У нас тут идет активное обсуждение модного в этом сезоне Agentic AI и его применения в ресече. В частности, наш сотрудник настроил контейнер с изоляцией на сервере c GPU для запуска Super-Resolution (SR) и так вчера описал результат:
Дальше я взял копайлот с Opus 4.6 и сказал ему что-то вроде "вот ссылка на гитхаб с SR, склонируй и разберись, как добавить в нашу систему прогона". Где-то через час-два с буквально парой моих подсказок, и 10-минутной проверки результата, в систему нормально добавлен нетривиальный SR.
Свежие SOTA методы SR содержат довольно много кода и с ними обычно хватает приключений!
А потом ещё один. А потом ещё один. А потом ещё один. И все как полагается с ужасным китайским кодом. За два дня я передобавлял в систему почти все остававшиеся SR, которые есть у нас в статье!
То есть оно само находит репозиторий, клонирует его, дальше само (долго и упорно) разбирается с ужасными god forsaken зависимостями в ужасном питоновском коде [ужасных] китайских учёных, само чистит ненужные для инференса файлы, само разбирается где и пишет скрипт, чтобы скачать веса, само адаптирует китайско-учёные скрипты инференса под мою систему прогона, и само проверяет, что докер собирается, веса скачиваются, инференс работает, и на выходе прилично выглядящие картинки!
Это праздник! 😁
В общем, работающая песочница и правильный agentic loop рулят (но я на это за два дня потратил где-то половину своего месячного copilot pro)
Правда, теперь надо искать другие задачи для нашего студента из AI Masters, когда он закроет, наконец, вопрос со своей пересдачей!
Короче, стажер остался без задачи. 🤷♂️
Все шустро сделал Agentic AI! 🤩
Эта история вызвала много обсуждений) Наш выпускник (руководящий довольно крупной командой) вчера написал:
Я себя программистом уже не считаю и мне не надо доказывать кому-то, что ИИшка пишет плохой код, а я лучше ;) (болезнь очень многих хороших программистов, к сожалению)
Так вот, пока моя команда несколько месяцев делала нормальную прод-версию onpremise ИИ-ассистента на базе RAG-системы для заказчика, я за пару дней с помощью codex сделал MVP версию систему, почти не отличимую от прода по функциональности (включая весь фронт и бек - чего я вообще не знаю). И ее мы уже показывали заказчику для обсуждение разных нюансов.
[...]
После этого я понял, что джуны-разработчики уже не нужны, да и мидлы почти тоже :)
Интересно, что в предыдущие двое выходных я 5 часов общался по зуму со своими выпускниками в Англии, Испании и США. И двое из трех говорят, что у них то же самое — корпоративные подписки на Антропик, OpenAI, гугл и перестают нанимать джунов!
Другой выпускник вчера вечером пишет мне:
Моя новая позиция — программистам остался год…
Клод 4.6 опус пишет отличный рабочий код, который прекрасно вписывается в проект на 100к+ строк. И делает это быстро
[...]
У нас скорость написания новых фич куда критичнее количества сжигаемых токенов. И сжигаем мы очень много)
Какие мысли по поводу:
* Agentic AI помощники на глазах совершенствуются и оказываются в состоянии делать все более и более сложные рутинные задачи (которые ранее отнимали кучу времени и сил). А старые задачи делает все дешевле и дешевле.
* Как следствие — быстро повышается уровень абстракции (уровень понимания), который необходим для адекватного решения задач. На сложных задачах разница в производительности между синьором (с AI) и джуном (с AI) растет, а необходимость в джунах падает.
* Мы сейчас находимся на этапе наиболее быстрого совершенствования технологий. Далее, думаю, что скорость улучшения AI замедлится (поскольку растет сложность), но все равно останется довольно большой (там есть и куда улучшать, и как).
* Параллельно будет происходить довольно инертный процесс адаптации бизнеса к новой ситуации, появление нового железа и другие "медленные" процессы. Это даст плавный массовый рост успешного использования.
Это революция создаст много новых возможностей, но и увеличит конкуренцию. (Всячески пытаюсь поднять вашу зарплату через 5 лет).
Всем конкурентоспособности! 😁
Sapienti sat.
@vgcourse