GateUser-88e8fff4

Люди та штучний інтелект повинні опановувати один тип чисто лінійної механізму уваги.
Якщо ви відчуваєте, що ваш агент постійно не слухається, робить купу помилок,
Якщо ви щодня маєте багато справ і відчуваєте себе втомленим, робите багато речей і здається, що нічого не зроблено,
Тоді потрібно навчитися зосереджуватися лише на одній проблемі, навмисно ігноруючи всі інші питання, інакше ваш префронтальний кортекс буде втомлений до смерті.

Якщо ви твердо впевнені, що ШІ — це наступна версія відповіді, зараз слід продати все на Nasdaq і повністю інвестувати в модельні компанії.

Оскільки закони про конфіденційність AI повністю відсутні, всі майбутні сайти мають серйозно повідомляти користувачам, що вони не збирають жодних cookie — навіть більш офіційно, ніж ЄС.
Після цього вони зберігають усі записи чатів у базі даних, щодня ретельно аналізуючи їх, щоб визначити, яку чергову жертву-цибулю вони наступного разу зможуть обдурити.

Якщо компанія використовує Claude Code для роботи з верхівки до низу, то антропологічна компанія може зібрати ключові дані всієї компанії
Від фінансових звітів до презентацій для залучення інвестицій і реалізації коду
А також антропологія може моніторити єдинорогів-стартапи, отримуючи найкращі дані з їхнього розвитку
І зараз є лише застарілі правила конфіденційності cookie, які дозволяють лише відстежувати, що саме відбувається з cookie
А ІІ-дані = найпряміше очищені приватні дані
Тому ринкова вартість антропології має дорівнювати меті, яка максимально порушує приватність, — meta + т

З урахуванням поточного темпу розвитку штучного інтелекту будь-який продукт має випускати одну велику функцію кожні 15-30 днів, щоб бути в курсі потоку інформації.

Антропологія та OpenAI — дві компанії, які мають низьку якість коду, їхній софт часто дає збої, причину важко знайти, і користувачам доводиться адаптуватися самостійно.
Але власний API компаній щодня стабільно підтримує великомасштабні одночасні виклики, що цілком свідчить про стабільність сучасних LLM у поєднанні з досвідченими програмістами.

Найбільша перевага запуску настільного програмного забезпечення компанією AI
Божевільне крадіжка приватності користувачів,
Meta нічого не робить, продає приватність і рекламу, щоб спокійно гратися,
Кінцева модель бізнесу — точно націлювати шахрайські повідомлення на кожного користувача

З огляду на поточні можливості штучного інтелекту та хаос у програмуванні кожного, модель заробляння зірок на відкритих репозиторіях GitHub вже мертва. Надалі достатньо буде кількох провідних бібліотек для серйозної участі, решту — закритий код, а відкриті підказки для моделей достатньо.

claude code відкритий як агентська інфраструктура, що визначає напрямок

Ці дні можна заблокувати всі маркетингові акаунти, що поширюють Pretext, особливо ті, що з криптовалютного світу та AI-боти.
Ці хлопці копіюють тексти про «віртуальне прокручування», і, ймовірно, навіть не знають, що таке віртуальне прокручування, не кажучи вже про те, щоб самі його застосовували або стикалися з проблемами.

Ці дні можна заблокувати всі маркетингові акаунти, що поширюють Pretext, особливо ті, що з криптовалютного світу та AI-боти-спамери.
Ці хлопці, ймовірно, копіюють тексти про «віртуальне прокручування», навіть не уявляючи, що таке взагалі, не кажучи вже про те, щоб самостійно працювати з цим і стикатися з проблемами.

Стратегія квот Codex має серйозні проблеми, я завжди був pro, деякі тижні наполегливо використовував, але не встигав, а інші тижні, відкривши medium, за півдня міг використати 20% ліміту.

Які вітчизняні транзитні станції підтримують масштабні виклики API?

Насамперед варто розвивати відчуття контролю над активами, отримувати задоволення від стабільного складного відсотка. Таким чином на будь-якому інвестиційному активі ви не будете обирати високоризиковані "all-in" ставки або щоденну торгівлю на коротких дистанціях, а також вам буде важко потрапити на гачок шахрайської схеми "про касу".

Codex повинен розробити режим дерева,
самостійно ітерувати завдання, витягуючи три карти кожен раунд, а потім виконуючи TDD + логування та замикаючий цикл бенчмарку,
розповсюджуватися вздовж трьох карт, витягуючи дев'ять, починаючи видаляти, об'єднувати сміттеві шляхи дерева, нескінченно оптимізувати відповідно до цілей бенчмарку,
досягти критичного вузла продуктивності, автоматично виконати git tag,
від дивергентної моделі повільно збігатися, наприкінці отримати програму, яка досягає цілі без перенастроювання.

Всі використовують sota моделі для розробки програмного забезпечення, але для комерційного застосування потрібні витрати. Якщо настроїти слабку, посередню модель так, щоб вона ідеально виконувала завдання агента, знадобиться багато повторюваної роботи з бенчмаркування.