Troquei o vim pelo vscode por causa da IA,
mas senti que tinha perdido a alegria de programar, então voltei para o vim.
tenho usado a IA como assistente, e com certeza parece que recuperei a alegria de desenvolver.
Está escrito de forma difícil, mas no fim o que se quer dizer é algo que também se aplica às pessoas.
A questão é se um texto escrito pelo idiota A fica melhor só porque o próprio idiota A o revisa de novo.
Claro, em alguns poucos casos há margem para melhorar, e também existe a probabilidade de chutar todas as questões e tirar nota máxima no CSAT, mas na maioria dos casos isso só regride para o nível médio do idiota A após N tentativas.
(Não consigo concordar completamente com o Capítulo 2.)
Mas, como o artigo diz, seria bom entenderem que qualquer what-ever Scaling Law é uma lei de aumento temporária, não algo eterno.
Se tivessem lido direito o artigo da OpenAI, nem estariam falando esse tipo de coisa.
Na verdade, mais do que 100 artigos desses, bastaria provar que a pessoa que afirma que "funciona" realmente se tornou alguém que consegue fazer funcionar, e pronto.
O problema é que ficam só nessa alquimia do "funciona".
Pessoalmente, tenho sentido na pele o quão ruim a IA é na minha área de especialidade. Imagino que o mesmo valha para especialistas de outras áreas. Claro, ela ajuda bastante. Embora eu tenha que passar o dia inteiro escrevendo documentos cheios de detalhes, isso ainda está longe de se comparar à produtividade de antes.
A atenção é formada pela regra da maioria.
Agentes de verificação só precisam passar pela função de avaliação.
A maior parte do bom código industrial não é pública.
Open source é código feito para ser mostrado.
Segundo os resultados dos testes do nosso laboratório, este é um modelo que uma equipe Qwen sem a equipe Qwen lançou às pressas, ajustado apenas para benchmarks, para administrar a ansiedade do mercado. A obsessão por ferramentas é forte demais. Consideramos um retrocesso em relação ao 3.5.
Não sei o que sobra do Agile além das implantações em ciclos curtos.
Backlog e sprint já existiam antes, só que em outros formatos, e a comunicação com o cliente tem muitos pontos que não batem com a realidade. No fim, acho que as melhorias de desenvolvimento vieram muito mais com o aprimoramento de DevOps do que com o Agile.
Ao escrever software, o problema não é tanto a abstração, mas a ambiguidade. A linguagem natural é inerentemente ambígua. Também é passível de múltiplas interpretações. Talvez seja por isso que as tentativas de programar com linguagem natural não funcionem muito bem.
Nessa situação, a linguagem natural substituir código é algo fora de cogitação.
Esse tipo de conteúdo parece um apego a formas de trabalho do passado. De qualquer forma, a IA acabará fazendo melhor esse tipo de coisa. O importante agora é a experiência de melhorar os pontos que não funcionam bem ao usar IA. Mas também acho que isso será temporário.
Pode variar de pessoa para pessoa, mas acho que, na área de computação, quase todo mundo não estuda do jeito que você mencionou? Hoje em dia também existe a opção de estudar por vídeo, então o ideal é seguir o método de aprendizagem que mais combina com você.
Então, como vocês aprenderam uma linguagem de programação puramente funcional? Até agora, eu vinha estudando linguagens de programação (C, Go, Python etc.) com livros técnicos + projetos paralelos; será que também faz sentido seguir essa mesma direção de aprendizado para linguagens de programação funcionais?
A IA parece usar uma furadeira elétrica, uma motosserra e uma escavadeira. Depois do uso de celulares, há muitas pessoas que nem conseguem mais lembrar o próprio número de telefone.
...pode-se ver essas coisas como um declínio, mas eu vejo como eficiência. Pela minha experiência como desenvolvedor e também tendo atuado em várias outras funções, vejo as ferramentas de IA como instrumentos que ajudam a sair do mundo restrito dos desenvolvedores e a ter uma visão mais ampla. Em um aspecto pode haver declínio, mas esse espaço é preenchido por outras coisas.
Minha experiência e a conclusão de várias pessoas eram de que, para estudar uma linguagem funcional, o caminho clássico era fazê-lo com uma linguagem funcional pura.
Isso era algo dito na época em que as linguagens funcionais estavam surgindo e também quando receberam muita atenção, e eu concordava com isso. Eu estudei com Erlang no começo do seu surgimento, e na época foi algo bastante impactante e uma experiência surpreendente.
Já faz bastante tempo que Clojure surgiu, então fico curioso sobre por que ele voltou a ser assunto agora.
No começo, tive a experiência de resenhar um livro sobre Clojure. Depois, vi algumas empresas tentarem usá-lo, mas a conclusão foi que não era fácil adotá-lo em ambiente corporativo. Achei que acabaria sendo esquecido, então também me pergunto por que ele voltou a ser comentado.
Usei Java desde o início e por muito tempo, mas embora a JVM ainda seja bastante usada porque muitas grandes empresas já desenvolveram muito software em Java, porque (no caso dos EUA) a maior parte da mão de obra indiana trabalha com Java, e porque Java é ensinado desde o ensino médio até a universidade, entre outros motivos, na minha opinião ela já não combina mais com a época atual. Gosto de Lisp, mas não consegui identificar no texto acima que vantagens estão sendo novamente destacadas, na era da IA, para que uma linguagem tão de nicho e um modelo de JVM que já parece estar em declínio voltem a ser discutidos.
Publicidade e marketing já eram assim desde antes da internet, mas agora, como o que as pessoas veem mudou e ficou impossível regulamentar, proliferam técnicas que chegam perto de fraude.
Nunca cheguei a aprender de verdade uma linguagem de programação funcional, então estou pensando em começar com Clojure. Como devo estudar? Gostaria muito de receber conselhos dos desenvolvedores.
O fundador da Unsloth, Daniel Han, parece realmente um gênio. Sempre que sai um modelo de pesos abertos, ele analisa e compartilha desde a arquitetura do modelo até bugs de tokenização, erros de quantização e erros de template, o que é realmente admirável.
A frase "uma parte considerável da habilidade de programar é memória procedural" realmente toca muito.
Resolver problemas de matemática também é um ato de memorizar procedimentos e praticar para conseguir produzir o mesmo resultado.
Tudo bem programar com IA, mas parece que ainda precisamos impor carga ao cérebro para conseguir gerar repetidamente resultados no mesmo nível ou acima dele.
Pelo menos ao dar instruções para a IA, em vez de jogar algumas palavras curtas, parece ajudar explicar de forma concreta e o máximo possível meus pensamentos e o encadeamento lógico, e depois, antes de prosseguir com a tarefa, fazer com que ela obrigatoriamente pergunte se há algo mais a confirmar antes de continuar.
Isso me faz lembrar da época em que a web era uma bagunça de quirk html e existiam validadores de padrões web que davam nota para os sites. Seguir os padrões web não garantia a solidez do site em si, mas pelo menos tinha o efeito de fazer com que os sites ganhassem consciência sobre a importância de cumprir os padrões. E imagino que empresas como o Google, que precisam rastrear a web e fazer leitura por máquina, talvez tenham se beneficiado a ponto de melhorar a qualidade da busca de graça, sem nem sair do lugar.
Se forem apresentadas diretrizes assim, num momento em que não só humanos, mas também agentes de IA estão se tornando usuários ativos da internet, talvez seja possível reduzir um pouco os trancos e avançar rapidamente na estabilização da infraestrutura. Mesmo que, com o tempo, alguns pontos passem a parecer excessivos ou supérfluos, a ideia era que o simples fato de colocar ordem rapidamente já poderia trazer vantagens para o setor relacionado.
Troquei o vim pelo vscode por causa da IA,
mas senti que tinha perdido a alegria de programar, então voltei para o vim.
tenho usado a IA como assistente, e com certeza parece que recuperei a alegria de desenvolver.
Está escrito de forma difícil, mas no fim o que se quer dizer é algo que também se aplica às pessoas.
A questão é se um texto escrito pelo idiota A fica melhor só porque o próprio idiota A o revisa de novo.
Claro, em alguns poucos casos há margem para melhorar, e também existe a probabilidade de chutar todas as questões e tirar nota máxima no CSAT, mas na maioria dos casos isso só regride para o nível médio do idiota A após N tentativas.
(Não consigo concordar completamente com o Capítulo 2.)
Mas, como o artigo diz, seria bom entenderem que qualquer what-ever Scaling Law é uma lei de aumento temporária, não algo eterno.
Se tivessem lido direito o artigo da OpenAI, nem estariam falando esse tipo de coisa.
Na verdade, mais do que 100 artigos desses, bastaria provar que a pessoa que afirma que "funciona" realmente se tornou alguém que consegue fazer funcionar, e pronto.
O problema é que ficam só nessa alquimia do "funciona".
Pessoalmente, tenho sentido na pele o quão ruim a IA é na minha área de especialidade. Imagino que o mesmo valha para especialistas de outras áreas. Claro, ela ajuda bastante. Embora eu tenha que passar o dia inteiro escrevendo documentos cheios de detalhes, isso ainda está longe de se comparar à produtividade de antes.
A atenção é formada pela regra da maioria.
Agentes de verificação só precisam passar pela função de avaliação.
A maior parte do bom código industrial não é pública.
Open source é código feito para ser mostrado.
É preciso sempre usar a IA tendo isso em mente.
Segundo os resultados dos testes do nosso laboratório, este é um modelo que uma equipe Qwen sem a equipe Qwen lançou às pressas, ajustado apenas para benchmarks, para administrar a ansiedade do mercado. A obsessão por ferramentas é forte demais. Consideramos um retrocesso em relação ao 3.5.
Não sei o que sobra do Agile além das implantações em ciclos curtos.
Backlog e sprint já existiam antes, só que em outros formatos, e a comunicação com o cliente tem muitos pontos que não batem com a realidade. No fim, acho que as melhorias de desenvolvimento vieram muito mais com o aprimoramento de DevOps do que com o Agile.
Ao escrever software, o problema não é tanto a abstração, mas a ambiguidade. A linguagem natural é inerentemente ambígua. Também é passível de múltiplas interpretações. Talvez seja por isso que as tentativas de programar com linguagem natural não funcionem muito bem. Nessa situação, a linguagem natural substituir código é algo fora de cogitação.
Esse tipo de conteúdo parece um apego a formas de trabalho do passado. De qualquer forma, a IA acabará fazendo melhor esse tipo de coisa. O importante agora é a experiência de melhorar os pontos que não funcionam bem ao usar IA. Mas também acho que isso será temporário.
Pode variar de pessoa para pessoa, mas acho que, na área de computação, quase todo mundo não estuda do jeito que você mencionou? Hoje em dia também existe a opção de estudar por vídeo, então o ideal é seguir o método de aprendizagem que mais combina com você.
Então, como vocês aprenderam uma linguagem de programação puramente funcional? Até agora, eu vinha estudando linguagens de programação (C, Go, Python etc.) com livros técnicos + projetos paralelos; será que também faz sentido seguir essa mesma direção de aprendizado para linguagens de programação funcionais?
A IA parece usar uma furadeira elétrica, uma motosserra e uma escavadeira. Depois do uso de celulares, há muitas pessoas que nem conseguem mais lembrar o próprio número de telefone.
...pode-se ver essas coisas como um declínio, mas eu vejo como eficiência. Pela minha experiência como desenvolvedor e também tendo atuado em várias outras funções, vejo as ferramentas de IA como instrumentos que ajudam a sair do mundo restrito dos desenvolvedores e a ter uma visão mais ampla. Em um aspecto pode haver declínio, mas esse espaço é preenchido por outras coisas.
Minha experiência e a conclusão de várias pessoas eram de que, para estudar uma linguagem funcional, o caminho clássico era fazê-lo com uma linguagem funcional pura.
Isso era algo dito na época em que as linguagens funcionais estavam surgindo e também quando receberam muita atenção, e eu concordava com isso. Eu estudei com Erlang no começo do seu surgimento, e na época foi algo bastante impactante e uma experiência surpreendente.
Já faz bastante tempo que Clojure surgiu, então fico curioso sobre por que ele voltou a ser assunto agora.
No começo, tive a experiência de resenhar um livro sobre Clojure. Depois, vi algumas empresas tentarem usá-lo, mas a conclusão foi que não era fácil adotá-lo em ambiente corporativo. Achei que acabaria sendo esquecido, então também me pergunto por que ele voltou a ser comentado.
Usei Java desde o início e por muito tempo, mas embora a JVM ainda seja bastante usada porque muitas grandes empresas já desenvolveram muito software em Java, porque (no caso dos EUA) a maior parte da mão de obra indiana trabalha com Java, e porque Java é ensinado desde o ensino médio até a universidade, entre outros motivos, na minha opinião ela já não combina mais com a época atual. Gosto de Lisp, mas não consegui identificar no texto acima que vantagens estão sendo novamente destacadas, na era da IA, para que uma linguagem tão de nicho e um modelo de JVM que já parece estar em declínio voltem a ser discutidos.
Publicidade e marketing já eram assim desde antes da internet, mas agora, como o que as pessoas veem mudou e ficou impossível regulamentar, proliferam técnicas que chegam perto de fraude.
Nunca cheguei a aprender de verdade uma linguagem de programação funcional, então estou pensando em começar com Clojure. Como devo estudar? Gostaria muito de receber conselhos dos desenvolvedores.
O fundador da Unsloth, Daniel Han, parece realmente um gênio. Sempre que sai um modelo de pesos abertos, ele analisa e compartilha desde a arquitetura do modelo até bugs de tokenização, erros de quantização e erros de template, o que é realmente admirável.
A frase "uma parte considerável da habilidade de programar é memória procedural" realmente toca muito.
Resolver problemas de matemática também é um ato de memorizar procedimentos e praticar para conseguir produzir o mesmo resultado.
Tudo bem programar com IA, mas parece que ainda precisamos impor carga ao cérebro para conseguir gerar repetidamente resultados no mesmo nível ou acima dele.
“If you're nada sem a armadura, então você não deveria tê-la.” - Tony Stark
Pelo menos ao dar instruções para a IA, em vez de jogar algumas palavras curtas, parece ajudar explicar de forma concreta e o máximo possível meus pensamentos e o encadeamento lógico, e depois, antes de prosseguir com a tarefa, fazer com que ela obrigatoriamente pergunte se há algo mais a confirmar antes de continuar.
Isso me faz lembrar da época em que a web era uma bagunça de
quirk htmle existiam validadores de padrões web que davam nota para os sites. Seguir os padrões web não garantia a solidez do site em si, mas pelo menos tinha o efeito de fazer com que os sites ganhassem consciência sobre a importância de cumprir os padrões. E imagino que empresas como o Google, que precisam rastrear a web e fazer leitura por máquina, talvez tenham se beneficiado a ponto de melhorar a qualidade da busca de graça, sem nem sair do lugar.Se forem apresentadas diretrizes assim, num momento em que não só humanos, mas também agentes de IA estão se tornando usuários ativos da internet, talvez seja possível reduzir um pouco os trancos e avançar rapidamente na estabilização da infraestrutura. Mesmo que, com o tempo, alguns pontos passem a parecer excessivos ou supérfluos, a ideia era que o simples fato de colocar ordem rapidamente já poderia trazer vantagens para o setor relacionado.
Não é o Claude 4.7, e sim o Opus 4.7.