больше денег потом 🌿)! Все, как обычно! 😉

Продолжаем поиск тех, кого интересует больше! 😁

#neuroplasticity