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Hari
@cantinaxyz @spearbit completo // @solidity_lang anterior
¡Estoy empezando a acostumbrarme a GPT-5! Si puedes hacer que piense intensamente, ¡es bastante bueno!
8 ago, 23:24
Mi impresión inicial de GPT-5 es que fue diseñado para competir con Gemini.
Parece ser un modelo de trabajo en lugar de un caballo de carreras.
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Intenté 5 problemas matemáticos diferentes y falló en los 5. Uno de los problemas estaba incluso en el conjunto de entrenamiento, y aún así falló.
Intenta lo mejor que puede para encontrar un 'patrón inductivo', pero no razona muy bien.
19 ago, 12:13
Tenía grandes esperanzas para Gemini Deep Think. Hoy le di un problema matemático al estilo de las Olimpiadas, y tuvo un rendimiento deficiente.
Hizo una suposición incorrecta al principio del proceso y continuó por el camino equivocado.
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Irónicamente, vamos a ver un regreso a la tradición en las habilidades de CS.
Creo que las habilidades de CS más importantes ahora serán compiladores, infraestructura y seguridad.
¡Hay un meme sobre tomar una clase de CS y no poder construir una aplicación de pila completa al final! ¡Ya no más!
10 ago, 06:51
Sobre los LLMs escribiendo código:
- Invierte en tus sistemas de CI/CD. Piensa en cómo configurarías tus pipelines si tuvieras un equipo de ingeniería masivo. Ese es el nivel al que quieres aspirar.
- Invierte en herramientas automatizadas, especialmente para la seguridad. Los equipos grandes hacen esto, pero a menudo ignoran la salida de estas herramientas. Los LLMs pueden ayudar a clasificar la salida.
- Opta por un stack tecnológico popular con toneladas de datos de entrenamiento públicos. Estos recibirán un mejor soporte de modelo. Como React, Tailwind, Postgres, Typescript, AWS, etc.
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Irónicamente, vamos a ver un regreso a lo tradicional en habilidades de CS.
Creo que las habilidades de CS más importantes ahora serán compiladores, infraestructura y seguridad.
¡Hay un meme sobre tomar una clase de CS y no poder construir una aplicación de pila completa al final! ¡Ya no más!
10 ago, 06:51
Sobre los LLMs escribiendo código:
- Invierte en tus sistemas de CI/CD. Piensa en cómo configurarías tus pipelines si tuvieras un equipo de ingeniería masivo. Ese es el nivel al que quieres aspirar.
- Invierte en herramientas automatizadas, especialmente para la seguridad. Los equipos grandes hacen esto, pero a menudo ignoran la salida de estas herramientas. Los LLMs pueden ayudar a clasificar la salida.
- Opta por un stack tecnológico popular con toneladas de datos de entrenamiento públicos. Estos recibirán un mejor soporte de modelo. Como React, Tailwind, Postgres, Typescript, AWS, etc.
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Sobre los LLMs escribiendo código:
- Invierte en tus sistemas de CI/CD. Piensa en cómo configurarías tus pipelines si tuvieras un equipo de ingeniería masivo. Ese es el nivel al que quieres aspirar.
- Invierte en herramientas automatizadas, especialmente para la seguridad. Los equipos grandes hacen esto, pero a menudo ignoran la salida de estas herramientas. Los LLMs pueden ayudar a clasificar la salida.
- Opta por un stack tecnológico popular con toneladas de datos de entrenamiento públicos. Estos recibirán un mejor soporte de modelo. Como React, Tailwind, Postgres, Typescript, AWS, etc.
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